傳統(tǒng)的正射影像（Digital OrthoPhoto Map,DOM）是基于影像和數(shù)字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）采用數(shù)字微分糾正的方法制作而成的。由于DEM不包含建筑、植被等地物信息,因此生成的DOM在城市區(qū)域會出現(xiàn)傾斜、拉花、重影等現(xiàn)象,不能達到理想的效果,真正射影像在此背景下應(yīng)運而生。真正射影像是基于數(shù)字表面模型（Digital Surface Model,DSM）對影像進行數(shù)字微分糾正,并對遮擋區(qū)域進行檢測與補償?shù)玫降��；贒SM制作的真正射影像不僅消除了因地形起伏而產(chǎn)生的投影誤差,還將錯位的建筑物移到了正確的位置,解決了拼接不自然的問題,對數(shù)字三維城市的建設(shè)具有重要的意義。LiDAR技術(shù)能獲取高精度的三維點云數(shù)據(jù),為獲取高精度DSM提供數(shù)據(jù)源,但由于其缺乏紋理信息,難以直接判別地物,而航空影像數(shù)據(jù)具有豐富的紋理信息,因此,本文研究LiDAR數(shù)據(jù)輔助下的真正射影像制作方法,以解決傳統(tǒng)正射影像在城市區(qū)域制作不完善的問題。本文以圣保羅州立大學(xué)校園及其周邊范圍為實驗區(qū),首先通過LiDAR數(shù)據(jù)獲取的高精度DSM,然后基于DSM對航空影像進行正射糾正... 

【文章來源】：成都理工大學(xué)四川省

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

正射影像建筑物糾正錯誤與真正射影像

（a）實驗區(qū)飛行軌跡圖 （b）實驗區(qū)航空影像圖 2-1 實驗區(qū)的飛行軌跡以及航空影像在獲取航空影像的同時還獲得每個攝像機準(zhǔn)確可靠的內(nèi)部定向參數(shù)。這些數(shù)的值列于表 2-3 中。表 2-3 相機參數(shù)參數(shù) 參數(shù)值 標(biāo)準(zhǔn)差焦距（mm） 55.1281 0.0015x0（mm） -0.1128 0.0014y0（mm） 0.0612 0.0014K1（mm-2） -2.43530E-05 6.2E-08K2（mm-4） 1.13684E-08 1.3E-10K3（mm-6） -1.21263E-13 8.6E-14-1

RGAS2000 參考系統(tǒng)中確定。該系統(tǒng)與 WGS-84 參考系統(tǒng)兼容，大， 和 UTM 投影（區(qū)域 22，中央子午線：λ = 51 ），標(biāo)準(zhǔn)偏差約為GCP 的分布圖如圖 2-2（a）所示，在圖 2-2 中（b）、（c）代表了兩控制點。圖 2-2（b）為巴西監(jiān)測基站控制點，因此圖 2-2（b）的控，后續(xù)可用于檢驗真正射影像的精度。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于幾何屬性和改進ICP的點云配準(zhǔn)方法[J]. 趙夫群,賈一婷.  信息技術(shù). 2019(04)
[2]基于面特征和SIFT特征的LiDAR點云與航空影像配準(zhǔn)[J]. 趙中陽,程英蕾,何曼蕓.  空軍工程大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(05)
[3]結(jié)合區(qū)域生長及主成分分析的機載LiDAR建筑物點云提取[J]. 王競雪,洪紹軒.  信號處理. 2018(09)
[4]一種基于高度差異的點云數(shù)據(jù)分類方法[J]. 馬東嶺,王曉坤,李廣云.  測繪通報. 2018(06)
[5]基于移動曲面擬合的機載LiDAR海底點云濾波方法[J]. 王越,彭清山,譚仁春,盧丹丹.  地理空間信息. 2018(06)
[6]城區(qū)LiDAR點云自適應(yīng)坡度的濾波算法[J]. 何培培,萬幼川,黃桂平,馬開鋒.  遙感信息. 2017(05)
[7]基于多視影像的真正射影像制作遮蔽區(qū)域的紋理補償方法[J]. 李朋龍,丁憶,胡艷,胡馮偉,段松江,張士勇.  測繪通報. 2017(S1)
[8]基于改進ICP的點云配準(zhǔn)算法[J]. 趙夫群.  信息技術(shù). 2017(05)
[9]融合SGM與Z-Buffer的真正射影像遮擋檢測算法[J]. 化雪誠,吳軍,彭智勇.  桂林電子科技大學(xué)學(xué)報. 2017(02)
[10]真正射影像生成的遮蔽檢測和紋理修復(fù)方法[J]. 郭永春,馮霞,武捷.  測繪科學(xué). 2017(05)

博士論文
[1]基于多種特征的機載激光點云與航空影像配準(zhǔn)方法研究[D]. 熊小東.武漢大學(xué) 2014
[2]面向?qū)ο蟮恼嬲溆跋裉幚矸椒╗D]. 于杰.武漢大學(xué) 2013
[3]機載LiDAR點云數(shù)據(jù)輔助真正射影像制作關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 孫杰.武漢大學(xué) 2011

碩士論文
[1]基于LiDAR數(shù)據(jù)的建筑物快速提取方法研究[D]. 韓曉峰.中北大學(xué) 2018
[2]基于機載LIDAR數(shù)據(jù)的建筑物信息提取研究[D]. 單詠華.吉林大學(xué) 2018
[3]無人機影像密集匹配點云的濾波方法研究[D]. 王志勝.成都理工大學(xué) 2018
[4]基于整體最小二乘的多視點云配準(zhǔn)方法研究[D]. 鄒敏.安徽理工大學(xué) 2017
[5]ICP算法的改進及大規(guī)模點云配準(zhǔn)方法的研究[D]. 郎萍.中北大學(xué) 2017
[6]基于多角度的多視影像真正射影像生成技術(shù)研究[D]. 張瑞瑞.蘭州交通大學(xué) 2015
[7]基于機載LiDAR點云的真正射影像生成方法研究[D]. 楊浩.中國工程物理研究院 2015
[8]機載LiDAR點云濾波及分類算法研究[D]. 李煉.成都理工大學(xué) 2014
[9]融合車載掃描和航空影像數(shù)據(jù)的建筑物三維建模[D]. 吳海若.首都師范大學(xué) 2013
[10]基于改進的ICP算法的點云配準(zhǔn)技術(shù)[D]. 張蒙.天津大學(xué) 2013



本文編號：3092205