数码相机控制点的自动定位检校

为简化控制场相机检校中的人工量测控制点的繁琐工作,提高相机检校精度,本文提出一种方法:只需均匀量测少量控制点的像方坐标获取相机检校初始参数,便可通过动态模板匹配实现单影像相机检校的控制点高精度自动定位检校。实验证明此方法检校精度与人工量测检校精度相近。     

基于大比例尺航空影像共面约束条件的相机自检校方法

提出了基于大比例尺航空影像共面约束的相机自检校方法,该方法使用所有立体像对同名点基于共面约束对相机的内方位元素及畸变系数进行解算。首先进行航空影像同名点匹配,构建立体像对;然后基于共面约束使用直接解法和迭代优化进行相对定向,解算相机位置与姿态;最后使用最小二乘优化方法解算相机内方位元素和畸变系数。对于高分辨率大尺寸航空影像,图像中心及边缘的畸变差异较大,为了进一步提高解算精度,对图像进行网格区域划分解算畸变。使用大比例尺航空影像进行解算能真实精确反映航空摄影测量时所获取图像的相机参数和畸变系数,避免检校环境与使用环境不同解算得到的相机畸变参数不能真实反映所获取影像的畸变问题;使用所有同名点解算,避免由于选择不同特征点或控制点对检校精度的影响;通过区域网格划分,进一步提高了解算精度。对检校结果进行了分析,该方法精度较高,与基于室外检校场的精度相当,能真实精确反映航空摄影测量时所获取图像的相机参数和畸变系数,提高了三维重建的精度。     

相机检校的迭代处理方法

对相机光学畸变精确检校是提高摄影测量精度的手段之一。常规的相机检校方法一般是利用检校场,对相机检校模型的畸变系数进行估算进而校正相机畸变误差。由于引起各类相机畸变的原因千差万别,目前尚无法找到能对各类相机都适用的理想模型。为此,本文在对现有相机检校模型进行分析的基础上,提出了一种相机检校迭代处理的思路。首先,利用现有条件快速建立简易的室外检校场。其次,利用现有相机检校模型按照迭代处理的思路通过多次应用检校模型进行迭代检校来消除影像畸变。最后,在无控制点情况下,结合自由网平差理论进行无控制点的相机迭代检校处理。本文通过对两种非量测相机进行检校试验,比较分析了常规检校方法和迭代检校方法。试验结果表明,本文提出的相机检校迭代处理的思路能在常规检校方法的基础上进一步提高非量测相机检校的精度。     

利用差分GNSS获取高精度无人机影像外方位线元素

目前,微小型无人机遥感系统定位精度低,需要布设大量地面控制点,才能满足空三和测图精度要求,为提高无人机遥感系统影像的后期处理效率,文中研究利用差分GNSS模块,结合后差分算法提高POS数据精度,并通过位置标定、相机时间延迟改正等关键技术方法开展研究,最终获得高精度相机曝光时刻的位置信息,以此为基础,集成一套基于差分GNSS的无人机遥感系统。通过实验,最终实现以少量地面控制点获取高精度无人机影像外方位线元素,提高无人机影像后期处理效率,具有一定工程应用价值。     

高精度无人机影像空三处理方法

针对无人机影像生产测绘产品时需要地面控制点数量多、外业工作量大的问题,提出无人机影像高精度空三处理方法研究。首先,通过引入构架航线,在无控制点、稀少控制点等不同情况下的进行改进的高精度GPS辅助空中三角测量;然后利用试验对无人机影像高精度空三处理方法的精度分析。结果表明,在稀少控制点情况下,利用改进的高精度GPS辅助空中三角测量方法能够满足1:2000比例尺地形测绘生产要求。     

构架航线对无人机影像区域网平差精度影响分析

与三角翼相比,无人机航摄影像像幅小、模型连接性差、质量轻、航摄时姿态不稳定;这些因素导致无人机航摄影像成图精度较差。为了解决该问题,传统航测方法在每两张航摄影像间布设大量控制点,增强模型刚性;GPS辅助空中三角测量通过提高曝光点的点位精度,可以减少控制点的个数,但是由于无人机像幅小,控制点约束范围小,因而仍然需要大量的控制点。针对以上问题,文章在GPS辅助空中三角测量的基础上,通过布设架构航线,进而实现增加影像之间的重叠度,增强模型刚性的目的,从而实现在减少控制点个数的同时,保证无人机航摄影像区域网平差精度的提高。实验表明,该方法与单纯的依赖GPS辅助空三技术相比,在精度相近的基础上能够减少约50%的控制点布设数量,大大减少了外业工作量。     

提高非量测相机高程精度关键技术分析

由于无人机平台只能搭载非量测相机,其相机镜头畸变较大,同时无人机飞行姿态不稳定,更无法搭载高精度GNSS/IMU系统,导致了无人机航摄大比例尺成图的高程精度较差。针对以上问题,本文通过试验,在GPS辅助空中三角测量基础上,通过影像畸变差纠正、相机自检校,改正影像畸变;使用差分GPS获取更精确的摄站中心坐标;飞行垂直于常规航线的构架航线,以增加影像重叠度,提高空三模型稳定性。试验结果表明,相机标定、差分GPS和构架航线不仅可以提高GPS辅助光束法区域网平差的高程精度,还能有效减少野外像控点布设数量,针对带状图航测更具参考价值。     

基于定标场的ADS40系统几何检校

分析了ADS40影像的几何特性和相机检校模型,设计了一套针对ADS40系统的检校方案,并基于地面检校场的实际数据进行了验证。实验结果表明,通过合理的检校,可以获得ADS40高精度的检校文件,提高摄影测量的精度,并降低对控制点的依赖性。     

一种无需控制信息的智能手机自检校方法

传统的相机检校方法受限于高精度的三维检校场或已知空间结构的检校模板，针对这个问题，在分析智能手机成像特征的基础上，提出一种无需控制信息的相机检校方法。该方法主要包括两个步骤:首先按3×3模式采集影像数据，选取基准影像，分别与其他影像进行相对定向以构建单元模型，通过比例系数进行模型连接后建立自由网模型，将所有摄站点、物方点坐标纳入到统一的基准影像坐标系中；然后以选择的基准影像为参考，并考虑附加参数模型，进行自检校光束法自由网平差，解算其余影像相对于基准影像的方位元素以及附加参数，从而完成相机的检校。实验结果表明，该检校方法是有效的，可显著提高测量的精度。     

利用双高度层ADS40影像实现无控制点高精度定位

ADS40是一款目前广泛应用的三线阵机载数字航测相机,集成了高精度的POS系统,大大降低了对地面控制点的依赖。尽管在无控制点时,利用ADS40影像进行空中三角测量的精度已经相对较高,但仍然难以满足大比例尺、高精度测图;常规的方法是引入少量控制点,利用自检校光束法区域网平差来提高ADS40定位精度。本文将结合ADS40相机的特点,利用双高度层的ADS40影像实现完全不依赖控制点的高精度定位。     

GodWork-AT解算GPS辅助空中三角测量数据测试分析

随着无人机技术快速发展,采用非量测相机作为传感器,出现镜头畸变差大,拍摄影像幅面小等一系列问题。运用Godwork,天工无人机航测软件对传统无人机获取的序列影像数据进行空三加密并添加少量GPS控制点进行解算,结果表明传统无人机获取的小相幅序号影像数据,使用GPS辅助空中三角测量技术,航测精度符合大比例尺航测规范要求,并减少了70%以上外业控制点量测的工作量。     

从控制点到控制片

基于数字正射影像和数字高程模型等地理编码数据的“云控制”模式在中小比例尺影像的应用日趋成熟,但其本质仍是从物方获取控制点,数据产品中的误差导致其难以应用于大比例尺测图场景。基于已知精确几何定位参数和空三加密点的原始影像构建约束是理论更优的云控制模式。提出将这种由像方出发的云控制模式发展为一种标准化的测绘产品,即控制片,以期在更好地保障定位精度的前提下,降低重访航测任务中的重复劳动和算力消耗;介绍了控制片在大幅面航空相机检校、无人机影像和卫星影像几何定位方面的应用;并对推动构建控制片应用体系提出了若干建议。     

一种基于直线特征约束的自检校方法

随着低空无人机倾斜摄影测量的兴起,传统测绘领域也开始使用倾斜摄影测量代替传统的解析法测图.但是相比传统的RT K、全站仪等测图手段,倾斜摄影测量的精度始终有限.尤其是在大部分情况下,无人机由于载荷问题无法挂载专业航摄相机,同时倾斜相机往往没有进行精确标定,因此不得不依赖布设大量的像控点来控制成果精度,大幅增加了作业时间成本.基于此,提出一种基于直线特征约束的自检校方法,通过自动提取直线特征对空三进行约束,达到减少像控点,提升作业效率的目的.     

ADS40影像处理及精度评估

本文介绍了ADS40相机的结构及其工作流程,描述了其成像模型,并利用Leica公司的ORIMA软件,结合嵩山摄影测量与遥感定标综合实验场的ADS40影像,分析和评估ADS40相机在不同控制点数量、不同航线结构、不同附加参数下的几何精度。实验结果表明,使用少量控制点与自检校模型可极大地提高ADS40定位精度。     

高分辨率遥感卫星辅助无人机空中三角测量

针对传统无人机影像空中三角测量需要大量外业控制点的问题,提出通过高分辨率遥感卫星影像空间定位获取地面点坐标,并将这些地面点作为无人机影像的控制点来源,以此辅助无人机空中三角测量。在基于RPC模型的高分辨率遥感影像空间定位的基础上,采取多种控制点布设方案进行了无人机影像空中三角测量,并对比分析了各布控方案对试验精度的影响及原因。试验结果表明,在不采用外业实测控制点的情况下,只用高分辨率遥感影像空间定位得到的加密点作全局控制,平差后检查点平面精度可达到0.629 m,高程精度可达到0.823 m,如果要保证更高的空三精度,可在测区四周及中心增加少量外业实测控制点。     

用航线结构取代地面试验场的线阵航空传感器检校方法

基于线阵传感器几何特性和误差模型的分析,提出一种不利用地面检校场的无地面控制点检校线阵传感器的方法。从对几何定标各种参数相关性的分析中,提出利用改善航线结构本身的几何条件可以消除或减少参数间的强相关性对解算精度的影响。特别对双航高结构消除主距、主点与高程之间的强相关性作了具体分析,从而实现了无地面控制点的相机自检校过程。然后研究整个工作流程并利用不同相机的实际数据进行检校实验,对生成的新相机参数进行精度验证与分析。结果证实本文提出的方法是可靠和可行的,可有效提高成像数据的几何定位精度。     

相机检校控制场像点坐标自动定位与高精度量测

针对三维控制场相机检校中像点坐标的量测精度和效率较低的问题,该文研究在三维控制场物方控制(编码)点三维坐标已知的情况,通过对编码点自动识别与定位,借助直接线性变换(DLT)方法计算影像投影变换参数,实现影像控制点像点坐标自动初定位。通过边缘检测、最小二乘椭圆拟合、最小二乘直线拟合等步骤,实现控制点像点坐标的高精度定位量测。试验表明,此方法可实现控制点像点坐标全自动高精度定位量测,定位精度达0.04像元,提高了相机检校的精度和效率。     

机载DGPS与飞控系统GPS辅助空中三角测量精度对比分析

在同一架次飞行作业时,分别由机载差分GPS设备与无人机飞行控制系统GPS模块获取两组相机曝光时刻摄站点三维坐标。首先对比分析了两组摄站点坐标精度,然后运用两组摄站点坐标分别进行辅助空中三角测量,并对比分析不同控制点个数情况下两组数据辅助空三加密成果精度。结果表明,机载差分GPS获取的摄站点坐标与无人机飞控系统GPS模块获取的摄站点平面点位平均差值为4.606 m,高程平均差值为6.383 m;摄站点坐标精度对GPS辅助空三加密精度有较大影响,特别是在平面位置精度上;在无控制点和较少控制点参与情况下,差分GPS辅助空三加密成果精度远优于飞控系统GPS辅助空三加密成果;随着控制点的增加,两种GPS辅助空三加密成果精度均显著提高,两种空三加密成果精度迅速逼近。     

构架航线对低空无人机影像定位精度影响

为验证构架航线对低空无人机影像定位精度的影响,以标准化和高精度大型室外无人机检校场为实验环境,设计8种不同方案对自主研制的固定翼无人机获取的213张影像进行定位精度验证评估。研究结果表明:1)对于条带状测区,构架航线摄站坐标具有充当地面控制点的作用。当测区内无4角控制点时,仅在测区中间布设控制点,构架航线能够显著提高影像定位结果的精度。2)结合差分POS数据分析,构架航线对于提高平面和高程方向的精度作用不明显,但会提高区域网模型之间的连续性,增强定位结果的可靠性。3)测区两端的构架航线与4角控制点相结合,对定位精度的提高没有明显的影响。     

基于RTK技术的无人机在大比例尺地形图 测绘中的精度分析

利用具有RTK技术的无人机进行航空摄影,以获取高精度的POS数据。文中使用Pix4DMapper分别在无地面像控和少量地面像控的条件下进行空三加密,并用专业立体测图软件进行DLG采集,最后,与实地测量的野外检查点进行精度比对,分析无控制点情况下无人机用于大比例尺地形图测绘的精度,以及加入少量控制点对成图精度的影响。