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面向應(yīng)急響應(yīng)的航空/低空遙感影像幾何處理關(guān)鍵技術(shù)研究

發(fā)布時間:2021-07-22 18:28
  利用航空/低空遙感平臺獲取目標(biāo)影像,已經(jīng)成為現(xiàn)今非常有效的空間數(shù)據(jù)獲取方式,特別是在應(yīng)急響應(yīng)與三維城市建模等領(lǐng)域有著獨特的優(yōu)勢。在應(yīng)急響應(yīng)中所獲取的影像不同于傳統(tǒng)的航空影像,存在旋偏角過大、重疊度大但不規(guī)則,尤其是無人機低空遙感系統(tǒng)還存在畸變差大、像幅小、像片數(shù)量多等一系列的問題,這些問題給影像匹配、定向與空中三角測量等內(nèi)業(yè)處理帶來一系列的困難。只有解決這些問題,才能真正滿足應(yīng)急響應(yīng)的需求。為了解決航空/低空影像攝影測量在應(yīng)急響應(yīng)中存在的問題,論文考慮有人機航空攝影測量和無人機低空攝影測量二者共同存在的問題,以無人機低空攝影測量為主要研究對象,主要從以下幾個方面展開研究:1.探討了面向應(yīng)急響應(yīng)的航空/低空遙感影像的幾何處理處理流程,包括預(yù)處理技術(shù)、連接點的提取方法以及稀疏光束法平差的整個處理流程,為實現(xiàn)自動空中三角測量奠定基礎(chǔ)。2.定量分析比較了DOG、MSER、Harlap、Heslap和SFOP等五種特征提取算子在自動空中三角測量中的優(yōu)缺點,為實現(xiàn)連接點的自動提取提供依據(jù)。3.針對大數(shù)據(jù)量的光束法平差,詳細(xì)闡述了法方程與改化法方程的構(gòu)建方法,并對其系數(shù)矩陣結(jié)構(gòu)進(jìn)行了詳細(xì)的分析,介紹... 

【文章來源】:中南大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:55 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
目錄
1 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢
    1.3 論文的主要研究內(nèi)容
    1.4 論文的結(jié)構(gòu)框架
2 航空/低空遙感影像幾何處理流程
    2.1 影像預(yù)處理
        2.1.1 畸變差糾正
        2.1.2 影像尺寸壓縮
        2.1.3 彩色圖像灰度化
        2.1.4 影像增強
    2.2 自由網(wǎng)構(gòu)建
    2.3 光束法平差
        2.3.1 光束法平差的基本原理
        2.3.2 誤差方式的建立、法化及結(jié)構(gòu)分析
        2.3.3 稀疏矩陣的存儲方法
        2.3.4 改化法方程求解
    2.4 本章小結(jié)
3 多種特征提取算子在自動空三中的比較
    3.1 引言
    3.2 尺度與旋轉(zhuǎn)不變特征提取算子
        3.2.1 SIFT算法
        3.2.2 各種特征提取算子
    3.3 自動空三與評價指標(biāo)
        3.3.1 評價指標(biāo)
    3.4 無人機試驗與結(jié)果分析
        3.4.1 實驗數(shù)據(jù)
        3.4.2 影像增強試驗
        3.4.3 影像尺寸試驗
        3.4.4 不同特征提取算子試驗結(jié)果
    3.5 本章總結(jié)
4 POS輔助航空/低空影像幾何處理方法
    4.1 引言
    4.2 顧及大轉(zhuǎn)角和尺度差異的絕對定向方法
        4.2.1 絕對定向的基本原理
        4.2.2 坐標(biāo)重心化
        4.2.3 3尺度歸一化
    4.3 求解絕對定向參數(shù)
        4.3.1 算法過程
        4.3.2 實現(xiàn)步驟
    4.4 試驗及結(jié)果分析
        4.4.1 不同迭代策略的比較實驗
        4.4.2 模擬數(shù)據(jù)試驗
    4.5 POS輔助航空/低空影像幾何處理實驗
        4.5.1 基于POS數(shù)據(jù)的迭代絕對定向
        4.5.2 模擬實驗
        4.5.3 航空影像處理實驗
    4.6 本章小結(jié)
5 結(jié)論與展望
    5.1 本文的研究內(nèi)容和創(chuàng)新點
    5.2 進(jìn)一步解決和研究的問題
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間主要的研究成果



本文編號:3297669

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