旋翼无人机倾斜摄影测量技术在三维实景建模中的应用

使用倾斜摄影测量技术构建三维实景模型是近年来测绘领域的研究热点之一,与传统的垂直摄影测量技术相比,在三维实景建模中具有建模效率高、自动化程度高和模型逼真的优势,尤其是在“数字城市”“智慧城市”建设中具有举足轻重的地位。本文以某区域三维实景建模项目为研究对象,使用旋翼无人机搭载南方测绘倾斜数字航空摄影相机采集研究区倾斜影像数据,进行三维实景建模,最终获得平面X精度为4.03 cm、Y精度为3.86 cm、高程Z精度为3.91 cm的三维实景模型,建模精度完全满足项目建设需求。     

基于倾斜摄影测量技术的实景三维建模及精度评估

为了解决传统三维建模效率低、工作量大、费用高、不能很好地反映真实地物地貌等问题,提出了一种基于倾斜摄影测量技术的实景三维建模方法:首先阐述了倾斜摄影成像的基本原理、实景三维建模技术流程及技术特点;其次,以清远市实景三维建模为实例,介绍了整个生产过程;最后对模型的平面和高程精度分别进行评估。实验证明该方法在满足相应比例尺国家规范的测绘精度要求下能够完全反映真实地物地貌,可全自动化生产,大大提高了生产效率。     

基于旋翼无人机倾斜摄影测量的城市三维实景建模研究

针对旋翼无人机倾斜摄影在三维建模的可行性及精度是否满足测量要求问题,本文以兰州市某区为例,利用ContextCapture软件对旋翼无人机倾斜摄影采集的数据进行了三维实景建模,并采用测区范围内均匀采集的外业实测控制点、检查点及测量数据验证所建立体模型的平面精度及测量精度。实验表明:采用多旋翼倾斜无人机获取数据,建立实景三维模型的中误差小于2像素,为后期行业应用提供了一定技术参考。     

基于倾斜摄影的大规模城市实景三维建模 技术研究与实践

倾斜摄影测量技术为大规模城市实景三维模型数据快速生产提供了有效的解决途径。本文面向大规模城市实景三维建模生产需求,对三维数据生产中关键技术进行了分析和研究,以北京六环范围实景三维建模实践为例,基于Context Capture Center建模软件,提出了实景三维模型数据生产的技术流程,对实景三维建模生产效率、三维模型成果精度进行了分析和总结。     

使用ContextCapture软件搭建倾斜摄影实景三维数据处理集群

为提升城市级大范围、高分辨率、高精度的海量倾斜摄影航测数据的建模效率,在分析当前建模软件、设备配置、集群架构的基础上,搭建倾斜摄影实景三维数据快速处理集群。该集群以ContextCapture为倾斜摄影数据处理软件,选择最优的计算节点设备配置,合理规划集群架构,布设万兆光纤,搭建100个计算节点的倾斜摄影实景三维数据网格处理集群;同时,研发集群监控平台,实时监控集群运行状态。通过济南市倾斜摄影实景三维数据的生产验证了集群的有效性。     

无人机倾斜摄影实景三维建模及精度评价

利用倾斜摄影测量技术能够快速获取项目区高精度实景三维模型。采用无人机平台搭载五镜头相机进行倾斜摄影测量获取项目区影像数据,使用Smart 3D软件进行数据处理,生产实景三维模型,分析利用Smart 3D软件进行实景三维建模的特点,针对生产实景三维模型速率较慢,对计算机配置要求较高等问题,提出构建Smart3D工作集群、提高三维模型生产速率。本文利用安徽理工大学山南新校区实例数据进行实景三维模型构建,采用Smart 3D工作集群数据处理方式,进行两次空三加密以生产真实场景的三维模型,并对模型进行精度评价。结果表明,第一次空三加密时不使用像控点信息,第二次空三加密之前刺入像控点信息,可以生产出高精度三维模型,以满足测区的需求。     

无人机倾斜摄影测量在三维模型测图中的应用

针对传统大比例尺测图存在人工成本高、外业工作量大、效率低等问题，本文提出了通过无人机倾斜摄影测量，利用ContextCapture进行实景三维建模，运用PSG软件实现裸眼三维测图的方法。以湖南省桂阳县欧阳海镇为例，进行了1：500大比例尺地籍测图，并对精度进行了验证。结果表明，检测点平面位置中误差为0.046 m，检测点高程中误差为0.048 m，小于规范要求的0.05 m。综上所述，成果满足1：500地籍测图精度要求，该方法能够提高测图作业的效率。     

基于实景三维的地形图编绘软件研发与使用技术流程的研究

近年来随着无人机航摄技术和实景三维建模技术逐渐成熟,人们逐渐探索使用实景三维模型进行1∶500地形图采集编绘。这种编绘与传统的立体像对测图不同,是一种直观的基于模型的采集。它与立体测图相比各有优缺点,精度控制相对较弱,但因其属于基于摄影测量成果的采集,因此可一次建模,多次使用。本文讨论了实景三维模型地形图编绘软件的研发技术流程,并且针对具体案例,对该软件编绘的效率和精度进行了分析。     

基于倾斜摄影的实景三维单体化模型构建方法

倾斜摄影实景三维模型是由连续的三角网通过纹理贴图组成,模型上各地理要素具有“一张皮”的特点。针对无法管理与编辑模型上各地理对象的问题,本文提出了基于倾斜摄影实景模型进行单体化建模的技术方法。首先,利用倾斜航空摄影技术,探讨了基于Street Factory实景三维模型全自动构建方法;然后,以生成的实景三维模型为基础,利用倾斜摄影实景模型单体化建模方法,完成了地理对象单体化模型与属性数据库的搭建。本文以土默特右旗城区为试验区,通过对空三加密的精度分析,有效验证了本文实景三维模型的构建精度,为模型中地理对象属性的查询、管理和应用提供了方便,有效扩大了模型数据的应用领域,对内蒙古智慧城市建设具有一定的参考价值。     

像控点布设对勘测定界复杂区域实景建模精度的影响

为研究勘测定界复杂区域像控点布设对实景建模精度的影响,以及建模能否满足测量精度要求的问题,本文根据测区建筑物西密东疏的实际情况,设计了5种像控点布设方案,进行像片采集及三维建模,并从模型的平面精度、高程精度和边长精度3个方面,对各方案制作的模型进行了精度对比分析。结果表明：5种布设方案制作的测区模型在平面精度、高程精度、边长精度3个方面均可满足精度要求;在边缘布设的基础上,在建筑物等密集区域适当增加像控点的个数能够提高模型精度。本文为勘测定界复杂区域像控点布设提供了指导方案。     

城市复杂地形环境下倾斜模型结合LiDAR点云的大比例尺地形图更新方法北大核心CSCD

针对无人机倾斜摄影技术受遮挡影响较大和难以穿透植被茂密地区的问题,本文提出了城市复杂地形环境下倾斜模型结合LiDAR点云进行小区域大比例尺数字地形图的更新方法。首先采用五镜头六旋翼无人机分别以垂直和平行主要建筑物楼群方向进行2次全区域拍摄,以及无人机机载激光雷达全区域采集点云,并对高度不足10 m的别墅区进行单镜头低空补飞。然后融合倾斜影像点云与机载激光点云建模,经过3种建模方案对比,融合建模的倾斜三维模型的位置精度和模型质量均最优。最后基于此模型进行测图。精度评定结果表明,城市复杂地形环境下在飞行方案和像控点布设合理的情况下,通过倾斜三维模型采集的数字地形图的平面和高程精度完全满足并优于深圳市1∶1000数字地形图动态更新的精度指标。     

基于相容性任务分配的三维建模集群方法

针对现有集群方法在倾斜影像三维建模时节点上存在的CPU和GPU资源浪费现象及三维建模效率不高等问题,本文提出了基于相容性任务分配的集群三维建模方法。首先,通过对三维重建任务进行两步提交划分,在建模效果不变的前提下提升集群的执行效率。然后,针对集群节点资源浪费现象,提出了相容性任务节点分配方式,实现了基于相容性任务分配的三维建模集群。最后,进行大规模影像三维重建试验测试,验证了大数据试验环境下相容性理论对分配方式优化的优越性,证明了本文方法对三维建模效率有明显提升作用。     

轨迹数据的非关系管理及相似性分析

针对高动态、半结构化的轨迹数据，充分利用文档型非关系数据库MongoDB的特性，本文首先提出了一套分层、分区、分片的存储策略，设计了以整条轨迹为基本粒度的非关系组织模型，能够有效应对轨迹数据的海量性和动态性挑战。然后据此开展轨迹相似性分析的研究，提出了一种兼顾时间维和轨迹形状的轨迹相似性度量方法DTWEUCLI，可计算长短不一且含有噪声的轨迹数据之间的相似性。最后基于轨迹的非关系存储和相似性计算，开展了轨迹簇生成的试验与分析，设计实现了基于轨迹相似性计算的轨迹聚类计算框架。基于3个轨迹数据集的试验表明，DTWEUCLI算法能够对多源轨迹数据集进行有效聚类，输出轨迹簇。     

集群环境下基于视点移动的三维城市模型快速显示方法

大范围三维城市模型数据在现有的单机运行环境下,因数据量大导致运行速度慢、计算耗时等难题。为解决该问题,本文结合集群并行运算,提出了一种基于视点移动规则的大范围三维城市模型的快速显示方法。采用静态细节层次简化算法将三维城市模型简化为4个分辨率层次,根据视点移动规律,利用距离和偏心率选择不同层次的细节层次模型,逐级加载不同分辨率层次模型,并在集群系统中并行显示,从而有效地解决了大范围三维城市模型加载显示过慢、场景效果跳跃等问题,实现了对大范围三维城市模型的快速可视化。试验结果表明：随视点变化分层逐级加载不同等级LOD模型,采用PC集群并行绘制,可以快速有效地对大范围三维城市模型进行渲染处理,在兼顾效率的同时,并行地显示模型的细节,具有良好的可视化效果,对智慧城市的建设具有重要的指导意义。     

A high accuracy surface modeling method based on GPU accelerated multi‐grid method

A high accuracy surface modeling method (HASM) has been developed to provide a solution to many surface modeling problems such as DEM construction, surface estimation and spatial prediction. Although HASM is able to model surfaces with a higher accuracy, its low computing speed limits its popularity in constructing large scale surfaces. Hence, the research described in this article aims to improve the computing efficiency of HASM with a graphic processor unit (GPU) accelerated multi‐grid method (HASM‐GMG). HASM‐GMG was tested with two types of surfaces: a Gauss synthetic surface and a real‐world example. Results indicate that HASM‐GMG can gain significant speedups compared with CPU‐based HASM without acceleration on GPU. Moreover, both the accuracy and speed of HASM‐GMG are superior to the classical interpolation methods including Kriging, Spline and IDW.     

Computationally Efficient Mean-Shift Parallel Segmentation Algorithm for High-Resolution Remote Sensing Images

In high-resolution remote sensing image processing, segmentation is a crucial step that extracts information within the object-based image analysis framework. Because of its robustness, mean-shift segmentation algorithms are widely used in the field of image segmentation. However, the traditional implementation of these methods cannot process large volumes of images rapidly under limited computing resources. Currently, parallel computing models are generally employed for segmentation tasks with massive remote sensing images. This paper presents a parallel implementation of the mean-shift segmentation algorithm based on an analysis of the principle and characteristics of this technique. To avoid the inconsistency on the boundaries of adjacent data chunks, we propose a novel buffer-zone-based data-partitioning strategy. Employing the proposed data-partitioning strategy, two intensively computation steps are performed in parallel on different data chunks. The experimental results show that the proposed algorithm effectively improves the computing efficiency of image segmentation in a parallel computing environment. Furthermore, they demonstrate the practicality of massive image segmentation when computer resources are limited.     

三维激光扫描仪在特殊地貌测量中的应用研究

三维激光扫描仪作为一种非接触数据采集设备,在特殊地貌的大比例尺地形测绘中有着广泛的应用前景。本文以草原石城景区为例,阐述了三维激光扫描仪在这种特殊地貌测绘中的应用原理,数据拼接和配准的方法,并与全站仪全野外数字采集的成果进行了高程和平面坐标的比对,证明了使用三维激光扫描仪测绘特殊地貌精度高、速度快,地貌表达逼真,为特殊地貌区域的大比例尺地形图测绘提供了新的技术手段。     

一种基于CUDA的大数据量地理加权回归并行加速算法

针对传统地理加权回归（GWR）在大数据量计算中存在的计算效率低、内存占用大、数据规模受限等问题，本文提出了快速并行地理加权回归（FPGWR）算法，基于英伟达CUDA架构实现了GWR的并行加速，将串行过程分解为并行的独立回归计算模块，同时优化了内存使用模型，提高了算法的运行速度。对比FPGWR和传统GWR在不同数量级模拟数据上和真实数据上的运行速度，结果显示，FPGWR能够支持更大规模的样本量计算并有效提升运行效率，数据量越大加速效果越显著。