基于无人机航空摄影测量的高程数据提取方法分析

无人机航空摄影测量作为一种新型的测量方式,具有成本低、机动灵活、工作效率高等优点,可获取点云、三维模型、数字表面模型、数字高程模型等数字化成果。基于上述数字化成果的高程数据提取方法有人工提取法、点云分类提取法、地面模型提取法等。介绍了三种不同的高程数据提取方法,并对其作业效率、获得的数据精度进行了对比分析,总结了不同高程数据提取方法的适用范围。     

城镇多源时空数据规范化处理系统设计与实现

随着空间探测技术发展和数据获取手段进步,多源时空数据成为数字化、智慧化新型城镇建设的基础.针对城镇化所需的矢量、栅格、点云、传感器等多源时空数据存在格式、尺度、时相、精度、数学模型、空间基准、现势性等不协调统一的问题,本文以Java体系结构为基础,利用Spring Boot作为整体框架设计研发了一套城镇多源时空数据规范化处理系统,包含矢量信息、遥感影像、三维点云数据、传感器类数据处理,可将多种时空数据在空间和时间上的冗余或互补信息整合,形成城镇全域一致的、规范的时空数据成果.应用结果表明,该系统有效提高了城镇多源时空数据质量检查与规范化处理工作效率,具有较好的可行性和实用性,可为新型城镇化建设提供相应的技术支持.     

基于无人机成像点云的禄丰恐龙谷南缘环状地貌空间特征探测实验分析

为了定量获取复杂地貌构造的特征参数,需要获取高精度、高分辨率的地形地貌数据。在复杂地貌特征探测中,基于无人机航测结合成像点云,可以快速、高效、安全、准确地完成复杂地貌空间探测任务。针对禄丰恐龙谷南缘环状地貌的典型局地场景,采用无人机测量技术获取测区高分辨率的地貌影像数据,构建实景三维场景模型并对其地貌特征进行探测分析研究。试验结果表明:①基于无人机成像点云构建0.2 m分辨率DEM数据能够精准表达研究区真实地貌特征。②通过构建环状场景"内-中-外"7条典型高程剖面线,对比分析证实了研究区地形呈现环形"盆缘"形态特征,内外两侧高程逐渐递减,并且"盆缘"外部剖面高程起伏变化剧烈,地形相较于内部地貌更加复杂。③为进一步探测提取微形地貌特征信息,利用无人机成像原理构建的精准DEM数据结合测区实景三维模型,定量提取了该区坡度、坡向、相对高差、等值线、山脊线、山谷线等相关参数进行精准定量测量及分析探讨。④利用立体三维模型的多视角目视解译与典型场景分析,可清楚辨别出测区冲沟发育以及地质体的节理层理面等微地貌特征。通过以上对地貌三维场景探测试验研究表明,利用实景三维模型能够快速准确呈现测区地貌形态特征,并且成像点云数据综合分析,能够量化、半量化揭示区域构造地质信息。总体而言,无人机测量技术与成像点云3D产品在地质调查中的应用具有实用意义,并具备独特的技术优势。      

基于无人机传感器数据与词袋模型的点云自动化分类

激光点云分类是Li DAR数据应用的关键步骤和重要研究课题。针对Li DAR点云数据识别率低的问题,以体素化的点云为研究对象,提出了一种基于词袋模型的城区机载Li DAR点云数据分类方法。考虑到点云数据缺乏纹理信息,文中综合分析了点云数据和影像数据的特点,以点为单位提取描述点云的几何特征和影像特征分类特征;以体素为单位分割点云数据,并以体素为基础构建描述场景信息的词袋模型;最后基于随机分类器完成场景的分类。文中以ISPRS提供的Vaihingen数据作为实验数据。实验结果表明,本文提出的模型能有效地改善点云的分类质量,分类正确率能达到93%以上。     

基于机载点云数据的高精度水域DEM快速生成方法

由于水域内机载点云数据稀疏或缺失,在生产高精度DEM时需要对水域区域进行分别处理,人工操作工作量大,且难以保持水域内DEM高程的自然平缓过渡。目前将水域和其他区域分开处理的DEM数据生产方法,不仅增加了数据处理的难度和工作量,也会引入水域和其他区域的DEM接边误差,影响数据质量。为此,提出一种基于机载点云数据的高精度水域DEM快速生成方法。该方法首先利用水域边界与原始机载点云数据,通过分段插值拟合生成水域内点云数据;进而,将插值生成的水域点云数据与原始点云数据进行合并获得完整点云数据;最后,利用合并后的完整点云数据生产高精度DEM数据。通过实验分析发现,该方法能够实现水域与其他区域的DEM一体化生产,提升DEM数据处理自动化水平,且能保证水域DEM的高程精度与自然平滑过渡要求。     

八叉树与三维R*树集成的激光点云数据存储结构

针对海量激光点云数据组织与管理困难等问题,结合八叉树在三维空间上的快速收敛能力以及三维R^*树对不规则分布的多维点数据性能稳定的优势,提出了一种八叉树与三维R^*树集成的空间混合索引结构—3DOR^*树。首先,通过对激光点云数据进行八叉树划分;然后,对八叉树叶子节点构建三维R^*树,进而实现3DOR^*树索引结构的构建;最后,对激光点云数据进行特征分析,构建基于3DOR^*树的激光点云数据存储结构,实现基于3DOR^*树的激光点云存储与管理。本文以江西理工大学图书馆激光点云数据为例,进行实验对比分析,证明了基于3DOR^*树的激光点云数据存储结构比三维R^*树、八叉树与三维R树混合树等其他树形结构,具有高效的空间存储与查询等优势,可应用于海量激光点云数据存储、管理与分析应用。     

一种基于点云数据的三维建模方法研究

无人机倾斜摄影测量是利用多旋翼无人机到实地航拍影像,再经过软件自动化建模生成实景三维模型,因此具备很高的真实性,也能够测量更广阔的范围,但是容易缺失数据。三维激光扫描技术是采用非接触式高速激光测量方式,快速地获取测量对象表面几何特征的重要技术手段。     

大型石窟遗产海量点云快速可视化

文化遗产数字化是实现遗产保护与修复、传承与活化的重要手段。三维激光扫描技术是近年来被广泛应用于遗产数字化的有效手段,其能够以非接触方式获得高精度、高密度三维点云,但是这些文化遗产(尤其是大型石窟)的海量三维点云,为快速处理及应用带来了严峻挑战。为实现普通计算机配置下石窟遗产海量点云的快速浏览与展示处理,构建了基于文化遗产本体综合价值的点云分块策略,通过八叉树数据结构对每一数据分块进行组织管理,并采用开源引擎Potree.js搭建可视化场景,进而完成海量石窟点云的快速可视化处理。以某一大型石窟遗产三维点云开展可视化处理实验,并与3DHOP、Cesiumlab等可视化解决方案进行对比分析,结果表明本文方法简单易操作,处理时间和渲染效果都得到了有效改善。     

基于大数据的无人机云交换平台统计分析技术研究

随着无人机在各行业应用的迅速普及和大规模应用,民航局监管的无人机数量和无人机运行数据呈现海量增长,在给政府和行业监管带来便利的同时,也给传统的数据分析方法带来了极大的挑战。本文阐述了民航局无人机云交换平台的运行大数据的现状,分析了传统无人机运行数据统计分析存在的技术瓶颈,提出了基于大数据进行无人机运行数据统计分析方法,建立了无人机云数据交换平台大数据统计和分析系统的设计框架,并概述了如何基于Apache Spark和Cassandra数据库的大数据分析方法将无人机云交换平台生产的海量数据快速处理、存储、统计和分析的研究思路和方法,以及实现各类无人机运行特征分析的情况。目前基于本文的研究成果不仅可以满足行业主管部门对无人机运行数据统计的需求,还对掌握和了解中国无人机运行特征,探索更合适的无人机管理措施和健全无人机监管体制机制,有非常重要的意义。     

倾斜影像区块化自动整理方法研究与实现

高精度倾斜摄影实景三维重建,基于区块化数据规范管理、像控制点选片、倾斜影像姿态信息整理等需求,在数据导入建模软件之前,需要对海量倾斜影像数据进行人工整理。传统倾斜摄影后续数据整理,涉及影像分类、按规范重命名、影像按航向旋转、倾斜影像信息表录入等繁杂的工序,通常需要人工进行操作,劳动强度大,特别是针对多视角海量数据,错误率较高。该文旨在研究一种基于消费级无人机的高精度倾斜摄影区块化倾斜影像快速自动整理方法,通过程序替代人工批量实现倾斜影像视角分类、多视角影像重命名、Exif-GPS信息提取、曝光点轨迹及区块化倾斜影像信息表制作等工作,并以山东省滕州市前杨岗村高精度实景三维重建为实例,验证该方法能够极大降低人工劳动强度、缩短数据整理周期、保障数据精度,对提高基于消费级无人机倾斜摄影的实景三维建模效率具有较大的借鉴及实用价值。     

无人机倾斜影像自动检索及影像姿态恢复

无人机倾斜摄影测量颠覆了以往正射影像只能从垂直角度拍摄的局限,在三维建模中有广泛的前景。针对有些无人机倾斜影像数据无相机标定参数、无航带信息（无序）、无POS信息的现状,本文以计算机视觉中基于内容的影像检索方法与改进的渐进式SFM方法为基础,提出一种“三无”影像自动检索、空中三角测量及影像三维重建的方法。该方法首先通过提取的特征检索出相似影像并建立网络结构,然后将影像进行两两匹配增强对应关系并进行连接点的追踪,最后利用光束法平差方法对其进行平差,获取影像集的三维点云,提高大规模影像检索、影像匹配速度的同时,提高重建的精确性和鲁棒度。本文选取三组典型试验区大数据量倾斜影像数据进行试验,立体实测控制点中误差可以达到平面0.16m/高程0.18m,试验验证了方法的稳定性、可靠性和实用性。     

基于三维激光扫描与贴近摄影测量的地质灾害监测研究

文章将三维激光扫描技术和无人机贴近摄影测量结合用于地质灾害监测,获取地质灾害监测体的完整三维点云数据,分析了地质灾害监测体的整体变形状态,提取地质灾害监测体的重要局部细节变形信息,为地质灾害预防和治理决策提供信息支撑.     

骨架优化下的地面激光树木点云重建方法

本文针对地基式激光雷达扫描点云的分布特征,提出一种基于骨架优化的三维树木重建方法。首先从原始点云中提取出树木的“类主干点”,利用无向图数据结构存储和组织点云,然后基于“主干点”约束下的最小生成树算法生成单株树木的初始骨架,最后通过“密度调整”和“树枝平滑”优化操作,建立高逼真度的三维树木模型。本文提出的树木几何重建算法对点云数据缺失和点云的密度不敏感,对试验区不同的树种建模具有较高的鲁棒性。另外,本文通过对不同密度的点云和不同抽稀层次下的点云进行效率测试,发现结合类主干点表达和点云抽稀能共同确保本文算法可以重建大场景TLS植被点云数据。     

基于无人机倾斜摄影技术的三维地形辅助测量方法研究

针对现有三维地形辅助测量结果的平面坐标中误差、高程坐标中误差、高度中误差、长度中误差大,导致测量精度低的问题,引入无人机倾斜摄影技术,开展对三维地形辅助测量方法的设计研究。基于无人机倾斜摄影技术,结合测区大小及测量准确性需要,布设外业像控点,多角度获取测区影像数据,最后完成多视影像密集匹配。通过对比实验证明,该方法各项中误差明显降低,测量精度较高。     

利用高精度DLG进行机载LiDAR点云精度评定研究

LiDAR作为一种主动式获取高精度地表几何信息的地形图测绘技术,其获取的点云具有较高的相对精度与绝对精度,可作为无控或稀少控制条件下（无人机）航空影像高精度几何定位的地理参考数据。影像几何定位所能达到的精度依赖于几何参考数据自身的精度,因此评价LiDAR点云的精度对于将其作为地理参考实现航空影像高精度几何定位,具有较强的理论价值与实践意义。本文提出了利用高精度数字线划图（DLG）作为几何参考评定机载LiDAR点云精度的方法。首先,通过比对DLG中高程注记点的高程与LiDAR点云中对应位置处的高程,实现LiDAR点云高程精度评定;然后,通过统计LiDAR墙面点在平面上的投影点到DLG房屋矢量轮廓线的距离,实现LiDAR点云平面精度评定。实验结果证明,本文试验区域LiDAR点云平面和高程精度分别可达到7.2 cm和8.3 cm,可作为大比例尺无人机航空遥感控制数据的有效选择。     

三维激光扫描技术在建设用地复垦监管中的应用

三维激光扫描技术是基于高密度点云数据直接生成正射影像的一种技术,它广泛应用于复杂矿山开采储量计算、不规则图形面积计算、古建筑复制及考古工作,能对各种复杂的地形、地物进行面积和体积的量算,同时提供可套合的全景影像图片,从而达到图像、数据和实际地形地貌状态的高度一致.     

基于改进的角度偏差法的采空区点云数据精简

在保证采空区几何特征不变的前提下,有必要对点云数据进行精简,提高三维建模及其应用的效率.介绍了点云数据精简算法的评价体系,探讨了空区探测系统扫测采空区的点云数据特点;在对比最小距离法、平均距离法、角度偏差法、弦高偏差法等采空区点云数据精简方法的基础上,提出了保留采空区几何特征更为有效的点云数据精简方法———改进的角度偏差法.通过对比精简前后的扫描线周长、面积及标准差等指标,认为该方法不但保持了扫描线的细节,而且使精简后扫描线上的点分布较均匀,为后续三维建模及应用打下良好基础.     

联合应急测绘彰显“河南速度”

正1小时内,无人机应急队伍集结完毕并于指定时间内赶赴现场;40分钟内,完成0.02米分辨率水库现场360°全景影像图并传输至应急测绘指挥大厅;90分钟内,完成水库高分辨率正射影像,分析完成水库132米高程模拟淹没区域面积以及地物类别;2个小时内,完成水坝街景三维点云数据及360°立面全景照片,快速建立大坝三维模型……7月18日下午,河南省测绘地理信     

室内三维点云与BIM集成的建筑施工进度监测方法

施工阶段是建筑生命周期的重要阶段,施工进度如果存在拖延会影响整个建筑工程项目的完成。传统的施工进度监测主要依靠人工方式进行实地检查记录,而项目施工现场的数据丰富,信息量大,只依靠人手工采集耗时耗力。因此提出一种室内三维点云与BIM集成的建筑施工进度监测方法。该方法首先通过BIM数据解析将BIM模型转化为三角网表达;其次手动选取BIM模型与三维点云间匹配点,采用最小二乘优化方法计算三维变换矩阵,实现两者的精确配准与融合;根据BIM组件语义进行门窗部件筛选并提取部件轮廓信息并填充均匀点云,最后采用三维点云变化检测方法对门窗部件的施工进度进行核查。以Revit数据与Geo SLAM系统采集的三维点云作为数据来源,对该方法进行了实验验证,实验结果显示该方法可实现建筑施工进度半自动核查。     

土地督察中的技术应用思路

<正>激光雷达(LIDAR)是一种安装在飞机上的机载激光雷达系统,通过高频率的激光束测量地面的三维坐标,得到地面物体的点云数据,生成激光雷达数据影像,经过相关软件处理后,可以生成地面数字地表模型(DSM)、数字高程模型(DEM)、数字线划地图(DLG)、数字栅格地图(DRG)和数字正射影像图