无人机倾斜摄影系统的三维可视化应用研究

发布时间：2017-09-16 09:47

  本文关键词：无人机倾斜摄影系统的三维可视化应用研究

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【摘要】：无人机三维可视化技术是一门新兴的高科技技术,它的诞生将世界带入了真三维时代,无人机获取数据具有的快速、高清、灵活、多角度等特性,不仅弥补了卫星遥感技术获取数据的缺陷,而且能够利用多角度获取地面纹理信息,使得三维模型的建立具有充足的数据源。无人机三维成果凭借真实性强、直观立体的优势得到广大用户的青睐,但生产过程复杂、缺乏常规应用功能、无法实现单体化等因素阻碍了自身的发展,为此,提高无人机三维成果生成的智能化,降低投资成本,提高使用价值,推广技术多领域应用是当前急需解决的问题。文章结合国内外的研究成果,探究了无人机三维可视化技术,提出了目前存在问题的解决方法。首先,应用无人机倾斜摄影技术获取了研究区多角度的纹理信息,引进全自动化的新平台,通过空中三角测量、加密点云、三维重建快速处理数据,生成了三维模型和高分辨率的DOM、DSM。其次,利用面向对象分类方法提取无人机可见光DOM上的地类信息,通过样本库自定义VDVI、VDWI、VDSI、VSI特征,应用DSM及影像的光谱、纹理、形状、自定义等特征,构建分类规则并完成分类任务,提取的地类信息的分类精度为93.287%,Kappa系数高达0.900,成果满足使用要求。再次,分别选用克里金、反距离加权、自然邻近三种内插方法计算DEM,经过精度对比分析发现克里金内插方法计算的结果精度最优,并利用DSM值与DEM值相减的方法计算建筑物高度值,经统计发现高度值的均方根误差为1.176 m。最后,依据高度值批量完成2维地类信息转变成2.5维信息,将该信息与无人机三维模型叠加,构建无人机真三维应用模型,概述了模型的优势和使用价值,分析了其应用的前景和可行性。通过2.5维矢量信息与无人机3D成果叠加构建的三维应用模型,实现了3D模型的虚拟单体化,增加了使用功能,例如漫游、条件查询、地理定位、地名显示、查看图片、添加三维模型等。无人机三维成果不仅与手工创建的三维模型具有同样的应用功能,且更新速度快,模型更为美观、真实和完整。综上所述,文章研究的成果突破了过去无人机三维成果仅有的漫游功能,改变了高投入低产出的局面,提高了无人机成果生产的智能化,缩短了成果更新的时间,增强了成果的美观度和直观性。文章研究的技术方法不仅有效解决了当前的难题,且对于无人机技术与面向对象分类方法的研究具有借鉴作用。无人机三维成果具有的独特优势,促进了自身的发展,拓宽了应用领域,随着技术的不断发展,其在无人机三维城市地图、旅游业开发、矿山环境监测、农林资源监测、灾害应急救援、石油天然气勘探等方面具有应用前景。该技术的智能化及成果的实用性,也将使之成为更多领域首选的高新技术之一。
【关键词】：无人机 倾斜摄影 三维可视化 面向对象 应用
【学位授予单位】：广西师范学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P23
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 1 绪论10-17
• 1.1 研究背景与意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.2.1 无人机三维可视化技术11-13
• 1.2.2 面向对象分类方法13-14
• 1.3 原理与技术路线14-15
• 1.3.1 原理介绍14-15
• 1.3.2 技术路线15
• 1.4 研究内容结构15-17
• 2 无人机数据获取与处理17-30
• 2.1 研究区概况17
• 2.2 无人机数据获取17-21
• 2.2.1 无人机倾斜摄影系统17-19
• 2.2.2 无人机拍摄数据19-21
• 2.3 无人机数据处理21-26
• 2.3.1 数据处理技术流程21-22
• 2.3.2 空中三角测量22-26
• 2.3.2.1 空中三角测量参数介绍22-23
• 2.3.2.2 空中三角测量处理过程23-25
• 2.3.2.3 空中三角测量精度分析25-26
• 2.3.3 加密点云26
• 2.3.4 三维重建26
• 2.4 成果后期改进方法26-27
• 2.5 无人机成果与精度分析27-29
• 2.5.1 成果展示27-28
• 2.5.2 成果精度分析28-29
• 2.6 本章小结29-30
• 3 面向对象分类方法提取信息30-46
• 3.1 方法介绍与难度分析30-31
• 3.1.1 面向对象分类方法介绍30
• 3.1.2 分类的难度分析30-31
• 3.1.3 应用平台介绍31
• 3.2 无人机影像分割31-37
• 3.2.1 多尺度分割技术31-37
• 3.2.1.1 多尺度分割介绍31-32
• 3.2.1.2 区域合并法与因子权重32-35
• 3.2.1.3 波段权重35
• 3.2.1.4 分割尺度选择35-37
• 3.3 影像特征分析与选取37-41
• 3.3.1 目标地物解译标志37
• 3.3.2 影像特征选取37-41
• 3.3.2.1 目标地物的像元值分析37-39
• 3.3.2.2 影像特征指数的建立39-41
• 3.4 目标地物的提取41-43
• 3.5 分类成果43-44
• 3.6 分类精度评价44-45
• 3.7 本章小结45-46
• 4 提取建筑物高度信息46-53
• 4.1 提取高度信息方法介绍46-47
• 4.2 内插方法介绍47-48
• 4.2.1 克里金插值法47-48
• 4.2.2 反距离加权插值法48
• 4.2.3 自然邻点插值法48
• 4.3 三种内插方法比较48-51
• 4.4 计算建筑物高度值51-52
• 4.5 本章小结52-53
• 5 三维模型构建与应用分析53-62
• 5.1 三维模型构建53-57
• 5.1.1 构建技术流程53
• 5.1.2 三维应用模型实现53-56
• 5.1.3 成果优势分析56-57
• 5.2 三维模型应用与前景57-61
• 5.2.1 三维模型应用功能57-58
• 5.2.2 三维模型应用前景58-61
• 5.3 本章小结61-62
• 6 总结与展望62-64
• 6.1 结论与分析62
• 6.2 文章创新点62
• 6.3 不足与展望62-64
• 参考文献64-68
• 攻读硕士期间发表的论文目录68-69
• 致谢69-70

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本文编号：862328