LiDAR数据辅助下的真正射影像制作方法研究
发布时间：2021-03-21 03:12
传统的正射影像（Digital OrthoPhoto Map,DOM）是基于影像和数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）采用数字微分纠正的方法制作而成的。由于DEM不包含建筑、植被等地物信息,因此生成的DOM在城市区域会出现倾斜、拉花、重影等现象,不能达到理想的效果,真正射影像在此背景下应运而生。真正射影像是基于数字表面模型（Digital Surface Model,DSM）对影像进行数字微分纠正,并对遮挡区域进行检测与补偿得到的。基于DSM制作的真正射影像不仅消除了因地形起伏而产生的投影误差,还将错位的建筑物移到了正确的位置,解决了拼接不自然的问题,对数字三维城市的建设具有重要的意义。LiDAR技术能获取高精度的三维点云数据,为获取高精度DSM提供数据源,但由于其缺乏纹理信息,难以直接判别地物,而航空影像数据具有丰富的纹理信息,因此,本文研究LiDAR数据辅助下的真正射影像制作方法,以解决传统正射影像在城市区域制作不完善的问题。本文以圣保罗州立大学校园及其周边范围为实验区,首先通过LiDAR数据获取的高精度DSM,然后基于DSM对航空影像进行正射纠正...
【文章来源】：成都理工大学四川省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
正射影像建筑物纠正错误与真正射影像
（a）实验区飞行轨迹图 （b）实验区航空影像图 2-1 实验区的飞行轨迹以及航空影像在获取航空影像的同时还获得每个摄像机准确可靠的内部定向参数。这些数的值列于表 2-3 中。表 2-3 相机参数参数 参数值 标准差焦距（mm） 55.1281 0.0015x0（mm） -0.1128 0.0014y0（mm） 0.0612 0.0014K1（mm-2） -2.43530E-05 6.2E-08K2（mm-4） 1.13684E-08 1.3E-10K3（mm-6） -1.21263E-13 8.6E-14-1
RGAS2000 参考系统中确定。该系统与 WGS-84 参考系统兼容，大， 和 UTM 投影（区域 22，中央子午线：λ = 51 ），标准偏差约为GCP 的分布图如图 2-2（a）所示，在图 2-2 中（b）、（c）代表了两控制点。图 2-2（b）为巴西监测基站控制点，因此图 2-2（b）的控，后续可用于检验真正射影像的精度。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于几何属性和改进ICP的点云配准方法[J]. 赵夫群,贾一婷. 信息技术. 2019(04)
[2]基于面特征和SIFT特征的LiDAR点云与航空影像配准[J]. 赵中阳,程英蕾,何曼芸. 空军工程大学学报(自然科学版). 2018(05)
[3]结合区域生长及主成分分析的机载LiDAR建筑物点云提取[J]. 王竞雪,洪绍轩. 信号处理. 2018(09)
[4]一种基于高度差异的点云数据分类方法[J]. 马东岭,王晓坤,李广云. 测绘通报. 2018(06)
[5]基于移动曲面拟合的机载LiDAR海底点云滤波方法[J]. 王越,彭清山,谭仁春,卢丹丹. 地理空间信息. 2018(06)
[6]城区LiDAR点云自适应坡度的滤波算法[J]. 何培培,万幼川,黄桂平,马开锋. 遥感信息. 2017(05)
[7]基于多视影像的真正射影像制作遮蔽区域的纹理补偿方法[J]. 李朋龙,丁忆,胡艳,胡冯伟,段松江,张士勇. 测绘通报. 2017(S1)
[8]基于改进ICP的点云配准算法[J]. 赵夫群. 信息技术. 2017(05)
[9]融合SGM与Z-Buffer的真正射影像遮挡检测算法[J]. 化雪诚,吴军,彭智勇. 桂林电子科技大学学报. 2017(02)
[10]真正射影像生成的遮蔽检测和纹理修复方法[J]. 郭永春,冯霞,武捷. 测绘科学. 2017(05)
博士论文
[1]基于多种特征的机载激光点云与航空影像配准方法研究[D]. 熊小东.武汉大学 2014
[2]面向对象的真正射影像处理方法[D]. 于杰.武汉大学 2013
[3]机载LiDAR点云数据辅助真正射影像制作关键技术研究[D]. 孙杰.武汉大学 2011
硕士论文
[1]基于LiDAR数据的建筑物快速提取方法研究[D]. 韩晓峰.中北大学 2018
[2]基于机载LIDAR数据的建筑物信息提取研究[D]. 单咏华.吉林大学 2018
[3]无人机影像密集匹配点云的滤波方法研究[D]. 王志胜.成都理工大学 2018
[4]基于整体最小二乘的多视点云配准方法研究[D]. 邹敏.安徽理工大学 2017
[5]ICP算法的改进及大规模点云配准方法的研究[D]. 郎萍.中北大学 2017
[6]基于多角度的多视影像真正射影像生成技术研究[D]. 张瑞瑞.兰州交通大学 2015
[7]基于机载LiDAR点云的真正射影像生成方法研究[D]. 杨浩.中国工程物理研究院 2015
[8]机载LiDAR点云滤波及分类算法研究[D]. 李炼.成都理工大学 2014
[9]融合车载扫描和航空影像数据的建筑物三维建模[D]. 吴海若.首都师范大学 2013
[10]基于改进的ICP算法的点云配准技术[D]. 张蒙.天津大学 2013
本文编号：3092205
【文章来源】：成都理工大学四川省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
正射影像建筑物纠正错误与真正射影像
（a）实验区飞行轨迹图 （b）实验区航空影像图 2-1 实验区的飞行轨迹以及航空影像在获取航空影像的同时还获得每个摄像机准确可靠的内部定向参数。这些数的值列于表 2-3 中。表 2-3 相机参数参数 参数值 标准差焦距（mm） 55.1281 0.0015x0（mm） -0.1128 0.0014y0（mm） 0.0612 0.0014K1（mm-2） -2.43530E-05 6.2E-08K2（mm-4） 1.13684E-08 1.3E-10K3（mm-6） -1.21263E-13 8.6E-14-1
RGAS2000 参考系统中确定。该系统与 WGS-84 参考系统兼容，大， 和 UTM 投影（区域 22，中央子午线：λ = 51 ），标准偏差约为GCP 的分布图如图 2-2（a）所示，在图 2-2 中（b）、（c）代表了两控制点。图 2-2（b）为巴西监测基站控制点，因此图 2-2（b）的控，后续可用于检验真正射影像的精度。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于几何属性和改进ICP的点云配准方法[J]. 赵夫群,贾一婷. 信息技术. 2019(04)
[2]基于面特征和SIFT特征的LiDAR点云与航空影像配准[J]. 赵中阳,程英蕾,何曼芸. 空军工程大学学报(自然科学版). 2018(05)
[3]结合区域生长及主成分分析的机载LiDAR建筑物点云提取[J]. 王竞雪,洪绍轩. 信号处理. 2018(09)
[4]一种基于高度差异的点云数据分类方法[J]. 马东岭,王晓坤,李广云. 测绘通报. 2018(06)
[5]基于移动曲面拟合的机载LiDAR海底点云滤波方法[J]. 王越,彭清山,谭仁春,卢丹丹. 地理空间信息. 2018(06)
[6]城区LiDAR点云自适应坡度的滤波算法[J]. 何培培,万幼川,黄桂平,马开锋. 遥感信息. 2017(05)
[7]基于多视影像的真正射影像制作遮蔽区域的纹理补偿方法[J]. 李朋龙,丁忆,胡艳,胡冯伟,段松江,张士勇. 测绘通报. 2017(S1)
[8]基于改进ICP的点云配准算法[J]. 赵夫群. 信息技术. 2017(05)
[9]融合SGM与Z-Buffer的真正射影像遮挡检测算法[J]. 化雪诚,吴军,彭智勇. 桂林电子科技大学学报. 2017(02)
[10]真正射影像生成的遮蔽检测和纹理修复方法[J]. 郭永春,冯霞,武捷. 测绘科学. 2017(05)
博士论文
[1]基于多种特征的机载激光点云与航空影像配准方法研究[D]. 熊小东.武汉大学 2014
[2]面向对象的真正射影像处理方法[D]. 于杰.武汉大学 2013
[3]机载LiDAR点云数据辅助真正射影像制作关键技术研究[D]. 孙杰.武汉大学 2011
硕士论文
[1]基于LiDAR数据的建筑物快速提取方法研究[D]. 韩晓峰.中北大学 2018
[2]基于机载LIDAR数据的建筑物信息提取研究[D]. 单咏华.吉林大学 2018
[3]无人机影像密集匹配点云的滤波方法研究[D]. 王志胜.成都理工大学 2018
[4]基于整体最小二乘的多视点云配准方法研究[D]. 邹敏.安徽理工大学 2017
[5]ICP算法的改进及大规模点云配准方法的研究[D]. 郎萍.中北大学 2017
[6]基于多角度的多视影像真正射影像生成技术研究[D]. 张瑞瑞.兰州交通大学 2015
[7]基于机载LiDAR点云的真正射影像生成方法研究[D]. 杨浩.中国工程物理研究院 2015
[8]机载LiDAR点云滤波及分类算法研究[D]. 李炼.成都理工大学 2014
[9]融合车载扫描和航空影像数据的建筑物三维建模[D]. 吴海若.首都师范大学 2013
[10]基于改进的ICP算法的点云配准技术[D]. 张蒙.天津大学 2013
本文编号：3092205
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