基于无人机影像建模的土方监测系统研究
发布时间：2021-06-10 19:55
随着测绘技术和电子信息技术的迅速发展,以消费级无人机为飞行平台的低空摄影测量系统已成为地理空间信息获取的重要手段。与传统摄影测量技术相比,无人机低空摄影测量系统具有高分辨率、高效率、高机动性、低成本等显著优势,已广泛应用于地理国情监测、数字城市建模、勘察测绘等领域。在工程测量应用中,该系统由于受飞行器、飞控平台、摄影相机、飞行参数、处理技术等因素影响,在测量精度、可靠性及作业自动化等方面还有待进一步改进。为此,本文以土方工程的精准、自动监测为目标,通过现场实验和仿真设计探讨无人机摄影测量用于土方监测的技术途径。主要研究内容及结果如下:（1）针对土方工程测量特点和精度要求,制定了无人机低空摄影测量数据采集和处理的作业流程并讨论了影像建模的关键技术。通过设置合理的航摄参数并对相机进行畸变纠正使无人机航摄影像的分辨率和理论精度满足土方测量要求。通过现场航摄获取实验区多期高分辨率影像数据,利用MATLAB软件对影像辐射校正,并验证了 SIFT图像匹配算法和RANSAC误匹配点剔除算法的实际效果,使用ContextCapture软件完成了实验区多期影像的精细建模。（2）通过实验数据分析了基于无人...
【文章来源】：西安科技大学陕西省
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线框图
2数据获取与处理92数据获取与处理通过低空摄影测量进行土方工程监测较常规测量方法具有明显优势，可有效减少野外工作量，获取的数据具有良好现势性和性价比，成果数据丰富且可延展性高。但因低空摄影测量系统选用小型无人机且搭载非量测相机，对测区风速、光照、地表反射条件等环境因素的变化较为敏感且相机畸变大，这些都会对后续内业空三加密过程中的连接点匹配、刺点、平差计算产生影响，最终导致成果数据精度的稳定性较差[55]。为此，本章在充分考虑实验区环境因素的基础上，对数据获娶影像预处理、图像匹配等关键环节加以研究，确保有效控制数据质量，提高数据精度稳定性，为高精度的土方变化监测提供数据支撑。2.1实验概况实验区位于西安市长安区北航科技园（红框区域），该区域以低层写字楼为主，东西距离约600米，南北距离400米。西南角总体地势高于东北角，最低点高程为478m，最高点高程为510m。该区域包含平整柏油路及公路绿化带、规整的低层写字和正在开挖的建筑基坑（黄框区域），基坑长约260米，宽约100米。实验场地地理位置如图2.1所示。图2.1实验场地位置示意图本实验采用海星达H32全能型GNSS-RTK系统对像控点和检查点进行量测，其平面精度为）（mmD61018，高程精度为)10115(mmD6。像控点坐标采用1980年西安坐标系，1985年国家高程基准进行量测。无人机平台选用大疆精灵4Pro，云台
2数据获取与处理11的处理软件。综上可知，影响无人机摄影测量精度的因素较多且存在于影像数据获娶处理及模型生成的全过程，无人机土方测量现如今可以达到《工程测量规范》（GB5002-93）对土方测量高程精度不超过10cm的要求，传统土方测量工程使用RTK的精度可达±3cm，以此为目标，考虑到无人机精度影响因素，对影像获娶数据预处理、像控点布设、数字成果生成等各个环节质量控制使其达到目标精度。本节首先介绍影像获取质量控制方法及参数设置。2.2.2合理航高的计算GSD（GroundSampleDistance）是作为数字图像的最小单元即像元在摄影测量影像中所代表的对应地物的实际尺寸大小[56]。在影像中一个像元代表的实际地物尺寸越小，地面分辨率则越高。无人机相机曝光位置的相对航高、镜头像素大小和相机焦距是影响地面分辨率的关键因素。航高与地面分辨率几何关系如图2.2所示：图2.2航高与地面分辨率关系《CH/Z3005-2010低空数字航空摄影规范》规定了不同成图比例尺对应地面分辨率的要求，根据相机镜头的参数确定不同比例尺或者分辨率的相对航高。由相似三角形数学原理可得：HfGSDa（2.1）式中：a为相机像素尺寸，单位为毫米（mm）；GSD表示地面分辨率，单位为米（m）；f代表相机焦距，单位为毫米（mm）；H是无人机拍摄点的相对航高，单位为米（m）。若所用索尼ExmorRCMOS传感器以1:500比例尺进行测图时，所对应的地面分辨率GSD为5cm，由相机检校报告可知其焦距f为8.8mm，像元大小a为2.41μm，根据式（2.1）可得以1:500比例尺成图的标准航高为：
【参考文献】：
期刊论文
[1]BIM技术在场地平整土方计算中的实践应用[J]. 王守钱,刘帮,陈建光,刘建军,付皓,张凌国. 黑龙江生态工程职业学院学报. 2020(01)
[2]一种基于共生矩阵的无控制DEM匹配方法[J]. 贾鑫,杨树文,张萌生,申顺发. 测绘科学. 2020(01)
[3]三维激光扫描技术在土方测绘项目中的应用[J]. 郑磊,纪志刚,易恒,樊东昊. 山西建筑. 2019(18)
[4]云南高速公路无人机倾斜摄影测量实景三维模型建立方法改进及精度提高[J]. 陈志华,张俊贤,张克铭,史华林. 测绘通报. 2019(S1)
[5]GPS-RTK与全站仪在施工工程测量中的配合应用[J]. 秦伟荣. 工程质量. 2019(08)
[6]倾斜摄影测量在土方计算中的应用[J]. 杨成波. 资源环境与工程. 2019(02)
[7]无人机倾斜摄影测量在土方量计算中的应用[J]. 曹娟. 矿山测量. 2019(01)
[8]基于PhotoScan和ArcGIS的土方量测量研究[J]. 李华玉,王正东. 矿山测量. 2019(01)
[9]露天矿土石方计算方法研究[J]. 刘建平. 矿山测量. 2019(01)
[10]基于DEM匹配的滑坡检测[J]. 芮杰,金飞,谢华,王超,张红. 测绘科学技术学报. 2018(05)
博士论文
[1]地球参考框架确定与维持的数据处理理论与算法研究[D]. 曾安敏.解放军信息工程大学 2017
[2]基于多尺度分析和自然进化优化的遥感图像配准与变化检测[D]. 王凌霞.西安电子科技大学 2015
[3]基于点线特征匹配的无人机影像拼接技术[D]. 何敬.西南交通大学 2013
硕士论文
[1]无人机倾斜摄影测量技术在城市土地利用动态监管中的应用研究[D]. 李冬森.江西理工大学 2018
[2]无人机低空遥感影像的应用及精度实证研究[D]. 李广静.华北水利水电大学 2018
[3]黄河无人机远程临场工程监管系统的设计与开发[D]. 王栋.山东大学 2016
[4]基于多目标进化算法的图像配准方法[D]. 付小东.西安电子科技大学 2016
[5]数字高程（DEM）差异性检测及校验方法研究[D]. 赵恒.天津大学 2014
[6]基于ANDROID的移动视频监控系统中全景拼接技术的研究与实现[D]. 张纪如.青岛科技大学 2014
[7]摄像机标定方法的研究[D]. 舒娜.南京理工大学 2014
本文编号：3223023
【文章来源】：西安科技大学陕西省
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线框图
2数据获取与处理92数据获取与处理通过低空摄影测量进行土方工程监测较常规测量方法具有明显优势，可有效减少野外工作量，获取的数据具有良好现势性和性价比，成果数据丰富且可延展性高。但因低空摄影测量系统选用小型无人机且搭载非量测相机，对测区风速、光照、地表反射条件等环境因素的变化较为敏感且相机畸变大，这些都会对后续内业空三加密过程中的连接点匹配、刺点、平差计算产生影响，最终导致成果数据精度的稳定性较差[55]。为此，本章在充分考虑实验区环境因素的基础上，对数据获娶影像预处理、图像匹配等关键环节加以研究，确保有效控制数据质量，提高数据精度稳定性，为高精度的土方变化监测提供数据支撑。2.1实验概况实验区位于西安市长安区北航科技园（红框区域），该区域以低层写字楼为主，东西距离约600米，南北距离400米。西南角总体地势高于东北角，最低点高程为478m，最高点高程为510m。该区域包含平整柏油路及公路绿化带、规整的低层写字和正在开挖的建筑基坑（黄框区域），基坑长约260米，宽约100米。实验场地地理位置如图2.1所示。图2.1实验场地位置示意图本实验采用海星达H32全能型GNSS-RTK系统对像控点和检查点进行量测，其平面精度为）（mmD61018，高程精度为)10115(mmD6。像控点坐标采用1980年西安坐标系，1985年国家高程基准进行量测。无人机平台选用大疆精灵4Pro，云台
2数据获取与处理11的处理软件。综上可知，影响无人机摄影测量精度的因素较多且存在于影像数据获娶处理及模型生成的全过程，无人机土方测量现如今可以达到《工程测量规范》（GB5002-93）对土方测量高程精度不超过10cm的要求，传统土方测量工程使用RTK的精度可达±3cm，以此为目标，考虑到无人机精度影响因素，对影像获娶数据预处理、像控点布设、数字成果生成等各个环节质量控制使其达到目标精度。本节首先介绍影像获取质量控制方法及参数设置。2.2.2合理航高的计算GSD（GroundSampleDistance）是作为数字图像的最小单元即像元在摄影测量影像中所代表的对应地物的实际尺寸大小[56]。在影像中一个像元代表的实际地物尺寸越小，地面分辨率则越高。无人机相机曝光位置的相对航高、镜头像素大小和相机焦距是影响地面分辨率的关键因素。航高与地面分辨率几何关系如图2.2所示：图2.2航高与地面分辨率关系《CH/Z3005-2010低空数字航空摄影规范》规定了不同成图比例尺对应地面分辨率的要求，根据相机镜头的参数确定不同比例尺或者分辨率的相对航高。由相似三角形数学原理可得：HfGSDa（2.1）式中：a为相机像素尺寸，单位为毫米（mm）；GSD表示地面分辨率，单位为米（m）；f代表相机焦距，单位为毫米（mm）；H是无人机拍摄点的相对航高，单位为米（m）。若所用索尼ExmorRCMOS传感器以1:500比例尺进行测图时，所对应的地面分辨率GSD为5cm，由相机检校报告可知其焦距f为8.8mm，像元大小a为2.41μm，根据式（2.1）可得以1:500比例尺成图的标准航高为：
【参考文献】：
期刊论文
[1]BIM技术在场地平整土方计算中的实践应用[J]. 王守钱,刘帮,陈建光,刘建军,付皓,张凌国. 黑龙江生态工程职业学院学报. 2020(01)
[2]一种基于共生矩阵的无控制DEM匹配方法[J]. 贾鑫,杨树文,张萌生,申顺发. 测绘科学. 2020(01)
[3]三维激光扫描技术在土方测绘项目中的应用[J]. 郑磊,纪志刚,易恒,樊东昊. 山西建筑. 2019(18)
[4]云南高速公路无人机倾斜摄影测量实景三维模型建立方法改进及精度提高[J]. 陈志华,张俊贤,张克铭,史华林. 测绘通报. 2019(S1)
[5]GPS-RTK与全站仪在施工工程测量中的配合应用[J]. 秦伟荣. 工程质量. 2019(08)
[6]倾斜摄影测量在土方计算中的应用[J]. 杨成波. 资源环境与工程. 2019(02)
[7]无人机倾斜摄影测量在土方量计算中的应用[J]. 曹娟. 矿山测量. 2019(01)
[8]基于PhotoScan和ArcGIS的土方量测量研究[J]. 李华玉,王正东. 矿山测量. 2019(01)
[9]露天矿土石方计算方法研究[J]. 刘建平. 矿山测量. 2019(01)
[10]基于DEM匹配的滑坡检测[J]. 芮杰,金飞,谢华,王超,张红. 测绘科学技术学报. 2018(05)
博士论文
[1]地球参考框架确定与维持的数据处理理论与算法研究[D]. 曾安敏.解放军信息工程大学 2017
[2]基于多尺度分析和自然进化优化的遥感图像配准与变化检测[D]. 王凌霞.西安电子科技大学 2015
[3]基于点线特征匹配的无人机影像拼接技术[D]. 何敬.西南交通大学 2013
硕士论文
[1]无人机倾斜摄影测量技术在城市土地利用动态监管中的应用研究[D]. 李冬森.江西理工大学 2018
[2]无人机低空遥感影像的应用及精度实证研究[D]. 李广静.华北水利水电大学 2018
[3]黄河无人机远程临场工程监管系统的设计与开发[D]. 王栋.山东大学 2016
[4]基于多目标进化算法的图像配准方法[D]. 付小东.西安电子科技大学 2016
[5]数字高程（DEM）差异性检测及校验方法研究[D]. 赵恒.天津大学 2014
[6]基于ANDROID的移动视频监控系统中全景拼接技术的研究与实现[D]. 张纪如.青岛科技大学 2014
[7]摄像机标定方法的研究[D]. 舒娜.南京理工大学 2014
本文编号：3223023
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