UAVRS影像空中三角测量实验研究

无人飞行器低空遥感系统(UAV Low Altitude Remote Sensing System简称UAVRS系统)适合于在阴云山区低空获取高分辨率垂直和倾斜影像,但获取的影像存在像幅小、数量多、基线短、重叠度不规则且倾角过大等问题,而这些问题,都是国内外现有的数字摄影测量系统面临的新问题。本文提出以带权观测值光束法平差解决UAVRS复杂影像区域网的空中三角测量问题的方法。其技术要点在于,从提高单模型定向的精度出发,以单模型定向元素为基础构建自由区域网,为带权观测值光束法平差提供有效初值。经试验表明,空三加密点的平面精度为0.386m,高程精度为0.525m,基本能达到1∶2000地形图测图的要求。     

卫星摄影三线阵CCD影像的EFP法空中三角测量(一)

系统地介绍了EFP法空中三角测量的基本思想、EFP像点坐标计算、平差的数学模型和卫生摄影测量的数字模拟,并以模拟数据进行了自由网＋控制点平差、外方位元素量测值参与平差、外方位元素量测值常差的分离以及区域平差等实验计算和实验结果分析。通过研究分析得出结论：（1）三条基线的航线可以保证三线阵CCD影像光束法平差的几何强度;（2）控制点可以布设在航线首末端,二线交会区的高程精度比三线交会区仅低约1.4因子;（3）外方位元素观测值是三线阵CCD影像光束法平差不可缺少的数据,经过平差可以不同程度地提高平差的高程精度。即使外方位元素观测值达到现代的精度,光束法平差的高程精度仍比直接前方交会高,所以三线阵CCD相机比单线阵、双线阵相机在全球性无控制卫星摄影测量或外星球摄影测量方面有更大的优势。     

GPS辅助空中三角测量原理及应用

本文探讨了GPS辅助空中三角测量的基本原理和方法,布网方案及实施,并对空三加密过程中的注意事项进行了分析,对其在整个空三过程中的应用前景作出评价。     

基于精密单点定位技术的GPS辅助空中三角测量

简要介绍GPS精密单点定位的基本原理,通过对带双频动态GPS数据的1∶2 500~1∶60 000各种摄影比例尺的覆盖多种地形航摄资料的处理,比较了GPS精密单点定位与差分GPS定位所获取摄站坐标的差异,并分析利用两种摄站坐标分别进行GPS辅助光束法区域网平差的精度。试验表明,当区域四角布设四个平高地面控制点时,两者的加密精度是基本一致的,且采用GPS精密单点定位技术进行GPS辅助空中三角测量结果能够满足我国现行航空摄影测量规范的精度要求。     

自动空中三角测量系统开发及精度分析

在传统解析空中三角测量理论的基础上,运用数字摄影测量、数字图像处理、误差处理等理论,用VC＋＋开发自动空中三角测量程序的主要功能,并用本程序对一个实验测区进行空中三角测量处理,对实验结果做了分析,最后实践证明,利用GPS/IMU数据辅助空中三角测量,能达到较高的自动化程度。     

月球卫星三线阵CCD影像EFP光束法空中三角测量

本文对月球卫星摄影三线阵CCD影像的EFP(等效框幅相片)光束法空中三角测量作两种处理:一是与现行摄影测量常用的将平差转到切面坐标系进行,二是在摄影测量坐标系内,长航线自由网EFP光束法平差利用三线CCD推扫特点,在EFP平差中增加对前、后视影像的相机主距的附加改正项,用以补偿由于球面曲率产生的前、后视影像比例尺的差异,平差得到的是平面基准的地面坐标及外方位元素的平差值。前者计算,数学上严格,但长航线要适当分段为切面处理;后者计算数学上有近似性,可方便地用于估算卫星姿态变化率,或作地面模型的几何反演等实验研究。利用嫦娥一号获取的第一条航线,并给出相应的结果。     

基于法向量密度聚类的LiDAR点云屋顶面提取

针对现有算法从LiDAR点云中提取复杂建筑物屋顶面不完整、阈值难以设置的问题,提出一种结合点云空间分布的法向量密度聚类提取屋顶面点云方法。通过构建Delaunay三角网,计算建筑物LiDAR点云的法向量;在分析建筑物点云空间和法向量分布特点的基础上,定义一种邻域关系度量屋顶面点云之间的相似性,并利用提出的算法聚类建筑物点云,得到屋顶面片点云粗提取结果;通过构建屋顶面片缓冲区,经面片处理得到建筑物各屋顶面的完整点云。选取不同复杂程度的建筑物进行实验,结果表明,算法能有效提取复杂建筑物屋顶面点云,具有较好的适应性,并能为建筑物三维重建提供可靠的屋顶面信息。     

利用影像辅助LiDAR点云数据的建筑物提取方法研究

机载LiDAR作为一种新兴的对地观测技术,能够快速地获取地表三维信息。如何从海量LiDAR点云数据中提取建筑物是数据处理中的一项关键工作。本文结合LiDAR数据和航空影像的数据特点,提出了一种航空影像辅助的LiDAR点云建筑物提取方法,首先,采用面向对象方法从航空影像中提取建筑物的轮廓;然后,以建筑轮廓信息为参考,从LiDAR点云中提取建筑物的点云数据;最后,通过实验证明该方法的有效性与可行性。     

BDS辅助无人机免像控三角测量数据处理方法研究CSCD

针对无人机空中三角测量处理需要外业控制点数量多、工作量大的问题,提出了北斗卫星导航系统(BDS)辅助无人机大比例尺免像控精度验证方法.该方法利用搭载双频全球卫星导航系统(GNSS)接收机的无人机摄影测量平台接收BDS数据,探讨了高精度的BDS摄站坐标解算、BDS数据与无人机影像数据联合平差关键技术,最后,以工程实例验证该方法的有效性.实验结果表明:此方法在无像控点情况下满足1∶500的大比例测图精度要求.     

解析空中三角测量及其发展

本文介绍解析空中三角测量加密的三种方法:航带法、独立模型法和光束法及这三种方法的比较,以及空中三角测量的发展过程及其最新技术。     

机载激光雷达航带平差实验研究——基于参数模型和地面控制点数据

机载激光雷达测量获取的地表点云数据在经过预处理解算后仍会残余部分航带性系统误差,因此,在利用点云数据生成DEM等相关数字产品之前,必须检查并改正这部分航带性系统误差.以此为主要目标,选择“十二参数模型”进行航带平差,总结航带平差的一般技术流程,并对航带平差过程中是否引入地面控制点的结果进行对比分析.结果表明,引入地面控制点进行航带平差,数据的内外部精度均得到有效改善.     

利用已有像控点的多期航空影像光束法区域网联合平差

为了充分利用已有航空影像与控制成果,节约作业成本,缩短作业周期,提出一种利用已有像控点联合多期航空影像进行整体平差加密的数学模型,并采用我国南方某地区的数据资料进行了试验证明。结果表明,联合平差能将已有像控点的控制作用通过多期影像间的同名点传递到最新航空影像上,联合平差加密点的平面精度与常规光束法区域网平差加密精度基本一致,而高程精度则取决于多期影像间同名点的观测值个数,同名点观测值越多,加密点高程精度越高,因此只要多期影像间存在足够多的同名点观测值,则联合平差的加密精度完全能够满足摄影测量地形图测绘的生产需要。     

POS辅助机载LiDAR无地面控制点DEM,DOM制作

DEM和DOM已成为航空遥感生产的重要产品,机载Li DAR系统获取的具有三维坐标信息的点云数据,经系统误差校正和滤波分类后,结合机载POS数据和数码影像,可进行无地面控制点的DEM和DOM制作。经实践分析,成果精度满足1∶2 000比例尺DEM和1∶5 000比例尺DOM精度指标,该方法产品制作周期短,成果质量较高,满足了无人区和应急情况下的测绘需求。     

基于带权点法向量的LiDAR数据屋顶检测方法

提出了一种基于带权点法向量的LiDAR数据屋顶检测方法。通过利用点和其邻接点构成的面法向量进行峰值统计,检测屋顶面。检测过程中同时考虑每个点法向量的权值,从而确定每个点对面的贡献,一定程度上消除了噪声的影响,提高了小面积屋顶检测的准确程度。同时,采用多阈值进行屋顶面检测,能够检测大小不同的面。通过实验验证了本算法的有效性。     

LiDAR地物提取研究

介绍LiDAR技术的国内外发展情况,围绕LiDAR数据后处理软件的应用,详细论述了数据处理流程,特别针对LiDAR数据特点和处理技术难点提出笔者的看法.     

基于LiDAR数据和航空影像的水体自动提取

提出将LiDAR数据对水体的敏感性与航空影像的高分辨率特征相结合的水体自动提取方法。利用SIFT算法对LiDAR强度图像和航空影像进行配准,在LiDAR高程图像上提取无回波信号的黑色区域,构建几何约束条件,排除由遮挡产生的无效区域;将水体初始位置映射到航空影像上,结合边缘信息进行区域生长,并对生长区域进行数学形态学运算,最终获取水体区域。实验结果表明,该方法可以获得很好的水体提取效果。     

大重叠度面阵航空数码影像的自动转点

2009-03-01。     

基于体元的机载LiDAR点云数据建筑物提取算法

针对目前机载LiDAR点云数据存在的数据组织效率低下以及不利于查询等问题,本文提出了一种基于体元的建筑物提取算法。首先,构建体元模型实现机载LiDAR数据的真三维描述;然后,计算局部邻域曲面拟合残差,将残差最小的体元视作种子体元;最后,根据局部邻域法向量夹角准则来实现种子体元的区域增长,从而获得建筑物点。本文选取ISPRS公开的点云滤波测试数据中的8种复杂场景进行实验,实验结果表明:本文算法不仅原理简单、容易实现,而且具有较好的鲁棒性,不会受地形以及建筑物类型和尺寸的限制,Kappa系数达到80%以上,实现了复杂场景下建筑物的提取。     

基于LiDAR的海岛岸线自动提取研究

为了探讨栅格化方法与图像分割法对海岛岸线提取的效果,本文主要研究了基于Li DAR数据利用这两种方法对某岛进行瞬时海岸线的提取。利用栅格化方法通过对Li DAR点云数据进行粗差剔除、滤波去噪、构建Terrain数据集、创建栅格表面、生成TIN模型及自动生成等高线,从而实现了瞬时海岸线的提取;利用图像分割法是通过对Li DAR点云数据进行粗差剔除、滤波处理、构建TIN模型、生成二值栅格图像、图像处理与图像边缘提取的过程实现瞬时海岸线的提取。对两种方法提取的海岸线进行叠加显示分析,试验结果表明:两种方法提取的海岸线形态结构基本吻合,海岸线提取效率较传统方法均有提高,但栅格化方法提取的海岸线比图像分割方法提取的海岸线更平滑、更细化,边缘信息较为丰富,与实际海岸线更贴切,效果更加理想。