基于倾斜摄影测量技术的困难地区测图研究

近年来,基于无人机倾斜影像的快速三维建模已成为测绘领域的新技术。本文根据倾斜摄影测量原理,利用Smart3D Capture构建云南师范大学校区的三维模型,对提取的特征点进行精度分析、建筑物精度、道路精度、花坛精度分别为:0.18 m、0.19 m、0.15 m,满足大比例尺精度要求,利用该方法对困难地区进行大比例尺数字测图,具有一定的应用价值。     

基于SBAS-InSAR技术的深切割高山峡谷区滑坡灾害早期识别

近年来,高山峡谷区滑坡灾害频频发生,给人民生命和财产安全带来严重威胁。针对多数学者利用SAR单轨道数据对高山峡谷区滑坡进行早期识别,存在SAR成像几何畸变造成部分滑坡不能识别、识别结果不全面等问题。为全面准确的对高山峡谷区滑坡隐患进行早期识别,文章采用SBAS-InSAR技术,以东川小江沿线两侧深切割高山峡谷区为研究区,通过升降轨SAR数据结合互补的方式进行滑坡灾害隐患识别,引入高分辨率光学影像等作为辅助识别,最终共识别出18处滑坡灾害体,其中5处为高风险潜在滑坡,并对三类典型潜在滑坡进行分析。分析结果表明:利用升降轨SAR数据结合互补的方式,能有效避免SAR单轨道数据在高山峡谷地区产生的几何畸变问题,同时,该方法能更为准确全面地对高山峡谷区滑坡隐患进行早期识别,为防灾减灾事业及政府部门决策提供一种有效的手段。     

基于SBAS-InSAR技术的白鹤滩水电站库岸潜在滑坡变形分析

库岸潜在滑坡变形分析是保障国家水利水电设施安全运行的重要环节,针对仅利用单一轨道SAR数据对库岸潜在滑坡变形监测不准确的问题,采用SBAS-InSAR技术,联合升降轨Sentinel-1 SAR数据构建研究区2019年7月至2021年7月的雷达视线方向形变时间序列,并结合无人机野外调查,分析白鹤滩水电站库岸典型潜在滑坡...     

SBAS-InSAR技术与无人机影像融合的滑坡变形监测北大核心CSCD

山体滑坡对人类安全造成严重影响,准确识别滑坡变形对预防滑坡灾害具有重要意义。利用SBAS-InSAR技术可以进行空间连续地表变形监测,但无法精确获取滑坡边界的变化。为了综合监测滑坡,本文首先采用SBAS-InSAR技术与无人机影像结合的滑坡变形监测方法,利用2018年1月1日—2020年12月24日,共计80幅升轨Sentinel-1A SAR影像,进行了VV极化和VH极化数据处理;然后通过SBAS-InSAR技术获取滑坡区地表雷达视线(LOS)方向变形速率,选取了若干变形点进行滑坡体变形时序分析;最后采用无人机获取滑坡影像并提取滑坡边界,分析了滑坡边界的变形。试验结果表明,利用SBAS-InSAR技术获取的滑坡变形和无人机获取的滑坡变形趋势基本吻合,通过该方法可以获取滑坡的综合变形情况,对滑坡活动性的判断具有重要意义。     

基于倾斜摄影测量的三维精细建模研究——以睿智五号楼为例

传统的三维建模方法,不仅工作量大,而且效率低下、成本高。利用倾斜摄影测量技术建立的三维模型,不但大大提高了工作效率、降低了综合成本,而且建立的三维模型轮廓清晰可见、纹理映射真实,有较好的视觉效果。但倾斜三维模型会出现局部模型有孔洞和变形扭曲的情况。本文以云南师范大学睿智五号楼为例,利用倾斜摄影测量技术进行三维模型构建,然后基于SketchUp进行精细建模。采用这种结合的方法构建三维模型,不仅模型效果真实,而且还能提高工作效率、降低成本,是一种较为方便、快捷的三维精细建模方法。