基于无人机低空摄影高分辨率三维地形景观的实现

利用无人机低空摄影测量技术获取高分辨影像,通过对影像数据数字空三加密提取高精度DEM与DOM数据,并对提取数据的精度进行了实测检验,从而验证了该种无人机低空摄影方法制作DEM与DOM的可行性。在此基础上,通过hrcGlobe软件将DEM与DOM数据叠加可形成高分辨地形三维景观,利用SketchUp与ArcGIS相结合可实现对地物要素的三维建模,将三维地物模型与三维地形相叠加可形成逼真程度更高的三维地形景观。最后可将形成的高分辨率和强现势性的三维地形景观应用于分析中。     

基于无人机影像的三维模型构建技术

介绍基于无人机影像数据获取城市DEM和DOM的技术方法,总结该过程外业数据采集和内业数据处理中相关经验与方法.在VirtuoZoNT3.75和Dibud平台支持下,快速获取地表真实纹理的三维建筑物模型,基于Skyline平台集成DEM、DOM与地表建筑物模型,实现城市三维模型的快速构建.并对无人机DEM与参考DEM进行误差分析.     

面向复杂山地的机载LiDAR与无人机影像融合应用

本文针对LiDAR点云与无人机影像数据特征的优缺点,利用LiDAR点云与无人机DOM影像融合,将影像数据光谱信息赋给LiDAR点云数据,使其不仅具备精准的空间结构信息,还能得到清晰的纹理信息。为验证融合数据应用的可行性与数据提取的准确性,对融合前后的点云数据进行地面点提取与DEM构建。试验表明：将无人机影像的光谱信息赋给LiDAR点云数据,可以实现LiDAR点云数据从四维度表达到七维度的拓展,融合后点云数据具有清晰的纹理信息,地物类型判读更加容易,地面点分离完整;通过DEM模型的对比分析,融合后点云数据构建的DEM模型表达更加接近真实地表。研究结果为多源点云数据的深化应用提供了一定的技术方法支持作用。     

利用无人机立体摄影技术获取森林资源信息

无人机的航空摄影测量技术让传统森林调查的手段向数字化和智能化方向发展。为了提高森林资源信息采集的精度和效率,减少外业工作时间,降低工作强度,本文对利用无人机立体摄影技术获取森林资源信息的方法及其精度进行了研究。利用旋翼无人机搭载五目相机获取了研究区域的三维立体影像,通过软件在立体影像中提取树高、三维坐标、冠幅及面积;通过全站仪、胸径尺和RTK载波相位差分技术等高精技术获取上述森林资源信息,并以此作为真值检测无人机立体摄影技术,获取森林资源信息的精度。结果表明,无人机立体摄影技术提取25棵样本树木的树高相对误差平均值为0.61%;无人机提取值与人工实测冠幅值线性模型y=0.998 9x+0.068 5,相关系数R²=0.98,说明无人机立体摄影技术获取冠幅精度高;无人机获取三维坐标定位的真误差区间为[-13,17],其中高程坐标的离散区间大于平面坐标离散区间,平面坐标的精度为3 cm左右,而高程坐标的精度为10 cm左右;无人机立体摄影技术获取样本面积值和全站仪测量面积值（拟定为真值）比较接近,相关系数达0.98。由此可得,无人机立体摄影技术可以高精度地获取森林资源信息,可以提高效率,节约成本并降低工作强度,具有较高的实际推广价值。     

基于无人机实景三维模型的真数字正射影像生成方法

传统数字正射影像图(DOM)采用微分纠正方法消除相机倾斜与地形起伏所带来的投影误差,但会产生双重投影现象. 真数字正射影像(TDOM)可有效解决DOM的双重投影问题. 文中提出一种基于无人机影像的实景三维模型TDOM制作方法, 首先通过无人机挂载五镜头相机获取航空摄影测量影像并生成实景三维模型;然后采集实景三维模型建筑物顶部轮廓边界线,并构建其三维体模型;最后基于建筑物顶部轮廓边界线三维体模型进行遮蔽检测和遮蔽补偿生成TDOM. 以云南师范大学呈贡校区无人机影像实验数据验证了本文方法,实验表明本文的方法可作为一种生成高质量的TDOM方法.      

无人机技术在露天土石挖填方计算中的应用

传统的全站仪或RTK技术进行土石方的填挖计算时,外业数据采集需耗费较多的时间和人力成本,作业效率较低;而三维激光扫描仪、InSAR等技术通过获取点云数据构建DEM的方式计算土石方量,效率较高,但成本也相对较高,因此拟研究利用消费级无人机进行外业地形数据的快速采集,并进行露天土石挖填方计算的方法。首先通过低空无人机获取影像,并利用少量像控点,根据计算机视觉原理生成地形稠密三维点云;然后利用密集点云数据生成DEM,利用影像生成DOM;最后结合DOM与DEM得到露天土石挖填方量。为了验证无人机制作生成的DEM计算土石挖填方的精度,选择有起伏的地形进行实验,并与传统RTK方法计算的土石方量进行精度对比。结果表明,利用无人机构建的露天地形DEM计算的挖填石土方量与传统RTK方法的误差在3%以内,能满足工程中土石方量计算要求,且作业成本较低、效率较高,具有一定的工程实用价值。     

基于消费者级无人机的城市三维建模

城市三维建模是"智慧城市"建设的关键技术之一。为解决传统城市建模方法存在的数据采集难度大、成本高、建模效率低等问题,提出了一种基于消费者级无人机倾斜摄影技术的城市三维建模方法。首先,利用云台控制无人机镜头方向来获取研究区的正射及倾斜影像;然后,利用空中三角测量生成的三维点云构建三维模型,并将从多视影像中提取的建筑物墙面纹理映射到相应的模型;最终,以中国地质大学(武汉)校园为例建立城市真三维模型。结果表明,该方法在满足模型精度要求的同时,大大提高了建模效率,降低了模型生产成本。     

无人机技术在市级基础测绘中的应用

基础测绘是为国民经济和社会发展提供基础地理信息数据的工作。无人机技术作为一种新型的测量手段,在提高工作效率、降低工作强度及减少政府投资方面都具有明显优势,而且该技术可生产多种类和多维度的成果。本文通过介绍广西一地级市利用飞马无人机和无人机管家等系列软件开展基础测绘各项工作,生产了DOM、DSM、DLG等测绘数字产品,顺利完成了《十三五基础测绘规划》的内容,并生产了高精度的实景三维模型,为智慧城市和实景三维中国的开展夯实了基础。     

基于旋翼无人机的快速倾斜摄影测量作业研究

无人机倾斜摄影测量技术是近年来快速发展的新型测绘手段,具有构建模型真实、精度高、生产周期短、人员需求少、成本低等优点,获取的数字影像纹理细腻直观,借助定位信息,能为全方位三维模型构建提供全新数据支撑.根据实际测量生产作业模式,梳理了旋翼无人机倾斜摄影测量的关键技术,给出了应用技术流程,并针对旋翼无人机三维建模质量和效率无法兼顾的问题提出了解决方案.     

利用多源空间数据进行地形的三维变化检测

本文提出了利用空间数据库中已有的DEM、DOM、DLG和新影像进行三维变化检测,在此基础上提取二维变化信息的技术框架。探讨了基于DEM的VLL物方影像匹配方法、多尺度表达的数字高程模型,以及自适应窗口大小和变化阈值的确定等用于三维变化检测的关键技术。这些思想和方法在实验中得到初步证实。     

多阶三角形数据结构的高阶Voronoi图算法研究

针对大多数传统高阶Voronoi算法复杂且运行效率低下,缺乏拓扑关系与多种邻近查询以及地理空间可视化交互与分析上的问题,该文借助Delaunay三角形天然优势,首先建立了一种k阶Delaunay三角形数据结构,利用k阶Delaunay三角剖分与k阶的Voronoi图存在的间接性对偶关系,提出了一种k阶Delaunay三角形数据结构的高阶Voronoi图的算法,并通过数据实验分析与对比,结果表明:该算法易于理解,程序设计简单易行,提高了运行效率,有效支持地理空间应用与几何学与拓扑邻近查询,满足实际应用的需要。     

广西城市交通地理信息数据库标准研究

交通地理信息系统的有效运行离不开交通地理信息数据的支撑,为规范广西城市交通地理数据库的内容、数据结构,促进广西交通地理数据共享,有必要制定地方交通地理信息数据标准。对广西交通地理信息数据库标准的编制方法进行了探讨和研究,对交通地理信息分类与编码规则、属性数据结构、数据库结构设计等关键问题进行了阐述,并总结了在标准编制过程中应用的关键技术,标准研究成果在南宁市交通行业信息系统中得到了应用。     

利用蚁群遗传算法改进高程异常拟合模型

针对多面函数在拟合高程异常中难以选取中心节点及光滑因子的问题,该文提出了蚁群-遗传算法改进高程异常拟合模型的方法。为拟合模型构建提供可靠的参数,使选择的中心节点更加合理,加入蚁群算法能够快速获取地形复杂区域的特征点。光滑因子是多面函数拟合法的重要参数,参数值影响了拟合模型精度的高低。采用了遗传算法优化光滑因子,将光滑因子作为种群的染色体进行遗传运算,求得了拟合模型的光滑因子最优值为0.452。利用蚁群-遗传算法改进后的多面函数构建的拟合模型精度为8.6mm,比传统多面函数法拟合结果精度提高了48%。实验研究表明,蚁群-遗传算法改进的多面函数在很大程度上提高了拟合模型的精度,充分验证了改进方法有效可行,为特殊地形的高程拟合提供了重要的参考依据。     

西藏自治区农业气象灾害WebGIS平台的设计与实现

针对西藏农业气象灾害数据库系统数据类型多样,数据管理困难、挖掘利用不充分等问题,本文以B/S架构和GIS组件技术,以Oracle数据库为数据存储管理中心,设计研发了西藏自治区农业气象灾害数据库系统。实现对该区域1987—2015年农业气象数据、灾害事件、社会经济、基础地理信息的有效管理,系统具有用户管理、数据维护、数据查询、统计分析、趋势预测和防灾措施、地图可视化表达等功能,通过业务化试验与运行,结果表明,系统功能齐全、界面友好、运行稳定,对发展农业气象灾害预测预报理论、区域农业气象灾害数据统计分析、管理决策与防灾减灾等具有重要理论和现实意义。     

一种UKF与PF相结合的相位解缠算法

针对干涉相位图解缠问题,该文提出一种基于掩膜图的无损卡尔曼滤波与粒子滤波相结合的相位解缠算法,并结合基于AMPM局部相位梯度估计技术快速和精确地从复干涉相位图中获取相位梯度等信息以及最大堆排序算法从高质量像元到低质量像元的路径快速地搜索最佳待解缠像元,减少在路径跟踪过程中所消耗的时间。该文算法不仅可以高效、精确地在相位解缠的同时进行干涉图滤波,降低前置预滤波器的难度与复杂度,甚至可以在解缠高信噪比干涉相位图时免去预滤波的过程,而且在一定程度上能将相位解缠误差限制在低质量像元区域,减少误差传递效应,提高相位解缠的精度,在实测数据和模拟数据实验结果中表明:比现有的传统算法如枝切法等InSAR干涉相位解缠算法有更高的精度和稳健性。     

粒子群优化神经网络的土壤有机质高光谱估测

针对提高土壤有机质高光谱估测精度的问题,该文对山东省泰安市的92个棕壤样本进行光谱去噪,剔除异常样本处理后,对光谱反射率进行11种变换,发现一阶微分变换最佳;然后计算土壤有机质含量与变换后光谱反射率的相关系数,选取5个特征波段,分别利用多元线性回归、BP神经网络、支持向量机、粒子群优化神经网络4种方法建立土壤有机质含量高光谱估测模型并进行精度比较。实验结果表明,多元线性回归、BP神经网络、支持向量机和粒子群优化神经网络模型的决定系数R2分别为0.520 3、0.665 4、0.735 0和0.853 0,均方根误差分别为2.12、1.99、1.45和1.08。研究结果表明,粒子群优化神经网络的反演精度高、稳定性强,可有效提高土壤有机质的光谱估测能力。     

水文资料缺乏区河流流量遥感估算模型研究

针对偏远地区河流上无水文站点,缺乏河川径流量监测数据的问题,该文以黑河中游地区为例,利用2005—2010年夏、秋两季的Landsat TM/ETM+/OLI影像,提取黑河中游S213桥断面的河水边界及河流宽度,结合已有的断面流量数据,通过建立宽度-流量曲线得到河流流量估测模型,模型估测和实测径流量具有较好的一致性(R2=0.82)。该文同时对河宽提取误差进行精度验证,结果表明提取误差对模型的影响较小(R2在0.81～0.83,绝对误差<2%)。为了证明模型的外推性,该文将模型应用于S213桥断面2011—2015年和高崖断面2005—2014年的流量估测,结果表明,两个断面的模拟结果与实测数据均具有较高相关性。综上结果表明,该文的河川径流遥感估算方法具有较好的精度和外推适用性。     

顾及周期性误差修正的加权平均温度模型构建

针对目前多数大气加权平均温度(Tm)模型没有考虑季节性影响这一问题,该文首先利用IGRA 2005-2010年全球探空数据,分别建立了各探空站点与地表温度有关的线性Tm模型、与地表水汽压有关的指数Tm模型以及与地表温度和水汽压均有关的混合Tm模型。然后以探空站积分Tm值为参考,对上述3类模型的误差时间序列进行了分析,发现这3种模型均存在周期性误差,并在此基础上构建了考虑周期性误差修正的3类Tm新模型。利用2011-2014年全球探空数据对3类新模型进行精度验证,结果表明:3类Tm新模型的精度相比于原模型均有所提升,模型的周期性误差影响基本得以消除,且3类Tm新模型的精度基本一致。     

基于模糊聚类循环迭代模型的煤仓沉降预测应用研究

针对神经网络等模型在时间、荷载等综合因素影响下预测精度不高的问题,提出将模糊聚类循环迭代模型应用于沉降预报,根据前期经验数据对后期沉降趋势进行模拟,引用平均相对误差、均方根误差分别衡量总体精度和偏差;经验证模型精度优于BP神经网络和支持向量机等3种方法。结果表明:基于模糊聚类循环迭代模型适用于多因素影响下的煤仓沉降预测,新沉降预测模型应用也将为工程设计应用提供更多参考。     

无人机航测在第三次全国土地调查甘肃试点中的应用研究

全国土地调查是一项重大的国情国力调查,是查实查清土地资源的重要手段[1]。本文研究了无人机测绘在第三次土地调查中的应用,并通过以下3个方面进行研究:1)研究项目区状况; 2)无人机的航空摄影与第三次全国土地调查的要求对接; 3)不同无人机优势结合,通过无人机航摄测量技术快速得到该区域的符合调查底图精度要求的正射影像图和数字高程模型。本文以甘肃省第三次土地调查试点古浪县测绘为例,无人机测绘在第三次土地调查中具有十分明显的优势。