發(fā)布時間：2020-05-30 07:26

【摘要】：在低空無人機(jī)攝影測量中,需要布設(shè)大量野外控制點來進(jìn)行空中三角測量等內(nèi)業(yè)工作是傳統(tǒng)的作業(yè)模式。差分GPS(DGPS)技術(shù)與低空攝影測量技術(shù)的結(jié)合,有效地改變了的這種作業(yè)模式,該模式可獲取更高精度的空間位置信息,并將其作為區(qū)域網(wǎng)平差的帶權(quán)觀測值作聯(lián)合平差,從而提高外方位元素的精度。該系統(tǒng)僅需要少量野外控制點即可進(jìn)行空三平差計算,從而減少外業(yè)工作量,縮短成圖周期。差分GPS技術(shù)的出現(xiàn),不但實現(xiàn)了減少影像處理時對野外控制點的依賴,還在一定程度上解決了在一些人們難以到達(dá)的困難地區(qū)開展測圖工作的問題,并且還可以實現(xiàn)快速制圖,生產(chǎn)多種類型的高精度數(shù)字地圖產(chǎn)品。目前,利用DGPS輔助進(jìn)行低空攝影測量在平原地區(qū)已經(jīng)實現(xiàn)了不需要布設(shè)野外控制點制作比例尺為1:500的正射影像圖。但是在丘陵,甚至山地區(qū)域暫時還不能實現(xiàn)不需要野外控制點完成的大比例尺測圖,只能在精度滿足要求的同時,盡可能的減少對野外控制點的依賴,從而減少工作量。本文在丘陵地區(qū)進(jìn)行了實驗,為了驗證將事后差分GPS技術(shù)用于輔助進(jìn)行低空無人機(jī)攝影測量時,在保證成果精度的前提下,針對野外控制點數(shù)量能減少的最大程度,做了如下研究:(1)研究了DGPS輔助低空無人機(jī)攝影測量技術(shù)的基本原理和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。(2)分析了在DGPS輔助下進(jìn)行低空無人機(jī)攝影測量的誤差源和誤差改正方法。(3)分析了在生成數(shù)字正射影像圖的過程中,怎樣糾正影像畸變差,并介紹了影像去噪、影像匹配、影像融合及影像拼接的原理和方法。(4)研究在丘陵地區(qū),通過將事后差分GPS技術(shù)用于輔助進(jìn)行低空無人機(jī)攝影測量,實現(xiàn)對野外控制點進(jìn)行不同程度的抽稀,構(gòu)成九種野外控制點布設(shè)方案,并對每一種方案下生成的數(shù)字正攝影像圖進(jìn)行精度評定和時間效率評定,進(jìn)而尋求出一種最優(yōu)的布點方案。通過DGPS輔助低空攝影測量進(jìn)行數(shù)據(jù)解算,在丘陵地形的區(qū)域制作比例尺為1:1000的數(shù)字正攝影像圖,在滿足成圖精度要求的同時,野外控制點個數(shù)減少了83%,時間節(jié)省了73%。這在實際工程項目中具有很大的意義,大大減少了野外工作量,提高了工作效率。
【圖文】：

圖 4.1 研究區(qū)域位置和地形示意圖Fig4.1 Study of regional location and topographic map航攝的具體技術(shù)參數(shù)如下表所示：表 4.1 測區(qū)無人機(jī)航攝技術(shù)參數(shù)Table4.1 Aerial photography parameters of unmanned aerial vehicle項目 參數(shù)南北向航高（m） 500東西向航高（m） 600航向重疊度 75%旁向重疊度 45%每個航向航線條數(shù)（條） 12南北航向地面分辨率（m） 0.1拍數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查，，本次研究所獲取的影像質(zhì)量和飛行質(zhì)量的三章中的各項參數(shù)要求。究硬件與軟件

圖 4.2 DM-150 固定翼無人機(jī)Fig4.2 DM-150 fixed wing UAVDM-150 油動固定翼無人機(jī)的相關(guān)技術(shù)參數(shù)如下：表 4.2 DM-150 油動固定翼無人機(jī)的相關(guān)技術(shù)參數(shù)Table4.2 Related technical parameters of DM-150 oil fixed wing UAV機(jī)架機(jī)長 2.05m機(jī)翼面積 1.02m2機(jī)高 0.58m載荷艙容積 0.02m3空機(jī)重量 10kg螺旋槳 直徑 0.55m飛行參數(shù)任務(wù)載荷 3kg - 6kg最大平飛速度 150km/h正常巡航速度 110km/h海平面最大爬升率 15m/s升限 5000m通信距離（無中繼） 50km（無遮擋）續(xù)航時間 3h
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：P231

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2687795