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基于自适应滤波处理的无人机摄影测量影像DEM自动生成

发布时间:2017-07-29 15:35

  本文关键词:基于自适应滤波处理的无人机摄影测量影像DEM自动生成


  更多相关文章: 无人机 影像数据预处理 自适应滤波 DEM制作


【摘要】:随着我国社会经济的飞速发展,遥感技术广泛应用于社会生产的多个领域,并发挥着重大作用。但是,由于应用卫星遥感技术易受自然气候影响和无法实现大比例尺制图的缺陷,具有成本低、周期短、高分辨率等优点的无人机摄影测量(属于低空遥感)技术应运而生。论文围绕无人机摄影测量影像DEM的制作为中心展开论述。主要的研究成果如下:(1)分析无人机技术的发展历程,无人机摄影测量数据处理与成果应用情况,及国内外的相关研究概况,为论文主体内容提供理论支撑。(2)以无人机摄影测量影像DEM的制作过程为主线,先后重点阐述无人机摄影测量原始数据的采集方法,预处理步骤(包括影像自动相对定向和空中三角测量)及质量评价方案,为了后续数据处理提供合格的基础数据。通过对DSM点云数据结构分析,阐述DSM点云数据预处理方法和滤波处理方法。分析DEM生成模型、模型使用效果比对和DEM编辑(包括最临近插值法、双线性多项式内插、距离反比插值法和其他内插方法),表述DEM制作方案。(3)结合“恒湖农场”数据为例,利用前文确定的技术路线和具体方案,实现了基于自适应滤波处理的无人机摄影测量影像DEM自动生成,并展示成果。
【关键词】:无人机 影像数据预处理 自适应滤波 DEM制作
【学位授予单位】:东华理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:P23
【目录】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-8
  • 1 绪论8-18
  • 1.1 研究背景及意义8-15
  • 1.1.1 无人机技术的发展简介8-13
  • 1.1.2 无人机摄影测量系统的优势13-14
  • 1.1.3 无人机摄影测量成果应用14-15
  • 1.2 国内外相关研究15-17
  • 1.2.1 影像匹配技术的发展15
  • 1.2.2 滤波处理技术的发展15-17
  • 1.3 本文的研究内容及技术路线17-18
  • 2 无人机影像数据获取与快速处理18-29
  • 2.1 无人机影像数据获取18-22
  • 2.1.1 无人机影像采集系统受限因素21-22
  • 2.2 影像数据预处理22-25
  • 2.2.1 影像去除云雾影响22
  • 2.2.2 影像匀光匀色22-23
  • 2.2.3 影像畸变差改正23-25
  • 2.3 无人机影像质量快速评定25-26
  • 2.4 影像数据快速处理26-29
  • 2.4.1 快速处理流程27-28
  • 2.4.2 结束语28-29
  • 3 DSM点云数据处理29-41
  • 3.1 DSM点云数据结构分析30-32
  • 3.2 DSM点云数据预处理32-33
  • 3.2.1 粗差点类型32
  • 3.2.2 剔除粗差算法32-33
  • 3.3 DSM点云数据滤波处理33-38
  • 3.3.1 滤波定义33-35
  • 3.3.2 滤波方法35-38
  • 3.4 基于自适应窗口滤波处理38-41
  • 4 DEM制作41-44
  • 4.1 DEM生成模型41-42
  • 4.1.1 规则格网模型41
  • 4.1.2 不规则三角网模型41
  • 4.1.3 数字等高线模型41
  • 4.1.4 不同数据结构的DEM比较41-42
  • 4.3 DEM编辑42-43
  • 4.3.1 最近邻插值法42
  • 4.3.2 双线性多项式内插42
  • 4.3.4 其他内插方法42-43
  • 4.4 本章小结43-44
  • 5 实验44-54
  • 5.1 影像数据获取44-46
  • 5.1.1 工作内容44
  • 5.1.2 作业标准44-45
  • 5.1.3 完成的工作量45-46
  • 5.1.4 质量检查46
  • 5.1.5 质量控制46
  • 5.2 影像控制测量46-48
  • 5.2.1 布点方案46-47
  • 5.2.2 像控点的布设与整饰47
  • 5.2.3 选点与刺点情况47-48
  • 5.2.4 影像控制点的GPS(RTK)外业联测48
  • 5.3 空中三角测量48-50
  • 5.3.1 空三加密48-49
  • 5.3.2 质量报告49-50
  • 5.4 DEM制作50-53
  • 5.5 实验结果53-54
  • 6 总结与展望54-55
  • 6.1 总结54
  • 6.2 展望54-55
  • 致谢55-56
  • 参考文献56-57

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本文编号:589902

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