随着计算机通信、多媒体技术、定位技术的迅速发展，人们可通过移动设备方便快捷地采集带有地理位置信息的照片信息，这些照片具有不同分辨率和不同来源，存在数量巨大、分布广泛等问题，如何对海量照片进行高效组织与管理已成为当前的研究热点之一。其中，地理信息位置标注是一种常用且有效的方法。

目前，基于图像的地理位置标注技术主要是通过图像的位置信息，与带有位置信息的照片参考库进行图像识别与特征匹配。Zhang等^[1]将目标图像与原始数据库匹配结果的GPS信息作为对目标图像的标定; 刘衡^[2]提出一种基于二维图像到三维场景匹配的视觉定位技术，指导图像修补。袁一等^[3]将街景数据作为参考数据集，通过图像检索匹配与三维重建，为照片标注精确的地理标签。李乐林等^[4]设计实现了一款移动测量系统软件，可满足低精度的泛在测绘需求。但拍摄实际地点与目标地物往往相隔一定距离，且图像识别、特征匹配等方法具有运行时间长、数据量大等问题，使得整个过程效率低下，出错率高。

针对上述问题，本文提出了一种对于照片拍摄目标的地理位置标注方法，以房屋调查作为目标应用，对目标地物拍摄两张照片，通过传感器获得拍摄信息，通过坐标转换、前方交会计算出目标坐标，并与现有的矢量地图进行匹配，进行地理位置标注。实地测试结果表明，该方法方便快捷，在不携带专业采集设备时可以迅速采集目标照片并进行地理标注，便于对照片进行高效组织与管理。

1 方法

本文提出的地理位置标注方法通过移动设备传感器获取拍摄点空间位置及方位参数，然后对初始参数进行移动端坐标系与地理坐标系的转换，再将处理好的初始参数作为起算数据，通过前方交会计算拍摄目标的位置，并与现有的电子地图匹配，得到地理位置标注结果，如图 1所示。具体流程如图 2所示。

1.1 基于移动传感器的空间位置及方位参数获取

移动终端的定位方式包括GPS定位、网络定位、A-GPS辅助定位等^[5]。地磁传感器、加速度传感器^[6]作为现代智能移动终端必备的物理设备，能够探测感知外界的信号，提供指南针、地平仪等常用功能。本文在拍摄照片时，通过移动设备内置的GPS芯片、地磁传感器、加速度传感器获得拍摄点的空间位置及拍摄方位，获取地理标注方法所需的初始参数。

1.2 移动端坐标系与地理坐标系转换

移动端坐标系以屏幕为基准，是一种相对坐标系。地理坐标系是一种绝对坐标系，用以描述其他坐标系或物体的位置。通常情况下需要消除手机的姿态对数据的影响，把测量数据转换到地理坐标系^{[7, 8]}。本文选择惯性坐标系描述手机在客观世界的运动状态^[9]。惯性坐标系与手机坐标系的原点重合，手机坐标系可由惯性坐标系旋转3个姿态角所得，即朝向角φ、俯仰角θ及翻滚角γ^[10]，如图 3所示。

通过手机的加速度传感器可以获取3个姿态角，然后通过姿态角求得两个坐标系转换的旋转矩阵，结合地磁传感器在三轴上的磁分量，计算出手机拍照时刻在惯性坐标系下的方位角^[11]。

首先根据加速度传感器在三轴上的分量计算出手机的俯仰角θ和翻滚角γ：

$ \begin{aligned} \theta =\arcsin \left(-A_{x} / A\right) \end{aligned} $

(1)

$ \gamma =\arctan \left(-A_{Y} / A_{Z}\right) $

(2)

式中，A_X、A_Y、A_Z、A分别是加速度三轴上的分量及重力加速度。

移动端内置的地磁传感器可以得到磁场强度在X、Y、Z轴三个方向上的磁分量(H_X、H_Y、H_Z)。地球磁场在水平方向的分量始终指向地理磁北方向，根据旋转矩阵与坐标关系，将磁场强度折算到水平方向，整理得到：

$ \begin{array}{c} H_{R-x}=H_{X} \times \cos \theta+H_{Y} \times \sin \theta \sin \gamma+ \\ H_{Z} \times \sin \theta \cos \gamma \end{array} $

(3)

$ H_{R-Y}=H_{Y} \times \cos \gamma-H_{Z} \times \sin \gamma $

(4)

式中，H_X、H_Y分别为磁场H在X、Y轴上的两个磁分量; H_R-X、H_R-Y分别是H_X、H_Y转换后的水平磁分量。然后可以确定方位角ψ：

$ \psi=\arctan \left(H_{R-Y} / H_{R-X}\right) $

(5)

通过移动端坐标系与地理坐标系的转换，可以对移动传感器获取的空间位置与方位参数进行处理，得到基于地理坐标系下的拍摄点坐标与拍摄方位角，为目标点坐标计算提供起算数据。

1.3 拍摄目标的位置计算

前方交会是指从两个已知点测定已知方向与待定点方向之间的水平夹角，以交会出待定点位置的方法。在A、B两点瞄准目标点P拍照，同时获取拍照时刻A、B两点的坐标(X_A，Y_A)和(X_B，Y_B)以及观测的方位角α_AP、α_BP，根据这些数据可以计算出交会点P的坐标(X_P，Y_P)，如图 4所示。

2 实验

为了验证方法的可行性，本文基于Android平台设计了照片信息采集实验系统，系统功能包括电子地图显示、拍摄照片、GPS定位、传感器数据获取、计算结果输出等。本次实验以建筑物为对象，共采集40组带有GPS坐标及拍摄方位的照片。图 5展示了照片地理位置分布。

2.1 精度评价

本文将目标地物的中心点坐标作为照片的真实位置，将计算出的照片交会点坐标作为照片的估算位置。通过照片的真实位置和估算位置之间的距离来评价拍摄目标地理标注方法的精度。距离越小，说明精度越高，反之则精度越低。为保证实验结果的精度，实验时选择地形开阔的地方采集数据，并增加一个拍摄点，用多次前方交会取平均值的方法来评估实验精度。

2.2 实验结果

实验使用在室外拍摄的40组照片进行地理位置标识实验，其中3组实验结果如表 1所示，包含拍摄点照片、坐标、方位角、目标坐标及标注结果。

2.3 实验分析

综合40组实验结果，从图 6可得出，有5组结果的误差在5 m以内，27组结果的误差在5~10 m以内，8组结果的误差在10~15 m以内，平均误差为7.64 m。

通过实验原始数据及误差统计结果，可以得到以下结论。

1) 照片拍摄时距离拍摄目标越近，误差距离越小; 照片中目标地物越清晰，针对性越强，误差距离越小。

2) 在GPS信号较差的地方，获取的GPS坐标与拍摄点的真实坐标相差距离过大，容易导致标注结果出错。

3) 地磁传感器存在自身灵敏度误差、环境干扰误差等，但抗干扰能力强，经过校正后可继续使用。因此它产生的误差对标注结果总体影响不大。

4) 在误差较大的实验结果中，由于实验将目标地物的中心点坐标作为真值，在一些狭长的建筑物中，如果拍摄时对准了目标地物边角处，则计算出的目标坐标也大概率在建筑物边角处，容易导致误差距离较大，但计算出的坐标仍在目标地物范围内，因此位置标注结果正确。

在GPS信号良好的情况下，相比于其他照片标注方法，对于大范围、高工作量的照片地理位置标注工作，该方法在距目标地物一定距离时，在目标地物两侧拍摄照片并获得相关拍摄信息，进行自动化计算与结果标注，即可完成自动化地理位置标注。针对大规模的作业情景，在GPS信号良好的情况下，该方法对于提升外业采集效率与减少内业处理的工作量有一定的参考意义。

在GPS信号较差的情况下，如计算出的目标坐标与目标地物相差较远，无法与电子地图匹配，还可以通过建立缓冲区、人工协助等内业处理方式，将邻近距离内的目标对应为相应位置，实现半自动化地理位置标注。在GPS信号较差的情况下，该方法也能在一定程度上节省工作人员在内业处理中的工作量，为自动化地理位置标注提供参考。

3 结束语

本文提出了一种拍摄目标的地理位置标注方法，基于照片拍摄设备的位置与方位角，通过坐标转换、前方交会方法得出拍摄目标的位置，并与电子地图相匹配，进行自动化地理位置标注。能够在不携带专业设备、不直接到达目标点所在位置的条件下采集初始数据，从而快速对照片进行地理位置标注。相较于其他照片标注方法，在GPS采集数据良好的情况下，可实现自动化地理位置标注，在GPS采集数据不佳的情况下，可实现半自动化地理位置标注。大量实地试验表明，针对房屋调查、地名普查等大范围的照片地理位置标注工作，该方法切实可行、稳定高效，提供了一种新型作业模式，可以为相关地理位置标注工作提供参考。但考虑到移动设备中传感器数据获取的精度及稳定性，移动端内置硬件的精度水平是进一步提升地理位置标注方法的关键。随着新一代智能手机硬件的不断发展，如双频GPS芯片、北斗芯片及多种传感器等元件在移动终端环境的融入与集成，相比于传统外业测绘采集方法，该方法具有更高的稳定性和更加广泛的适用范围，能够满足低精度的泛在测绘需求，有效节约地理位置标注过程中的人力与物力，提升作业效率。