本文關(guān)鍵詞：無人機遙感數(shù)據(jù)處理及其精度評定，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：從衛(wèi)星遙感影像到大飛機航片的應(yīng)用,再到小型無人機影像的使用,影像的獲取技術(shù)已日趨輝煌。目前用于航測的小型無人機均由遠(yuǎn)程遙控,飛行姿態(tài)和路線的選擇尤為慎重,應(yīng)對發(fā)展的遙感趨勢,自動化無人機航測技術(shù)正在緊鑼密鼓地進行著。遙感領(lǐng)域的現(xiàn)在乃至未來,無人機將挑起航測重?fù)?dān)。相比衛(wèi)星和大飛機航測,無人機得到的影像數(shù)據(jù)分辨率高,而且對場地和環(huán)境要求低,再加上智能化程度高,因此高效地獲取低成本的航拍圖像勢在必行。若充分利用好價格低廉、日益普及的小型無人機對我國國土進行全面量測,勢必會得到更好的結(jié)果。本課題針對上述問題,運用尺度大、視角廣、現(xiàn)勢性高等特點的無人模型機航拍技術(shù),結(jié)合計算機視覺建模方法,圍繞某古城墻和古寺地形測繪與三維重建問題開展研究工作,為建立一套方便快捷、成本低廉的成圖方法,做了如下研究。闡述了無人模型機遙感測量技術(shù)以及其數(shù)據(jù)的三維建模技術(shù)的研究現(xiàn)狀;探討了無人機遙感系統(tǒng)及其數(shù)據(jù)的獲取方式;對無人機航攝影像處理中的關(guān)鍵技術(shù)即航拍影像的鏡頭畸變差改正、光束法區(qū)域網(wǎng)空中三角測量、重采樣技術(shù)和三維重建理論算法進行分析研究;通過古城墻墻體的無人機測量項目,利用Photoscan軟件對影像進行處理,對實驗結(jié)果進行精度分析;通過古石窟地形測量項目,設(shè)計了區(qū)別明顯的三種像控點布設(shè)方案,通過實驗,對像控點點位殘差和檢查點點位精度進行誤差分析。結(jié)果表明,模型機用于地理信息數(shù)據(jù)采集,基本能夠滿足1:2000地形圖的精度要求;三種布點方案比較,檢查點的點位中誤差依次減小,說明隨著像控點數(shù)量的增加,成果精度有一定程度的提高,像控點位置分布也是影響成果精度的重要因素。結(jié)合實驗過程對誤差產(chǎn)生的因素進行簡要總結(jié)。最后應(yīng)用ERDAS、Photoshop和ArcGis等軟件,通過圖像增強、勻色和裁剪處理之后得到測區(qū)的DOM、DLG和三維場景模型。通過工程實驗,本課題均有不同程度的缺陷需要解決,第一,缺少傾斜航拍照片,影響了三維模型的紋理及形狀。第二,相比常規(guī)航測,由于價格、POS數(shù)據(jù)不可用等原因,導(dǎo)致像控點獲取的工作量增加,進而影響了無人模型機的成圖精度。
【關(guān)鍵詞】：無人機 遙感 三維建模 精度分析
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P237
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 研究背景與目的意義9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 無人機攝影測量10-11
• 1.2.2 無人機數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理11-12
• 1.3 論文研究的主要內(nèi)容、方法和技術(shù)路線12-15
• 1.3.1 論文的主要內(nèi)容和方法12-13
• 1.3.2 論文的技術(shù)路線13-15
• 2 無人機近景攝影遙感系統(tǒng)及其數(shù)據(jù)的獲取15-24
• 2.1 無人機航測系統(tǒng)組成15-17
• 2.1.1 常規(guī)無人機遙感系統(tǒng)組成15-16
• 2.1.2 非常規(guī)無人機遙感系統(tǒng)16-17
• 2.2 無人機遙感的成像理論17-21
• 2.3 無人機數(shù)據(jù)獲取21-23
• 2.3.1 激光掃描技術(shù)的不足21
• 2.3.2 衛(wèi)星影像的不足21
• 2.3.3 無人機航測的優(yōu)勢及影像特點21-22
• 2.3.4 無人機數(shù)據(jù)獲取22-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 3 基于無人機圖像數(shù)據(jù)的預(yù)處理和三維重建24-29
• 3.1 無人機航片預(yù)處理中的關(guān)鍵技術(shù)24-26
• 3.1.1 畸變差改正24-25
• 3.1.2 光束法區(qū)域網(wǎng)空中三角測量25
• 3.1.3 重采樣25-26
• 3.2 基于單目視覺的多視圖分析26
• 3.3 從運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)算法(SFM)26-27
• 3.4 基于稀疏點云的稠密重建27
• 3.4.1 散列圖像聚簇（CMVS）算法27
• 3.4.2 基于貼片模型的密集匹配（PMVS）算法27
• 3.5 紋理映射的建立27-28
• 3.6 本章小結(jié)28-29
• 4 精度評價和分析相關(guān)理論29-33
• 4.1 無人機影像的誤差29
• 4.2 影像的清晰度評價29-30
• 4.2.1 平均梯度29-30
• 4.2.2 影像分辨率30
• 4.3 質(zhì)量控制評價30-32
• 4.3.1 攝影測量平差問題的可靠性30
• 4.3.2 三維坐標(biāo)點位誤差30-32
• 4.4 本章小結(jié)32-33
• 5 工程實例33-49
• 5.1 處理軟件33
• 5.1.1 Photoscan33
• 5.2 古城墻無人機低空攝影測量33-36
• 5.2.1 測區(qū)概況33-34
• 5.2.2 相對定向（像控點布設(shè)與量測）34
• 5.2.3 數(shù)據(jù)獲取34
• 5.2.4 數(shù)據(jù)處理及結(jié)果輸出34-36
• 5.3 某地古寺周圍山地地形無人機低空攝影測量36-48
• 5.3.1 測區(qū)概況36
• 5.3.2 航飛數(shù)據(jù)獲取36-37
• 5.3.3 像控點布設(shè)方案實驗結(jié)果37-43
• 5.3.4 工程實用圖的生成43-47
• 5.3.5 三維景觀模型的重現(xiàn)47-48
• 5.4 本章小結(jié)48-49
• 6 結(jié)論和展望49-51
• 6.1 結(jié)論49-50
• 6.2 展望50-51
• 致謝51-52
• 參考文獻(xiàn)52-55
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果55

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本文編號：270619