无人机低空数字摄影测量系统

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了无人机低空数字摄影测量系统。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、 系统概述

系统完全基于IDL设计实现,包括界面布局到人机交互再到底层核心函数功能。整体设计框架基于数字摄影测量的专业处理流程,实现了数据输入、数据预处理、影像信息检测、空间定向、地形三维建模、专题信息提取、成果输出与更新等功能。同时为了使系统更具实用性和操作舒适性,系统借鉴了目前市场上主流数字摄影测量软件的组织架构。

二、 系统设计框架

系统设计框架如图1所示,主要分为输入输出、显示控制、影像拼接、影像匹配、三维点生成、产品生成、产品显示和专题图提取等功能模块。

无人机低空数字摄影测量系统,地理信息数据获取,地理遥感生态网平台数据,遥感卫星影像,地理遥感生态网平台,地理信息数据,遥感卫星影像

图1 系统设计框架图

三、 系统功能设计

(1) 数据输入与输出

数据输入模块中一共包含了建立测区、建立模型、引入模型和多影像打包引入功能。通过建立测区和模型,用户可以自定义系统处理过程中所产生中间数据的存储路径,这样系统在整个运行过程中都会将产生的数据实时的进行保存与更新。如用户需要查看已有的处理成果,可直接通过引入模型功能,将以往的处理成果全部导入系统。多影像打包输入功能,主要是为了配合条带影像拼接而开发的。此功能允许用户一次性导入航带中的所有影像。

无人机低空数字摄影测量系统,地理信息数据获取,地理遥感生态网平台数据,遥感卫星影像,地理遥感生态网平台,地理信息数据,遥感卫星影像

图2 建立测区和建立模型

无人机低空数字摄影测量系统,地理信息数据获取,地理遥感生态网平台数据,遥感卫星影像,地理遥感生态网平台,地理信息数据,遥感卫星影像

图3 影像打包输入

(2) 显示控制

显示控制功能模块中主要包含了点层显示控制、点层编辑、对象选取、刺点和链接等功能。点层显示控制,允许用户对已经生成的点图层进行隐藏和显示控制。点层编辑和对象选取功能可以组合使用,允许用户删除不满意的点(这里只开放了加密点层和控制点层的编辑权限,因为只有这两个点层会对后面的操作产生直接的影响)。刺点操作则使用户可以在图中感兴趣的地方增加控制点或是加密点。链接功能使用户通过移动鼠标的方式来查看影像中各区域在Ransac处理后所获取双线性变换参数的精度。链接功能同时还是解锁刺点功能的先决条件,在没有解锁链接功能前,系统是不会开放刺点权限的。

无人机低空数字摄影测量系统,地理信息数据获取,地理遥感生态网平台数据,遥感卫星影像,地理遥感生态网平台,地理信息数据,遥感卫星影像

图4 系统主控界面

(3) 全航带影像拼接

在此功能模块中共有拼接预处理和条带影像拼接两个功能。拼接预处理就是利用影像匹配模块中的影像初匹配函数包,依次对每个像对进行初匹配,而后得到每个像对的双线性变换模型。预处理结束后,利用得到各个像对的双线性模型来对全航带影像进行影像拼接,最终形成一张覆盖整个测区范围的航带影像拼接图。

无人机低空数字摄影测量系统,地理信息数据获取,地理遥感生态网平台数据,遥感卫星影像,地理遥感生态网平台,地理信息数据,遥感卫星影像

图5 拼接预处理

无人机低空数字摄影测量系统,地理信息数据获取,地理遥感生态网平台数据,遥感卫星影像,地理遥感生态网平台,地理信息数据,遥感卫星影像

图6 全航带拼接图

(4) 影像匹配

影像匹配模块中包含了两个功能,分别是影像初匹配和影像精匹配。其中影像初匹配算法是整个系统的核心。影像初匹配是先对目标影像进行分块处理,在每一个子块中进行Harris角点提取,基于相关系数的灰度匹配,最终再用Ransac一致性随机抽样鲁棒分析算法进行整体平差处理。处理后可获取高精度的匹配点和相应的双线性变换模型。影像精匹配则是根据初匹配中所获得的双线性方程模型,在对影像进行格网化加密匹配。

无人机低空数字摄影测量系统,地理信息数据获取,地理遥感生态网平台数据,遥感卫星影像,地理遥感生态网平台,地理信息数据,遥感卫星影像

图7 同名点集

(5) 三维点生成

三维点的生成功能主要依赖于两个算法,分别是单像后方交会和双像前方交会。用户需先利用刺点功能,对照控制点的缩略图在影像上选取控制点。再利用单像后方交会,就可得到一个像对中两张影像的外方位元素。再利用双像前方交会,就能生成三维点。

无人机低空数字摄影测量系统,地理信息数据获取,地理遥感生态网平台数据,遥感卫星影像,地理遥感生态网平台,地理信息数据,遥感卫星影像

图8 外方位元素及三维点列表

(6) 产品生成

用户可以生成DOM正射影像、DEM数字高程模型、空间等高线、坡度坡向表、土方计算报告和表面积计算报告等产品。并可定制最终的质量报告。用户可自定义输出路径输出产品。

(7) 产品显示

在此模块中,用户可以使用全景跟踪球模型和全景漫游模式来观看三维DEM模型。而对于平面产品,如DOM正射影像和等高线等,则提供了放缩、漫游、重置等功能,方便用户查看。

无人机低空数字摄影测量系统,地理信息数据获取,地理遥感生态网平台数据,遥感卫星影像,地理遥感生态网平台,地理信息数据,遥感卫星影像

图9 三维DEM显示

无人机低空数字摄影测量系统,地理信息数据获取,地理遥感生态网平台数据,遥感卫星影像,地理遥感生态网平台,地理信息数据,遥感卫星影像

图10 全景漫游DEM

无人机低空数字摄影测量系统,地理信息数据获取,地理遥感生态网平台数据,遥感卫星影像,地理遥感生态网平台,地理信息数据,遥感卫星影像

图11 正射影像

(8) 专题图提取

将提取出的专题信息通过IDL中的特定规则保存为shape格式,如果用户需要重新导入,只需在本模块中导入一个已有图层即可。

无人机低空数字摄影测量系统,地理信息数据获取,地理遥感生态网平台数据,遥感卫星影像,地理遥感生态网平台,地理信息数据,遥感卫星影像

图12 专题图提取窗口

(9) 数据处理流程

无人机低空数字摄影测量系统,地理信息数据获取,地理遥感生态网平台数据,遥感卫星影像,地理遥感生态网平台,地理信息数据,遥感卫星影像

图13 重建三维模型流程

无人机低空数字摄影测量系统,地理信息数据获取,地理遥感生态网平台数据,遥感卫星影像,地理遥感生态网平台,地理信息数据,遥感卫星影像

图 14 全航带影像拼接流程

四、 系统亮点

  • IDL独立编程

本系统中的所有功能,从界面布局到交互式操作再到底层核心功能,全部都是IDL独立编程实现的。本系统中所涉及到算法均由团队成员自行编程实现的,更有利于程序的发布。

  • 高效、快速的特征检测与边缘提取

系统采用了Harris角点提取算法来检测和提取特征点。该算法不仅可以在带有旋转、扭曲的影像上快速地进行点特征检测和提取,同时还能够按照不同点位的特征强度自定义输出点的数量。

  • 基于Ransac一致性随机采样算法的三维点纠错设计

利用Ransac一致性随机采样算法能够得到较为精确的双线性变换参数。基于双线线性变换参数建立的变换模型能够快速地转换同名点在左右影像中的像素坐标,进而利用前方交会就可反算出影像中任意一点的三维物方坐标。利用此法可标定影像的空间图幅范围并自动滤去错误的三维点。同时利用双线性变换模型还可以计算出同名点的匹配残差,综合考量匹配残差和匹配测度后可以大大的提高影像匹配的准确性进而也增加了三维点的精度。

  • 方便快捷的输入与输出

系统在输入、输出模块中采用了实时更新存储设计,并允许用户链接数据库进行实时备份,保证了中间处理数据的完整性、安全性。在导入环节采用模块化引入设计。提供一键导入功能。

  • 提供了全航带影像拼接功能

这样可以使用户告别手动拼接航带影像的历史。全自动的航带影像拼接不仅大大缩短了用户进行野外测量前准备工作的时间,还能使用户直观的把握整个测区的情况。

无人机低空数字摄影测量系统,地理信息数据获取,地理遥感生态网平台数据,遥感卫星影像,地理遥感生态网平台,地理信息数据,遥感卫星影像文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-850933.html

到了这里,关于无人机低空数字摄影测量系统的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 大疆精灵4A无人机航空摄影测量外业数据采集完整操作流程 - 点云处理

    无人机在航空摄影测量领域中发挥着重要的作用,能够高效地获取大范围地理信息数据。本文将介绍大疆精灵4A无人机的航空摄影测量外业数据采集的完整操作流程,并重点讨论点云处理的相关内容。以下是详细的操作步骤和源代码示例。 准备工作 在开始操作之前,需要完成

    2024年02月06日
    浏览(219)
  • 使用低空无人机图像对树种进行实例分割

    在这项试点研究中,利用低空无人机图像开发了一种针对当地树种的机器学习实例分割模型,用于生态调查目的。实例分割包括个体树冠描绘和物种分类。 20 种树种及其相关学名已通过无人机图像进行了训练和收集,用于机器学习过程。为了评估 ML 模型的准确性,半监督分

    2024年04月14日
    浏览(40)
  • 美团——城市低空物流无人机的设计挑战与应对

    冗余备份更加性价比,便宜好实现 –

    2024年02月12日
    浏览(51)
  • 通信算法之167: (低空无人机)机载视频通信传输系统基带算法设计

    一.物理层基带仿真 通信系统的链路级仿真主要可以分成5个部分。 1.系统参数 2.发送机算法 3.信道模型 4.接收机算法 5.统计性能 其中主要组成部分很明显是中间三部分,即发送,信道,接收。但系统参数和统计性能这两部分的适当设计会大大简化仿真, 提升仿真的意义.   二

    2024年02月16日
    浏览(52)
  • AI:03-基于深度神经网络的低空无人机目标检测图像识别的研究

    🚀 本文选自专栏:AI领域专栏 从基础到实践,深入了解算法、案例和最新趋势。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家,通过案例和项目实践,掌握核心概念和实用技能。每篇案例都包含代码实例,详细讲解供大家学习。 📌📌📌本专栏包含以下学习方向: 机器学习、

    2024年02月13日
    浏览(42)
  • 非专业无人机进行倾斜摄影并且通过cesium加载

    大多数倾斜摄影都是用大疆精灵或者别的比较专业的无人机进行测量,但是我就遇到了设备受限的情况,只能用大疆御2Pro来进行测量,因为怕炸机损坏了自己要赔偿,也没有用荔枝(Litchi)等航测软件,并且没有条件来打像控点,因为没有RTK等设备,所以这次是相当于非专业

    2024年02月07日
    浏览(50)
  • AI摄影绘画与PS优化:重塑数字艺术的未来

    在科技日新月异的今天,人工智能(AI)已经渗透到我们生活的各个领域,包括艺术创作。AI摄影绘画和Photoshop(PS)优化是这个领域的两个重要组成部分,它们正在改变我们对艺术的理解和创作方式。 AI摄影绘画是一种新兴的艺术形式,它利用人工智能技术来生成或修改图像

    2024年02月04日
    浏览(41)
  • 法大大携手盘子女人坊,以数字化唤醒国风摄影新体验

    第三方数据显示,目前,我国共有163万家摄影相关企业,有约1900个从事摄影相关业务的品牌,且预计到2025年艺术摄影市场规模将达到7063.18亿元。艺术摄影行业作为在时代进步、科技发展以及人民生活水平提高的推动下逐渐发展起来的行业,时至今日,行业竞争已经进入白热

    2024年02月15日
    浏览(32)
  • 无人机异形结构三维模型提取3D测绘测量逆向抄数清远上门三维扫描

    近年来,CASAIM中科广电在无人机异形结构件三维扫描和建模领域的应用逐渐受到关注。高精度3d测量设备采用了先进的激光扫描技术,能够快速、准确地获取物体的三维数据。在本案中,我们将介绍一个使用CASAIM中科广电3d测量设备进行无人机异形结构件三维扫描和三维建模的

    2024年01月24日
    浏览(48)
  • 智慧社区管理云平台 - 数字孪生大屏三维可视化 - 随手拍小程序 - 倾斜摄影分层分户

    提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 产品定位:政府主导型 - 数字孪生智慧社区引领者。 产品结构:管理平台+数字孪生三维大屏可视化+微信小程序。 交付方式:项目合作,支持源码交付。Tel(微信同号):18560051152 标准智慧街道功能:满

    2024年02月11日
    浏览(63)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包