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991.
992.
地理信息数据处理技术的自动化和智能化是构建信息化测绘生产技术体系的关键技术之一。本文以DEM、DOM、DLG、DRG产品(即4D产品)的航测生产与管理过程为对象,从生产与管理和质量控制的网络化、数据传输的智能化、技术流程的一体化、数据处理的自动化、生产作业的规模化等方面,研究了面向信息化测绘的航测生产技术体系相关流程改造、关键技术解决思路、业务系统构建方式。并通过甘肃省地图院信息化航测生产技术体系应用示范基地建设项目的生产试验和规模化的生产运行,提出了可进行推广的解决方案。 相似文献
993.
“全球连续覆盖模式”传输型摄影测量卫星系动态摄影,无控定位模式下难以达到框幅式像片定位水平.本文在天绘一号已有研究基础上,深化03星摄影测量无控定位精度改进模式的探讨研究.在相机参数在轨标定中增加对相机内方位元素的附加改正,解决相机结构宽高比(卫星条带摄影覆盖宽度与卫星轨道高度的比值)太小对主距标定结果的影响,进而削弱系统误差,提高卫星影像的平面定位精度.通过境外地区检测,无控定位精度达到高程2.4m (RMS),平面3.7m (RMS).检测结果表明,只依靠星上GNSS接收机、星敏感器,利用相机参数在境内标定结果,“全球连续覆盖模式”单航线卫星影像无控定位结果达到理论设计指标. 相似文献
994.
针对我国现有以地面雷达为主要空管手段的监管体系中,轻小型无人机飞行目标存在的“看不到”“管不了”等难题。该文提出了基于北斗短报文通信技术的无人机系统飞行监管技术与方法,研究制定了无人机资源注册、任务注册机制,以及无人机飞行诸元传输协议;研究突破了无人机机载设备终端电磁兼容、北斗通信传输频次加密、多系统导航定位、FPGA优化集成等关键技术,研制了小型化、轻量级、高频次北斗短报文无人机飞行监管机载终端,开发了网络化无人机飞行监管综合运行管理平台。全套系统在国土测绘、海洋监测、灾害应急等领域开展5个节点应用示范,有效实现了无人机多架、协同、异地、同步在线超视距通信与监管。研究成果填补了我国无人机飞行安全管理的空白,进一步推动了无人机产业化发展,有力保障了我国低空空域开放政策的有序推进。 相似文献
995.
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。 相似文献
996.
基于RTK技术的无人机在大比例尺地形图测绘中的精度分析 总被引:1,自引:0,他引:1
李天 《测绘与空间地理信息》2019,42(3):166-168
利用具有RTK技术的无人机进行航空摄影,以获取高精度的POS数据。文中使用Pix4DMapper分别在无地面像控和少量地面像控的条件下进行空三加密,并用专业立体测图软件进行DLG采集,最后,与实地测量的野外检查点进行精度比对,分析无控制点情况下无人机用于大比例尺地形图测绘的精度,以及加入少量控制点对成图精度的影响。 相似文献
997.
高光谱遥感影像分类数据集主要用于辅助高光谱遥感分类算法的精度验证、效率评价及性能评估,一般包括高光谱遥感影像、影像对应地物类别标注以及相关信息文档等内容。常用的高光谱遥感影像分类数据集以欧美为主,如India Pines、Salinas、KSC等。随着中国高光谱遥感传感器技术发展和学术交流机制的日臻完善,国内也发布了高光谱遥感分类数据集,如江苏省常州的茶树数据集。较于欧美高光谱遥感分类数据集的广泛应用,中国高光谱遥感分类数据集的发布与应用仍偏少。近年来,中国高质量高光谱遥感数据获取能力大幅增强,提升了中国高光谱遥感共享数据源的数量及质量,为促进中国高光谱遥感应用研究及业务化能力提供了支撑。本分类数据集包括雄安新区马蹄湾村高光谱影像数据,由中国科学院上海技术物理研究所研制高分专项航空系统全谱段多模态成像光谱仪采集,光谱范围为400—1000 nm,波段250个,影像大小为3750×1580像元,空间分辨率0.5 m;同步实地调研地类分布19种,包括水稻茬、草地、榆树、白蜡、国槐、菜地、杨树、大豆、刺槐、水稻、水体、柳树、复叶槭、栾树、桃树、玉米、梨树、荷叶、建筑。利用随机森林分类方法对该数据进行了分类验证,分类精度可达97%。该数据集(下载方式:http://www.hrs-cas.com/a/share/shujuchanpin/2019/ 0501/1049.html)可为中国经济作物高光谱精细分类研究提供良好的数据支持,更可为中国高光谱遥感载荷业务化应用发展提供有力促进。 相似文献
998.
ABSTRACT Geospatial information acquired with Unmanned Aerial Vehicles (UAV) provides valuable decision-making support in many different domains, and technological advances coincide with a demand for ever more sophisticated data products. One consequence is a research and development focus on more accurately referenced images and derivatives, which has long been a weakness especially of low to medium cost UAV systems equipped with relatively inexpensive inertial measurement unit (IMU) and Global Navigation Satellite System (GNSS) receivers. This research evaluates the positional accuracy of the real-time kinematics (RTK) GNSS on the DJI Matrice 600 Pro, one of the first available and widely used UAVs with potentially surveying-grade performance. Although a very high positional accuracy of the drone itself of 2 to 3 cm is claimed by DJI, the actual accuracy of the drone RTK for positioning the images and for using it for mapping purposes without additional ground control is not known. To begin with, the actual GNSS RTK position of reference center (the physical point on the antenna) on the drone is not indicated, and uncertainty regarding this also exists among the professional user community. In this study the reference center was determined through a set of experiments using the dual frequency static Leica GNSS with RTK capability. The RTK positioning data from the drone were then used for direct georeferencing, and its results were evaluated. Test flights were carried out over a 70 x 70 m area with an altitude of 40 m above the ground, with a ground sampling distance of 1.3 cm. Evaluated against ground control points, the planimetric accuracy of direct georeferencing for the photogrammetric product ranged between 30 and 60 cm. Analysis of direct georeferencing results showed a time delay of up to 0.28 seconds between the drone GNSS RTK and camera image acquisition affecting direct georeferencing results. 相似文献
999.
1000.