一种高效快速建立地物三维模型的方法——以大疆无人机和Pix4D软件实现

探寻能满足需要并低成本高效快速构建地物三维逼真场景的方法是当前研究的一个热点。利用低价大疆无人机获取地表、地物影像与价格适中的Pix4D软件结合来快速构建地物三维模型是一种方法。该方法虽采用传统以摄影获取地表数据的方式,但手段和手续方便简单,数据采集工作效率高;影像数据处理用Pix4D软件基于点云数据三维建模,有操作方便、高效快速、自动化程度高等特点。用不同的实验建模方案、数据与建模参数,对最终建成的模型和结果有影响,经对结果进行精度评价,表明该方法能满足要求,可行、可用。     

无人机倾斜摄影测量技术在地质灾害应急调查中的应用

无人机倾斜摄影测量技术具有响应快、耗时短、成图快和精度高的优势,以倾斜航空影像数据为基础结合Smart3D Capture软件平台可快速地获取灾害区域的实景三维模型,为进一步评估受灾情况及安置点的选择等提供第一手信息。实践表明:无人机倾斜摄影测量技术与实景三维模型相结合,可以较精确地估算受灾面积以及预测滑坡和泥石流产生的土石方量,在地质灾害应急调查中具有良好的应用效果。     

一种基于形状文法的建筑物三维建模新方法

现有三维建模方法存在侧重可视化表现、忽略模型与建筑物结构规模之间有机联系、细节层次缺乏伸缩性等问题.该文根据建筑构造知识,提出基于形状文法的建筑物三维建模方法,开展建筑物主体建模、纹理细节构建及附属设施建模.实验证明,该方法能提高建筑物三维模型的可重用性和灵活性,在室内外建筑物模型动态生成、城市规划设计等方面有实用前景.     

基于多旋翼无人机倾斜摄影测量的沙丘三维形态研究

无人机倾斜摄影技术是近年来发展起来的新型测量方法，具有高效率、高精度、非接触、大范围等优点。本研究采用多旋翼无人机，结合精确测定的地面控制点，实现了对新月形沙丘群三维形态的精确测量。结果表明：无人机倾斜摄影测量的均方根误差小于18 mm，可以满足大比例尺地形测量的要求。利用该技术获取的多种测量参数表明，新月形沙丘二维与三维形态之间存在良好的相关性，基于这些关系，可以实现二维遥感影像量测结果向沙丘高度、沙丘体积等三维参数的转换。沙丘剖面形态可以采用非线性函数精确描述，为沙丘形态精确建模提供了参考。无人机倾斜摄影技术获取的沙丘三维形态参数，对于深入认识沙丘形态动力过程具有重要参考价值。     

基于倾斜摄影测量技术的鹤庆县公路改扩建设计可行性研究

在鹤庆县的公路改扩建项目中,摒弃了传统的使用全站仪的手段,而采用无人机倾斜摄影技术,获取鹤庆县项目区的高清晰立体影像数据,并生成三维地理信息模型。在三维模型上进行公路改扩建的设计后,通过采集一定数量的典型控制点进行精度统计分析。检测结果显示,特征点点位的平面位置中误差和高程中误差,均满足规范要求,同时也验证了采用倾斜摄影测量技术进行公路改扩建设计是可行的。     

基于无人机的胡杨(Populus euphratica)结构参数获取技术研究

快速准确获取森林结构参数具有重要的科学意义。通过使用大疆精灵4 Pro无人机通过倾斜摄影测量和正射摄影测量方式获取塔里木河下游胡杨林样地的冠层高度模型,提出一种自适应窗口最大值算法来分析处理,获取了研究区胡杨(Populus euphratica)的树高、冠幅和株数等结构参数。最后,使用地面实测数据对以上结构数据进行精度评价。结果表明:(1)自适应窗口最大值算法计算效果优于传统的固定窗口最大值算法。(2)倾斜摄影测量方式获取的树高、冠幅和株数精度均优于正射摄影测量方式。(3)倾斜摄影测量获取的结构数据与实测值比较,树高、冠幅和株数R2分别为0.9002,0.8403和0.9405,均方根误差分别是0.4457、0.6815和4.2500,证明使用消费级无人机可以有效获取单木尺度森林结构参数。     

三维倾斜摄影在煤矿开采中的研究及应用

随着无人机技术、机载定位技术、图像处理技术的快速发展,新兴现代化测量技术已广泛地应用于矿山监测和大比例尺地形图测量中。本文以倾斜摄影测量技术为研究对象,阐述了无人机倾斜摄影测量的发展现状,研究了运用Smart3D Capture进行快速三维建模的技术路线和注意事项,分析了其中存在的问题并给出了建议。通过实践发现,倾斜摄影快速三维建模技术可以为矿山环境监测、煤层自燃、灭火工程中提供高效、敏捷的数据支撑与服务,促进了精细三维数据获取能力和处理软件的市场的繁荣。     

基于三维激光扫描仪的建筑物建模应用研究

为分析三维激光扫描仪在建筑物建模方面的精度,针对传统实测的建模方式,采用基于三维激光扫描理论技术对某建筑进行扫描,从其数据获取、数据分析处理,到获得该建筑物的表面三维模型的过程入手,对比、分析与传统测量的建模方法所获得模型的精度及可靠性。结果表明,三维激光扫描仪所获得数据的精度完全达到了预期的要求,且可以大大节省数据建模的时间,突显了三维激光扫描技术的优势,也为三维激光扫描技术在其他领域的应用提供了科学参考。     

机载倾斜摄影三维模型质量检查方法研究

本文介绍了基于机载倾斜摄影三维模型的特点,详细阐述机载倾斜摄影三维模型的检查方法、检查指标和评价体系,并在大型倾斜航摄建模项目中得到实践,验证了该质量检验方法的可行性。     

基于Google Earth二维影像获取建筑物高度的方法

从二维影像中的阴影快速获取建筑物高度是三维数字城市建设中亟待解决的问题.该文提出了一种从Google Earth二维影像获取建筑物高度数据的新方法,利用SketchUp软件模拟光照效果,使三维模型的阴影与二维影像的阴影重合,从而获得建筑物的高度数据,并对如何减小高度数据误差进行了分析.实验结果表明,利用该方法获取的高度数据,可以满足一定的精度要求,而且省时、省力,具有一定的应用价值.     

一种基于机载LiDAR和离散曲率的建筑物三维重建方法

机载LiDAR作为一种获取地物空间信息的新技术已得到广泛应用,但从LiDAR数据中重建建筑物三维模型方法的缺乏,是制约其进一步发展的瓶颈.该文介绍了一种自动与人机交互建模相结合的建筑物三维重建方法,首先基于离散曲率分析自动提取建筑物3D轮廓信息,然后将建筑物轮廓信息作为约束条件,使用模型驱动的ATOP算法实现建筑物自动建模,并支持对复杂建筑物人机交互建模.     

深度语义分割的无人机图像植被识别

为有效实施植被信息获取及监测,亟需分类准确及易于推广的植被信息识别技术。本文利用无人机航拍获取植被光学影像,利用深度语义分割技术建构植被种类识别模型,为植被变化动态监测提供准确的植被类别信息。首先,基于安溪县龙门镇崩岗区的采样点,获取20 m航拍高度的无人机影像,构建FCN-VGG19植被识别模型,探讨不同特征融合结构对FCN-VGG19识别性能的影响,测算出各植被的覆盖面积;其次,取安溪县另一取样点的无人机影像作为验证集,分析FCN-VGG19的迁移学习能力,验证模型稳健性。结果表明:(1)基于20 m高度的无人机影像建立的FCN-VGG19-8s模型识别正确率最高,为86. 30%;(2) FCN-VGG19-8s识别精度高于FCN-VGG19-32s;并从测试集中随机抽取一张图,测算该测试图的马尾松覆盖面积为78. 38 m2,芒萁覆盖面积为12. 77 m2,柠檬桉覆盖面积为0. 89 m2;(3)在模型的迁移学习能力试验分析中,当A数据集占训练集的比例下降时,对模型识别B数据集的影响不大;当B数据集的数据量减少时,其识别精度稍有下降,仍有84. 5%。本文基于无人机光学影像,结合深度语义分割模型进行植被识别,以福建安溪县为例验证模型稳健性,分析模型在测算植被覆盖面积的适用性,旨在为植被识别研究提供新思路。     

无人机倾斜摄影测量技术在三维数字城市建模中的应用研究

本文介绍了三维数字城市建模中采用无人机倾斜摄影测量技术的应用,如增强体验真实感、改善智慧城市建设及改进电力设计等,并以某图书馆航拍为例,详细研究了倾斜摄影技术在三维数字模型中具体运用,从而增进人们对该项技术的了解,保证智慧型城市的整体建设.     

摄影测量三维重建中多源信息融合方法探讨

分析摄影测量三维重建中不同数据源的特点,针对现有多源数据融合存在的有限数据源低层次融合问题,提出一种基于影像特征、GIS信息和3D TIN模型融合的层次结构与算法流程 .该算法主要包括多边形区域增长、几何推理和建筑物几何模型平差等处理,为基于摄影测 量的三维城市模型自动重建提供了一种新的思路与方法.     

基于倾斜摄影建模的三维测图初探

对同一地物进行多视角倾斜摄影测量,并对倾斜数据进行相关处理操作后,就可以建立出三维模型。当模型精度很高时,利用模型进行三维测图就变成了一种可行方案。本文以倾斜摄影建立的高精度三维模型为基础,详细阐述了三维测图的操作过程,并对三维测图的精度质量进行了评价和总结,认为测图成果能够满足初步设计的精度要求。     

面向高分辨率遥感影像建筑物变化检测的边缘感知网络

为提升建筑物变化检测精度,尽可能保留变化区域的边缘信息,提出一种边缘感知网络(Edge Sensing Net-work,ESNet),用于较大范围内的高分辨率遥感影像建筑物变化检测.ESNet由主干网、粗预测分支和精预测分支三部分组成:主干网用于提取多层次的特征差异图;粗预测分支通过跳跃连接的方式融合深层特征图与浅层特征图,以获得变化检测的粗预测图;精预测分支选取粗预测图中预测不确定性较大的点,通过融合点的深层和浅层特征实现点的变化属性再判别,从而获取建筑物变化区域的精细化边缘信息.在航空影像和卫星影像建筑物变化检测数据集上的实验表明,相比STANet、UNet++MSOF等变化检测方法,该方法变化检测精度最高,且能有效保留边界的细节信息.     

基于空间三维视角的无人机技术监测农林资源

文章主要研究基于空间三维视角的无人机技术监测农林资源的分布情况。研究中通过分析仅有蓝光、绿光和红光波段的无人机影像的光谱信息,建立目标地物的样本库,根据自定义的植被特征指数(VI’)成功提取了植被信息,在此基础上利用无人机的数字表面模型(DSM)与研究区的数字高程模型(DEM),构建了冠层高度模型(CHM),并综合使用CHM和光谱特征的均值作为阈值,提取植被信息中部分的甘蔗信息与林地信息,最后选用基于样本库的支持向量机(SVM)方法完成最后的分类工作,分类的总精度为96.44%,Kappa系数为0.928 6。为了做到成果的精细化和直观化,基于CHM阈值将林地类分为不同的高度林地资源层,采用三维模型展示最后的研究成果,充分体现了农林资源的生长与分布情况。     

城市三维地理信息系统中三维模型的快速构建方法

大规模三维模型的快速构建一直是影响城市三维地理信息系统(3DUGIS)发展的一个重要因素.基于3DUGIS中景观模型的表达原则与分类,分别针对抽象的点、线、面状对象提出符号匹配和三角剖分的批量三维模型构建方法.这种建模方法方便、快捷、自动化程度高,可广泛应用于城市景观中地面、河流、道路、绿地、规则建筑物、地下管线等地物的三维建模.通过对上述三维模型快速构建方法的实现,验证了三维模型生成的效果和效率.     

基于多通道数据融合的无人机遥感影像地物目标提取方法

针对仅使用无人机遥感RGB影像进行目标检测时精度不高、高程信息利用不足等问题,该文采用通道叠加和类IHS变换两种多通道数据融合方法对RGB影像与高程数据进行融合,使用DeepLabv3+卷积神经网络语义分割模型提取两种融合影像地物目标,并与RGB影像提取结果进行对比分析.结果表明,基于上述两种融合影像的地物目标识别精度高于仅使用RGB影像的识别精度,其中通道叠加影像的整体像素精度、平均像素精度和Kap-pa系数分别提高了3.52％、1.42％ 和14.99％.由于不同地物目标与周围地物的高程差不同,致使各融合方法对不同地物目标识别精度的提升效果不同,道路、建筑和地面识别精度的提升效果较好.     

基于Diverse AdaBoost改进SVM算法的无人机影像信息提取

无人机遥感影像具有像幅小、几何变形大、重叠不均等特殊性,给影像信息的提取提出了难题。该文提出基于Diverse AdaBoost改进SVM的分类方法,采用RBFSVM作为AdaBoost的弱分类器,达到自适应调整参数的目的,同时引入复杂度,解决弱分类器精确度与复杂度的平衡问题。最后,利用提出的改进算法分别对汉旺镇、林趴镇无人机遥感影像进行了道路、建筑物的提取,平均提取精度均达到95%以上,与采用SVM算法的提取结果进行比较,该方法能精确提取无人机影像信息。