【目的】從低空森林航攝影像特點(diǎn)出發(fā),探索一種適合無(wú)人機(jī)森林航攝影像的分區(qū)匹配策略,以解決直接采用攝影測(cè)量軟件處理低空無(wú)人機(jī)森林航攝影像時(shí)經(jīng)常出現(xiàn)的匹配速度慢、錯(cuò)誤匹配率高、匹配質(zhì)量差等問(wèn)題,為森林航攝影像處理相關(guān)研究提供參考�！痉椒ā炕跀z影測(cè)量和計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)原理,提出一種借助無(wú)人機(jī)POS數(shù)據(jù)構(gòu)建像對(duì)間單應(yīng)約束、按一定位置分布規(guī)則劃分若干對(duì)應(yīng)子區(qū)域、在特征提取和配對(duì)過(guò)程中視每個(gè)子區(qū)域?yàn)楠?dú)立影像的分區(qū)匹配策略;同時(shí)將GIS空間分析算法引入特征匹配過(guò)程,探索特征點(diǎn)位置分布質(zhì)量的刻畫(huà)與評(píng)價(jià)方法�！窘Y(jié)果】在同一臺(tái)工作站上運(yùn)行Python 3.7和Open CV 3.4.2.16程序,對(duì)設(shè)置相同參數(shù)的同一臺(tái)無(wú)人機(jī)獲取的闊葉和針葉林航攝影像,選擇ORB、FAST、SURF、SIFT、KAZE、AKAZE搭配本研究提出的分區(qū)匹配策略與普通分級(jí)下的采樣匹配策略進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn),搭配分區(qū)匹配策略的6種特征算子相比普通策略平均匹配速度提升11.53%,平均匹配率提升0.83%,平均位置分布質(zhì)量提升2.46%�！窘Y(jié)論】低空無(wú)人機(jī)森林航攝影像與普通測(cè)繪航攝影像特點(diǎn)不同,不能套用普通測(cè)繪影像的匹配策略。采用原始分... 

【文章來(lái)源】：林業(yè)科學(xué). 2020,56(10)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【文章目錄】：
1 原理與方法
    1.1 技術(shù)路線
    1.2 POS數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
    1.3 單應(yīng)矩陣計(jì)算
    1.4 子區(qū)域劃分
2 試驗(yàn)結(jié)果與分析
    2.1 試驗(yàn)結(jié)果
    2.2 結(jié)果分析
3 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]用于三維重建的改進(jìn)特征匹配策略[J]. 吳越,李勝旺,白宇.  河北科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(05)
[2]基于自適應(yīng)分塊金字塔匹配核的特征提取算法[J]. 李艷荻,徐熙平,王佳琪.  光子學(xué)報(bào). 2017(12)
[3]利用自由形狀線特征的遙感影像分級(jí)匹配方法[J]. 陳小衛(wèi),張保明,郭海濤,趙傳,徐俊峰.  測(cè)繪學(xué)報(bào). 2017(02)
[4]控制點(diǎn)布設(shè)對(duì)無(wú)人機(jī)影像空三精度的影響[J]. 朱進(jìn),丁亞洲,陳攀杰,王新安,郭丙軒,肖雄武,�？瓶�.  測(cè)繪科學(xué). 2016(05)
[5]一種快速的無(wú)人機(jī)影像無(wú)縫拼接方法[J]. 王勃,龔志輝,顧廣杰,靳克強(qiáng).  測(cè)繪科學(xué). 2012(05)
[6]基于一種快速搜索策略的圖像匹配[J]. 孔華生,張斌.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2006(11)
[7]機(jī)載POS系統(tǒng)用于航空遙感直接對(duì)地目標(biāo)定位的精度分析[J]. 袁修孝,傅建紅,左正立,孫紅星.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2006(10)
[8]POS AV510-DG系統(tǒng)外方位元素的計(jì)算方法[J]. 劉軍,張永生,王冬紅,徐衛(wèi)明.  測(cè)繪技術(shù)裝備. 2004(04)

博士論文
[1]多視匹配策略與優(yōu)化方法研究[D]. 紀(jì)松.解放軍信息工程大學(xué) 2012

碩士論文
[1]基于低空無(wú)人機(jī)影像特征的匹配策略研究[D]. 張小宇.西安科技大學(xué) 2019



本文編號(hào)：3640885