1:500无人机大比例尺测图关键技术及应用研究

发布时间：2020-03-23 05:32

【摘要】：近年来,航空摄影测量技术飞速发展,航测仪器的逐步改进使得航空摄影测量的精度不断提高,通过航空摄影测量来获取高精度高分辨率的遥感影像逐渐成为常态。作为快速、高效地获取和更新地理信息数据的重要手段,航空摄影测量在灾害应急处理、地理国情监测等多项领域具有独特优势,正逐步成为国家基础建设的重要课题。随着无人机技术的发展,以无人机为飞行平台的航空摄影测量系统通过在无人机上搭载数码相机等影像传感器,配合GPS、IMU等技术来获取地面影像数据,经过数据处理,进而获得目标的地理空间信息及其相互关系,与传统的航空摄影测量技术相比较,无人机航空摄影测量系统具有高分辨率、高效率、机动灵活、成本低等优势,被广泛应用于小范围大比例尺测图任务。本文以无人机低空摄影测量为例,介绍了低空摄影测量的关键技术和工作流程,通过工程试验对无人机大比例尺测图精度进行验证,并基于低空摄影测量获得的数字正射影像图和数字表面模型实现了建筑物自动提取。主要研究内容如下:(1)首先介绍了利用无人机进行大比例尺测图的三种方法,包括无人机低空摄影测量、无人机激光雷达和倾斜摄影测量,分析比较了三种方法各自的工作原理和优缺点。(2)研究了无人机低空摄影测量系统的关键技术。通过直接线性变换对非量测相机进行检校,获得检校参数用于影像的畸变纠正;通过分析传统空中三角测量的不足提出一种顾及曝光延迟的POS辅助空中三角测量方法;通过具体实验验证SIFT特征匹配算法和PCA-SIFT改进算法的优劣。(3)结合工程试验详细介绍无人机低空摄影测量系统的工作流程,通过数据处理获取目标区域的数字正射影像图和数字表面模型,利用实测数据对处理结果进行检核,证明免像控时无人机航测可以达到1:500比例尺测图精度要求,并通过与加入稀疏控制点进行解算的结果对比,证明加入控制点可以明显提高航测高程精度。(4)结合无人机获取的DOM和DSM数据,通过选取高程阈值将DSM影像二值化,利用SVM分类器对无人机正射影像进行分类得到植被覆盖区域,与DSM叠加得到只含有建筑物信息的DSM数据,再通过小面积去除和形态学操作对提取的建筑物区域进行优化,最后,通过Grabcut算法确定建筑物边界,并利用正检率、完整率和检测质量三种评定因子对建筑物提取结果进行评价。
【图文】：

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图２．１无人机低空摄影测量示意图逡逑

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斜摄影技术近年来已经成为国际测绘领域最热门的一项高新测绘第二十一届ＩＳＰＲＳ大会和２０１１年第五十三届德国摄影测量周上会议题，它改变了传统的从垂直角度拍照的局限性，，通过在无人搭载多台影像采集设备，从垂直和倾斜多个不同的角度采集高分获取地面信息，然后通过多视影像联合平差、密集匹配、三维模理实现对真实场景的三维重建，得到点云数据、ＤＯＭ、ＤＳＭ以等测绘产品。与传统的垂直摄影相比较，倾斜摄影更能获取三维和立面特征，在数字城市建设、应急救灾处理、电力水利等行业数据采集逡逑斜摄影技术最突出的优点是不需要进行人工观测，完全依靠相机，和规定重叠度的倾斜影像，即可进行精细的三维建模和场景恢复，整个过程中，数据采集是三维重建中重要的一步，重建效果的影像采集的质量，光照条件、重叠度大小、影像分辨率等均是至周晓敏，２０１６）。逡逑＾邋NB＂ＴＵＰ．．逡逑
【学位授予单位】：武汉大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：P231

【参考文献】