无人机摄影测量技术教程

#-dX一SdYL__SL__-dX—vaaaaaadZ—a—a—alX=111213141516S+111213dY—Xvaaaaaadp—a—a—alY212223242526212223dZYd®dk写成一般形式为V=[aB]X—L

t式中：V=[vv]TXYaaaaaaTOC\o"1-5"\h\zA=111213141516aaaaaa212223242526—a—a—aB=111213—a—a—a212223X=[dXdYdZdpd®dk]tSSSdXt=dYdZlL=xlY对于外业控制点，如不考虑它的误差，那么控制点的坐标改正数dX=dY=dZ=0。当像点坐标为等权观测时，误差方程式对应的法方程式为:AtAAtB_x——AtL~BtABtBtBtL式含有像片外方位元素改正数X和待定点地面坐标改正数t两类未知数。对于一个区域来说，通常会有几条、十几条甚至几十条航带，像片数将有几十、几百甚至几千张。每张像片有6个未知数，一个待定点有3个未知数。如假设全区有N条航带，每个航带有n张像片，全区有m个待定点，那么该区域的未知数为6nxN+3m个。由此组成的法方程将十分庞大。为了计算方便，通常消去一类未知数，保存另一类未知数，形成改化法方程式。把上式中的系数矩阵和常数项用新的符号代替，写成:_NN一_X—一l一1112—1NNtl21221——12用消元法消去待定点地面坐标改正数得改化法方程式，即：rN-NN-1Nt]X=L-NN-iL11122212112222上式的改化法方程式的系数矩阵是大规模的带状矩阵。为了计算方便，通常采用循环分块解法解求未知数。求得每张像片的外方位元素后，可利用双像空间前方交会或多像空间前方交会法解求全部加密点的地面坐标。多像空间前方交会是根据共线方程，由待定点在不同像片上的所有像点列误差方程式进展结算。下式为共线条件方程经线性化后的误差方程式，即：v=adX+adY+adZ+adp+ad®+…TOC\o"1-5"\h\zX11S12S131415—+adk—adX—adY—adZ—l<16111213Xv=adX+adY+adZ+adp+ad®+…Y21S22S232425—+adk—adX—adY—adZ—l26212223X由于每张像片的外方位元素己经求得，就可列出每个待定点的前方交会误差方程式，即fv=—adX—adY—adZ—lJX111213XIv=—adX—adY—adZ—lY212223Y如果某待定点在n张像片上都有构像，那么可列出2n条误差方程式，解出该点的地面坐标改正数，再加上其近似值就得待定点的地面坐标。2、光束法平差方式针对无人飞行器遥感系统集成了GPS定位、工MLJ定姿等高新科学技术手段，能够获得摄影曝光时刻的外方位元素。为了充分利用POS数据，基于光束法区域网平差的数学模型，根据有无外业控制点数据及控制点数据所占的权重，光束法平差又可分为自由网平差、控制网平差和联合平差。（1）自由网平差自由网平差简单可以理解成所有的匹配点的像点坐标一起进展平差，其中像点坐标为等权观测。其实现过程是：1、根据影像匹配构网生成的像片外方位元素和地面点坐标的近似值；2、建立误差方程和改化方程；3、依据最小二乘准那么，解算出每张外方位元素和待定点地面坐标；4、根据平差后解算出的外方位元素和待定点的地面坐标，可以反算出每个物点对应像点坐标，求得像点残差；5、给定像点残差阈值，将大于该阈值的像点全部删除后，继续建立误差方程和改化方程进展平差解算，以此循环迭代直到像点残差阈值满足一定的要求。对于自由网平差中阈值限定的要求，传统的数字摄影测量，按?数字航空摄影测量_空中三角测量标准?中规定：扫描数字化航摄影像最大残差应不超过0.02〔1个像素〕；数码影像最大残差应不超过2/3像素。扫描数字化航摄影像连接点的中误差不超过0.01mm〔1/2〕数码影像连接点的中误差应不超过2/3像素。由于无人机低空航摄系统的各个特点，其航摄获得的影像资料存在像幅小、像对多、基线短、旋偏角较大、姿态不稳定、重叠度不规那么等问题，因此在自由网平差中闽值的限定要求也相应的扩大。其参照?低空数字航空摄影测量内业标准?标准的要求：最大残差应不超过4/3个像素，中误差为2/3个像素。（2）控制网平差控制网平差在此可以理解成将控制点和匹配点的像点一起进展平差，但是控制网平差中的像点坐标不是等权观测，会对控制点进展权重的设置。其实现过程和自由网平差类似，对于闽值的要求也是根据自由网平差中国家的规定的要求。所不同的是，平差解算出的外方位元素和待定地面坐标时，也会根据解算出的外方位元素求出对应的控制点地面坐标，此时与真控制点坐标有个差值，对于这个差值的要求根据国家规定分别可以再?数字航空摄影测量_空中三角测量标准?和?低空数字航空摄影测量内业标准?查询，因为这个残差是根据成图比例尺来确定的，不同的成图比例尺要求的控制点残差也不一样。对于控制点和检查的平面中误差和高程中误差可依据以下公式进展解算：检查点的平面中误差、高程中误差分别按以下公式计算：m=±E(AA)/n1ii丫i=1式中：mi检查点中误差，单位为米〔m〕;A检查点野外实测点与解算值的误差，单位为米〔m〕；n参与评定精度的检查点数，一幅图应该有一个检查点。〔3〕联合平差联合平差可以简单地理解成对两种不同观测手段的数据在一起进展平差，在光束法空三加密中，那么是pos与控制点一起进展平差。根据pos和控制点在平差过程中所占的权重，联合平差又可分为POS+控制点和控制点+pos两种方式。根据两种不同的观测数据一起平差，从理论上能提高空三加密的精度，但是，根据目前国内对于空三加密研究的现状，IMU本身的精度，以及如何设置控制点与GPS/IMU权重等情况，联合平差在实际生产中很少得到充分利用。对于以上的三种平差方式，目前在实际生产中，自由网平差是整个空三流程中必不可少的一步，需要对所有的像点进展平差剔除；而对于控制网平差，是根据实际生产中是否提供有外业控制点资料，是否按控制点方式进展空中三角测量，当引入控制点时才需要进展控制网平差，剔除粗差点，但是对于控制网平差的解算方式是目前国内加密方式应用最为广泛；联合平差限于国内研究的现状，研究还较少，应用还不是很广泛。6.3.2解析空中三角测量的精度分析摄影测量的任务主要是运用前前方交会求出待定点或是加密点的的空间坐标，即空中三角测量方法。在实际生产中，空中三角测量的定位精度是重要精度指标。空中三角测量的精度可以从两个方面分析:第一，从理论上分析，将待定点〔或加密点〕的坐标改正数视为一个随机误差，根据最小二乘平差中的函数关系，结合协方差传播定律求出坐标改正数的方差一协方差矩阵，以此得到平差精度。第二，直接将地面量测值视为真坐标值，通过比较地面控制点的平差坐标值和地面测量坐标值进展进展较值分析，将多余的控制点坐标值视为多余观测值和检查点，进展精度分析。[5]理论精度一般是反映了对象的一种误差分布规律，观测值的精度以及区域网的网形构造都会影响不同的误差分布，通过误差分布的规律，可以对网形以及控制点的分布进展更合理的设计。而实际精度是用来评价空中三角测量的更为接近事实精度，在理论上，在不存在各种误差不必要的误差影响下，理论的精度应与实际精度一样，但是实际生产中，两者会存在不同的精度，不同的精度分析可以发现观测值或平差模型中存不同的误差类型，因此，测量平差中对于多余控制点的观测是非常必要的。1、空中三角测量中理论精度摄影测量中的空中三角测量的理论精度为内部精度，反映了一区域网中偶然误差的分布规律，其与点位的何种分布有关。其理论精度都是以平差获得的未知数协方差矩阵作为测度进展评定的，通常采用下式来表示第i个未知数的理论精度。m=b•QQTOC\o"1-5"\h\zi0ii其中，Q为法方程逆矩Q二阵对角线上第i个对角线元素；&是单位权观测值的中iiXX0误差，可以用像点观测值的验后均方差表示，其计算式为：_Vtpv

0\；r其中r为多余观测数，空中三角测量的理论精度表达了量测误差随平差模型的协方差传播规律，与区域网内部网型构造有关，区域网的何种布设，误差传播规律在区域网内部的传播就变额不同，导致的精度也不同，但各未知数的理论精度和像点的量测精度是成正比。因此，理论精度可以认为是区域网平差的内部精度。2、空中三角测量的实际精度实际精度与理论精度存在差异是由于在平差模型中可能含有剩余的系统误差，当与偶然误差综合作用产生的差异。但是实际精度上定义公式很便捷，一般把多余控制点的真实坐标与平差坐标之间的较值来衡量平差的实际精度。空中三角测量实际精度估算式如下:卩=■乏(X-X)2真实平差xn□=1:工(Y-Y)2真实平差—rn□=1工(Z-Z)2真实―平差—zn3、区域网的平差结果的精度标准?数字航空摄影测量空中三角测量标准?规定中对于空三加密的成果，在实际生产中，由于空三加密成果的精度是根据后期数字线化图、数字正射影像不同成图比例尺来进展决定的，对于低空数字航空摄影测量的空三加密成果精度要求一般是从控制点、检查点的平面和高程残差以及中误差来进展评定的，如表***所示的局部的不同比例尺对于精度的要求。成图比例尺点别平地位置中误差咼程中误差平地丘陵地山地高山地平地丘陵地山地高山地1:500定向点0..60.4检查点0.1750.1750.350.350.150.280.40.6公共点0.350.350.550.550.30.560.71.01:1000定向点60.40.75检查点0.70.2公共点1.10.560.71.02.01:2000定向点60.60.9检查点1.01.080.41.01.5

公共点2.20.5表***定向点残差、检查点误差和公共点较差最大限值inpho摄影测量系统空三加密INPH0采用工程化作业流程，根据根本航测理论展开作业流程，操作非常简单。具体有两种空三作业流程。第一种：绝对定向方式，要求空三开场前就参加地面控制点和检查点，推荐采用。第二种：相对定向方式，不要求地面控制点和检查点，空三完成后再进展绝对定位。一般用于无控制点，或控制点难做，影像质量不好时为获得更好的匹配效果。第七章矢量数据采集7.1矢量数据采集根本算法封闭地物的自动闭合对于一些封闭地物〔如湖泊〕，其终点与首点是同一点，应提供封闭〔即自动闭合〕的功能。中选择此项功能后，在测倒数第一个点时就发出完毕信号〔通常由一个脚踏开关控制或由键盘控制〕，系统自动将第一点的坐标复制到最后一点〔倒数第一点之后〕，并填写有关信息。直角点的自动增补2直角房屋的最后一个角点可通过计算获取而不必进展量测。设房屋共有n个角点p1,p,...，pp,在作业中只需要测nT个点，点P可自动增补。过P(x,y1)与p〔x22n-1,nn112y2〕的直线方程为过P(X,Y)与之平行的直线方程为n-1n-1n-Y=Yn「和"(X-和-过P与PP垂直的直线方程为112Y=Y「—令dX=X2-X],dY=Y2-Y],经整理得方程组dX.X+dY.Y=dX.X+dY.Y11-dY.X+dX.Y=-dY.X+dX.YTOC\o"1-5"\h\zn-1n-1解此方程组可得角点P〔X,Y〕：nnnX=[〔XDx+YdY〕-(YdX-XdY)Dy]/An11n-1n-1Y=[〔YdX-XdY〕dX+(XdX+YdY)dY]/Ann-1n-111其中±=dX2+dY2当量测完第n-1个房角时，就给出完毕信号，假设已选择了直角点的自动增补功能，那么计算出P点坐标，并填入坐标表中。假设此时也选择了封闭功能，那么将第一点坐标复n制到第n+1点。对于一个四角房屋，在数字测图中只需要测3个点，而在模拟测图中需要测4个点甚至5个点〔第一点测两次，图形才能封闭〕。三、直角化处理由于测量误差，使得某些本来垂直的直线段互相不垂直。例如房屋的量测有时不能保其方正的外形。此时可利用垂直条件，对其坐标进展平差，求得改正数，以解算的坐标值代替人工量测的坐标值。但其改正值应在允许的范围内，否那么应重新量测。设P是直角顶点，P与P是直角边上的两点，P〔X,Y〕，P〔X,Y,与P〔X,Y〕jikiiijjj〕kkk三点用直线构成直角的充要条件是向量积为零四、平行化处理在实际运用中，平行条件与垂直条件以及其他条件可联合使用。五、公共边假设两个〔或两个以上〕地物有公共的边，那么称先测得地物为主地物，后测得地物为从地物。主地物的量测与没有公共边的地物的量测一样。从地物只量测非公共边局部，过程如下：（1）选择公共边功能，利用Snap功能，即线吻合功能，获得非公共边，也是公共边的一个端点，然后插入。（2）将公共边的终止端点作为从地物非公共边的起始点。（3）当非公共边中的点只剩下最后一个端点时，选用线吻合功能、量测并记录该点。（4）将非公共边的后一端点拷贝并插入主地物中。（5）填写公共表。六、复制〔拷贝〕在平坦地区，对形状完全一样的地物〔如房屋〕，可在量测其中一个之后，进展复制。当测标切准要测地物与已测过的同形状地物第一点的对应点后，选择复制功能，那么将已测地物的坐标经平移交换记入坐标表中，并填写属性码文件。第八章真正射影像的概念和制作原理正射影像应同时具有地图的几何精度和影像的视觉特征，特别是对于高分辨率、大比例尺的正射影像图，它可作为背景控制信息去评价其他地图空间数据的精度、现势性和完整性。然而作为一个视觉影像地图产品，影像上由于投影差引起的遮蔽现象不仅影响了正射影像作为地图产品的根本功能发挥，而且还影响了影像的视觉解译能力。为了最大限度地发挥正射影像产品的地图功能，近几年来，关于真正射影像〔TrueOrthophoto〕的制作引起了国内外的广泛关注。本节主要对真正射影像的概念及制作原理进展简单介绍。一、遮蔽的概念这里所说的遮蔽也即遮挡，指的是由于地面上有一定高度的目标物体遮挡，使得地面上的局部区域在影像上不可见的现象。航空遥感影像上的遮蔽主要有两种情况，一种是绝对遮蔽，比方高大的树木将低矮的建筑物遮挡了，使得被遮挡的建筑物在航空遥感影像上不可见。另一种那么是相对遮蔽，如图8-1-1所示，对于地面上的△ABC区域，它在右像片上不可见，即被遮挡了，但在左像片上是可见的；而对于地面上的△DEF区域，那么正好相反。这说明对于相对遮蔽而言，影像上的丧失信息是可以通过相邻影响进展补偿的，而绝对遮蔽那么做不到这一点。以下只讨论相对遮蔽的情况。

航空遥感影像上遮蔽的产生与投影方式有关。对于地物的正射投影，由于它是垂直平行投影成像，是不会产生遮蔽现象的〔树冠等的遮挡除外〕，如图8-1-2〔a〕所示。而传统的航空遥感影像，它是根据中心投影的原理摄影成像的，对地面上有一定高度的目标物体其遮蔽是不可防止的。对于中心投影所产生的遮蔽现象，其实质就是投影差，如图8-1-2〔b〕所示。AoBo(a)正射投影无遮蔽AoBo(a)正射投影无遮蔽〔b〕中心投影有遮蔽图8-1-2遮蔽情况分析示意图传统的正射影像制作方法主要是利用中心投影〔包括框幅式中心投影或线中心投影〕影像通过数字纠正的方法得到。在纠正过程中，对原始影像上由一定高度的地面目标物体所产生的遮蔽现象在纠正后依然存在，这使得正射影像失去了“正射投影〞的意义，同时也使得正射影像失去了“正射影像〞的意义，同时也使得正射影像在与其他空间信息数据进展套合时发生困难，使传统正射投影的应用受到一定的限制。二、正射影像上遮蔽的传统对策为了有效地削弱或尽可能地消除正射影像上的遮蔽的影响，使正射影像产品满足相应比例尺地图的几何精度要求，人们提出了许多有效的限制中心投影影像〔包括所生产的正射影像〕上遮蔽现象的方法或措施，主要策略包括：影像获取时的策略。通过在摄影时采用长焦距摄影、提高摄影飞行高度、缩短摄影基线等方法以增加像片的重叠度，以及在航空摄影航飞线路设计时尽量防止使高层建筑物落在像片的边缘等手段，减少因地面有一定高度目标物体所引起的投影差〔遮蔽〕，也即缩小像片上遮蔽的范围。纠正过程中的策略。尽量利用摄影像片的中间部位制作正射影像，因为中心投影像片的中间部位其投影差较小甚至无投影差，换句话说就是此处的遮蔽范围较小或根本无遮蔽传感器选择的策略。随着线阵列扫描式成像传感器的应用越来越广泛，人们希望利用线阵列扫描式传感器影像来制作正射影像。因为对于垂直下视线阵列扫描影像而言，地面有一定高度的目标只会在垂直于传感器平台飞行的方向上产生投影差〔遮蔽〕，而在沿飞行方向那么无投影差〔遮蔽〕，如图8-1-3所示。图8-1-3线阵列扫描影像的遮蔽三、真正射影像的概念及其制作原理传统的正射影像虽然冠以“正射〞两字，但却不是真正意义上的正射影像。这是因为传统正射影像的制作是以2.5维的数字高程模型〔DEM〕为根底进展数字纠正计算的。而DEM是地外表的高程，即它并没有顾及地面上目标物体的高度情况，因此，微分纠正所得到的影像虽然叫做正射影像，但地面上3维目标9（如建筑物、树木、桥梁等〕的顶部并没有被纠正到应有的平面位置9〔与底部重合），而是有投影差存在。随着GIS重要性的增强，人们常常会把正射影像特别是城区大比例尺的正射影像作为GIS的底图来使用，以更新GIS数据库或用于城市规划等目的，此时就会发现正射影像与其他类型图件进展套合时发生困难。正因为如此正射影像就不适合作为底图对其他图件进展精度检查或进展变化检测。为此，人们提出了制作“真正射影像〞的要求。所谓真正射影像，简单一点讲就是在数字微分纠正过程中，要以数字外表模型〔DSM〕为根底来进展数字微分纠正。对于空旷地区而言，其DSM和DEM是一致的，此时只要知道了影像的内、外方位元素和所覆盖地区的DEM，就可以按共线方程进展数字微分纠正了，而且纠正后的影像上不会有投影差。实际上，需要制作真正射影像的情况往往是那些地表有人工建筑或树木等覆盖的地区，对这样一些地区，其DSM和DEM的差异就表达在人工建筑或树木等的高度上。换句话说，为了制作这些地区的真正摄影像，就要求在该地区的DEM根底上，采集所有高出地外表的目标物体高度信息，或直接得到该地区的DEM，以供制作真正射影像所用。然而，在实际真正射影像的制作过程中，还有两个方面的问题需要考虑：DSM采集的困难。就目前数字摄像测量及其相关技术的开展水平而言，DSM的采集主要有两种方法：一是采用半自动的方式在摄影测量工作站上采集得到，二是可以用机载三维激光扫描仪或断面扫描仪直接扫描得到。上述两种方法理论上都是可行的，但由于实际地表覆盖的上下起伏很复杂，假设以较大的采样间隔去采集DSM，将直接影响所生成的真正射影像质量；另外，DSM采集的对象是否有必要包括地面上一切有一定高度的目标也值得考虑。相对遮蔽信息补偿的困难。因为在原始中心投影影像上，由于遮蔽的存在，地面局部被遮挡区域并未成像，如图8-1-4所示。对于这样的区域，当纠正得到的真正射影像后，会在对应的被遮蔽区留下信息缺失区，即这局部信息无法从原始中心投影影像上获得。要使真正

射影像能完整地反映地面的信息，必须设法在纠正后的影像上对遮蔽处所缺失的信息进展填充补偿。从理论上讲，对遮蔽信息进展补偿的最好方法就是利用相邻有重叠影像上的对应信息来进展填充补偿。图8-1-4正射投影及遮蔽示意图真正射影像的具体制作过程可以用图8-1-5所示的流程图来表示。对该流程图的说明如下：在具有多角度重叠的像片中选择一张影像作为主纠正影像，而其他影像那么作为附属影像用来补偿主纠正影像上被遮挡局部的信息，即从附属影像上挖出相应局部的信息填充到主纠正影像的被遮蔽区域。当然，这样做的前提是主纠正影像上被遮蔽处要在附属影像上可见，否那么，被遮蔽处的信息只能通过其他方式进展填充补偿，例如利用相邻区域的纹理进展填充补偿。不管采用什么方式对主纠正影像被遮蔽区域的信息进展填充补偿，都要顾及所填充内容与其周边在亮度、色彩和纹理方面的协调性。需要进一步说明的是，图8-5-5所描述的制作真正射影像的过程多少还是有些理想化。因为实际地外表的情况复杂，无论从DSM的采集或遮蔽信息的补偿哪方面讲，都不是一件简单的工作。随着数码航空相机的开展和数码航空摄影技术的广泛使用，充分利用数码航空相机不需胶片这一特点，在航空摄影时可以大大提高飞行的重叠度。在利用多像前方交会改善对地定位精度的同时，也可充分利用每张影像像底点附近的局部影像来制作真正射影像，这样得到的正射影像虽然不是严格意义上的真正射影像，但却可以防止对影像缺失信息进展填充的麻烦。图8-5-5真正射影像制作流程图数字高程模型概念和采集方法①数字高程模型〔DEM〕概念：DEM是表示区域D上地形的三维向量有限序列｛〔Xi,Yi,Zi〕，i=l,2,・・・，n｝，其中〔Xi,Yi〕WD是平面坐标，Zi是〔Xi,Yi〕对应的高程。当该序列中各向量的平面点位是规那么格网排列时，那么其平面坐标〔Xi,Yi〕可省略，此时DEM就简化为一维向量序列｛Zi,i=1,2,3,・・・，n｝,这也是DEM或DHM的缘故。在实际运用中，许多人习惯将DEM称为DTM,实质上它们是不完全一样的。DEM有多种表现形式，主要包括规那么矩形格网与不规那么三角网等为了减少数据的存储量及便于使用管理，可利用一系列在X,Y方向上都是等间隔排列的地形点的高程Z表示地形形成一个矩形格网DEM。其任意一个点Pij的平面坐标可根据该点在DEM中的行列号j,i及存放在该头文件的根本信息推算出来。这些根本信息应包括DEM起始点〔一般为左下角〕坐标XO,YO。DEM网格在X方向与Y方向的间隔DE,DY及DEM的行列数NY,NX等。例如：点Pij的平面坐标〔Xi,Yi〕那么表示为Xi=XO+i*DX〔i=0,l,2,・・・,NX—1〕｝Yi=YO+i*DY〔i=0,l,2,・・・，NY—1〕图8-2-1矩形格网由于矩形格网DEM存储量最少，非常便于使用且容易管理，因而是目前最广泛的一种形式。但其缺点是有时不能准确表示地形图的构造与细部，因此基于DEM描绘的等高线不能准确表示地貌。为克制其缺点，可采用附加地形特征数据，如地形特征点、山脊线、山谷线、断裂线等，从而构成完整的DEM。假设将地形特征采集的点按一定规那么连接成覆盖整个区域且互不重叠的许多三角形，可构成一个不规那么三角网TIN〔TriangulatedIrreruarNetwork〕表示的DEM，通常称为三角网DEM或TIN。TIN能够较好的顾及地貌特征点、线，表示复杂地形外表比矩形格网准确。其缺点是数据量较大，数据构造较复杂，因而使用管理也较复杂。0为了建立DEM，必需量测一些点的三维坐标，这就是DEM数据采集或DEM数据获取。被测量三维坐标的这些点称为数据点或参考点。1.DEM数据点的采集方法：地面测量：利用自动记录的测距经纬仪〔常称为电子测速经纬仪或全站经纬仪〕在野外实测。这种速测经纬仪一般都有微处理器，它可以自动记录与显示有关数据，还能进展多种测站上的计算工作。其记录的数据可以通过串行通讯等方式，输入其他计算机进展处理。现有地图数字化：这是利用数字化仪对已有地图上的信息〔如等高线，地形线等〕进展数字化的方法。目前常用的数字化仪有手扶跟踪数字化仪与扫描数字化仪。手扶跟踪数字化仪：将地图平放在数字化仪的台面上，用一个带有十字丝的鼠标，手扶跟踪等高线或其他地形地物符号，按等时间间隔或等距离间隔的数据流模式记录平面坐标，或由人工按键控制平面坐标的记录，高程那么需由人工按键输入。其优点是所获取的向量形式的数据在计算其中比较容易处理；缺点是速度慢，人工劳动强度大。0扫描数字化仪：利用平台式扫描仪或滚筒式扫描仪或CCD阵列对地图扫描，获取的是栅格数据，即一组阵列式排列的数字影像。其优点是速度快又便于自动化，但获取的数据量很大且处理复杂，将栅格数据转换成矢量数据还有许多问题需要研究，要实现完全自动化还需要做很多工作。空间传感器：利用GPS,雷达和激光测高仪等进展数据采集。数字摄影测量方法:这是DEM数据点采集最常用的一种方法。利用附有自动记录装置〔接口〕的立体测图仪或立体坐标仪，解析测图仪及数字摄影测量系统，进展人工，半自动或全自动的量测来获取数据。2.数字摄影测量的DEM数据采集方式：数字摄影测量是空间数据采集最有效的手段，它具有效率高、劳动强度低等优点。利用计算机辅助测图系统可进展人工控制的采样，即X,Y,Z三个坐标的控制全部由人工操作；利用解析测图仪或机控方式的机助测图系统可进展人工或半自动控制的采样，其半自动的控制一般由人工控制高程Z,而由计算机控制平面系统X,Y的驱动：半自动测图系统那么是利用计算机立体视觉代替人眼的立体观测。在人工或半自动方式的数据采集中，记录可分为“点模式〞和“流模式〞。前者是根据控制信号记录静态量测数据；后者是按一定规律连续性地记录动态的量测数据。沿等高线采样：在地形复杂及陡峭地区，可采用沿等高线跟踪的方式进展数据采集，而在平坦地区，那么不宜采用沿等高线的采样。沿等高线采样可按等距离间隔记录数据或按等时间间隔记录数据方式进展。当采用后者时，由于在等高线曲率大的地方跟踪速度较慢，因而采集的点较密集，而在等高线曲率小的地方跟踪速度较快，采集的点较稀疏，故只要选择恰当的时间间隔，所记录的数据就能很好地描述地形，且不会有太多的数据。规那么格网采样：利用解析测图仪在立体模型中按规那么矩形进展采样，直接构成规矩格网DEM。当系统驱动测标到格网点时，会按预先选定的参数停留一短暂的时间，供作业人员准确测量。该方法的优点是方法简单、精度较高、作业效率也较高；缺点是特征点可能丧失，基于这种矩形格网DEM绘制的等高线有时不能很好的表示地形特征。沿断面扫描：利用解析测图仪或附有自动记录装置的立体测图仪对立体模型进展断面扫描，案等距离方式或等时间方式记录断面上点的坐标。由于量测是动态的进展，因而此种方法获取数据的精度要比其他方法要差，特别是在地形变化趋势改变处，常常存在系统误差。在传统摄影测量中，该方法作业效率是最高的，一般用于正摄影图的生产。对于精度要求较高的情况，应当从测定的断面数据中消去扫描的系统误差。渐进采样：为了使采样点分布合理，即平坦地区采样较少，地形复杂地区采样较多，可采用渐进采样的方法。先按预定的比较稀疏的间隔进展采样，获得一个较稀疏的网格，然后分析是否需要对格网加密。选择采样：为了准确的反映地形，可根据地形特征进展选择采样，例如，沿山脊线、山谷线、断裂线进展采样以及离散碎部点〔如山顶〕的采集。这种方法获取的数据尤其适合于不规那么三角网DEM的建立，但显然其数据的存贮管理与运用均较为复杂。混合采样：为了同时考虑采样的效率与合理性，可将规那么采样〔包括渐进采样〕与选择采样结合起来进展，即在规那么采样的根底上再进展沿特征线、点的采样。为了区别一般的数据点与特征点，应当给不同的点以不同的特征码，以便处理时可按不同的适宜的方式进展。利用混合采样可建立附加地形特征的规那么矩形格网DEM，也可建立沿特征附加三角网的Grid-TIN混合形式的DEM。自动化DEM数据采集:前几种方法是基于解析测图仪或机助测图系统利用半自动化的方法进展DEM数据采集的，现在主要利用数字摄影测量工作站进展自动化的DEM数据采集。此时可按影像上的规那么格网利用数字影像匹配进展数据采集。假设利用高程直接解求的影像匹配方法，也可按模型上的规那么格网进展数据采集。数据采集是DEM的关键问题，研究结果说明，任何一种DEM内插方法，均不能弥补由于取样不当所造成的信息损失。数据点太稀会降低DEM的精度，数据点过密，又会增大数据获取和处理的工作量，增加不必要的存贮量。这需要在DEM数据采集之前，按照所需的精度要求确定合理的取样密度,或者在DTM数据采集过程中根据地信的复杂程度动态地调整取样密度。8.3商用摄影测量软件制作DOM〔数字正射影像〕和DEM方法inpho摄影测量系统生产DOM和DEMINPHO无人机影像处理简明教程时间i2011年10月柞神：LygiiRj匪藍：口叩般迤1苗上urn.QQ285541670戟件’请联離柞者藏徉「陀版或认f版软件1INPRO无人机影像处理流程示意图6拼接匀光劉fi型除締区臥设置龜数、拼接匀光2数据准备准备无人机爲像趾理曲劉柜主要有4项数据，如下DD■H机林脸报,告用于计算相机W*GPS協站坐标压卜和匹配.妙定兗用于迫立航錢.班E惶制巴唯标用于椿确控瓠也选项为SRTM的加堆DEM费常阳『咗：.的初航儿配弋数据格式说明：ImportR电mo誓电y勞国对和机焦点位富的天具体参数林崎变系3A滴区平均简理的计算，E入原始影像时，系统要戍输入影像区域的乎均高程，这Elimma,'terrainheight:昔Initial秤博眄蛀俄Im吟s1IMGJJS65；笨GI让苗代MI旳皐专坯耐二&渝供?h如加战Im昭士辽即；_的筮.JPG炼■!戟小珈少矗刑个高程不需要很准确，一般报据地面控制点高程计算i『平均值盟可.也可以根相机主要参删與翳b™的dem数摇估算，或者直接怙计一个平均高程，影响不是翟天■■I||命俪#8<｝悔耐加iiiWtfM制諦/Ntfi船觀•输入位買躅中红色3，：p-TDnunieric：illyIiiag-eFileE:^5DT士WE他E:叔陥詁也!说盘莎理亞③翳甌归E\5B：TtLlm*gfit'<it>a眉耙血晁骼\HI睦删戢J?Gt:細尿E:\5DTt3tUm^5\I»G_D2a<..JPGW^wurSTB1withexi.stingG-HSS/IHUoriations:sViii^a2!5&''jr(?"E・z"・“祖伽曙轴JM.MtTlrif^sYni电血弓右皿密血st”近*“0^厂INPH®乘期孑程需悴业號程・根据皐有两棘堂丐倾瀝■。肿第晟…_釦.帥;用［兀11：丙心..小捺冰.％可控>Lj,.j.-f-检广;.'：,-.)k:.'■■<•L卡富吵勺；般用于磁制加騒制奉滩懺*織橡贋蚩审轴财蔽劇些苗滅F-5Syi.«J^l?J0W41二JPiX4D生产DOM和DEM-Tr—m—1黒求空三开始前就加入地面控制点和检査啟靈蘇用兰EdRLamer*MFramePhot©ImporterDO①IMU的信息不准确或者没有■■'ivr*MB?«■«*1--LQj」亠L.1」宀——丄T[■]■1[4#[]<BwhH«Mt>|肝申4怨昶加j环凶脚陀闹題百&1」F血k->CCD斗二-F=..二乞至匕0lip-—fk^C»]D&5.15l4O旳jEOeCH甬腿跑丹测理论展幵作业流程*操作非常简单不能充分利用硬件资源多架次或不同相机获取的数据无法同时处理结果有拉花现象……而Pix4UAV能让这些问题迎刃而解！1、Pix4UAV——全自动快速无人机数据处理软件什么是Pix4UAV？Pix4UAV是目前市场上独一无二的集全自动、快速、专业精度为一体的无人机数据和航空影像处理软件，无需专业知识，无需人工干预，即可将数千张影像快速制作成专业的、精准的二维地图和三维模型。Pix4UAV的独特优势无需人为干预即可获得专业的精度、无需专业操作员，拥有完善的工作流，能自动获取相机参数；无需IMU数据，能自动生成Google瓦片及带纹理的三维模型，充分利用了硬件资源。Pix4UAV的关键特征生成正射校正及镶嵌结果、数字外表模型DSM，拥有全自动空三、区域网平差和相机检校，自动生成精度报告，可以同时处理10000张影像，拥有快速处理模式，支持添加控制点和丰富的坐标参考系，同时支持多种传感器，集多种优点于一身。利用Pix4UAV生产DOM和DEM的方法完善工作流Pix4UAV把原始航空影像变为任何专业的GIS和RS软件都可以读取的DOM和DEM数据。通过提供ERDAS、SocetSet和Ihpho的可读的输出文件，能够与摄影测量软件进展无缝集成。自动生成Google瓦片自动将DOM进展切片，生成PNG瓦片文件和KML文件，直接使用GoogleEarth即可浏览成果。自动生成精度报告Pix4UAV自动生成一个6页的精度报告，可以快速和正确地评估结果的质量。显示处理完成的百分比，以及正射镶嵌和DEM的预览结果，提供了详细的、定量化的自动空三、区域网平差和地面控制点的精度。C'cinpkrlenesiiArrliiTKyul黑eolor^di^^Ltionnci-eeaLngitudcdbvcttoii(st0.3M25InlilUfk-ilir^'tiuiialiiiiudtdinectiaih心］0,图8-2-1点云加密Pix4UAV高级算法计算了原始影像每个像元的高程值，生成三维点云，以提高DEM和正射镶嵌结果的分辨率。□^.an图-8-2-rirJ-2皐：加密电云■H«iPK-宀1沖沪唱.WJM⑤量测工具；Pix4UAV□^.an图-8-2-rirJ-2皐：加密电云■H«iPK-宀1沖沪唱.WJM⑤量测工具；Pix4UAV提供易用的量测界面，基Ba'■'._一'生成的DEM进展位置、面积和体积的量测③舔加po其中地形再■LKaa*"»«■kIE£U-a-^3UnPos为Utts式「钟。对ipos中各指标数据选取对应的类别。匹配点数及中误差iiumbiTtotnl山朋rvutiouitforliuiiflk3blockFiiindr()LiI-1Dptjiiir.%for1iniidErhkw號ml”恫tncHUrvpr<tjtctionerror161!N1835T5M®□吕[pixels]相对定位精度^rulocnlisiirixMiv<iri;i]Kra[inlongitudedirectkm(x)0.57276latitucledifectiou(y)047546altiriul(><iinaction(z)1.55313平差后的影像位置与原始GPS之间的偏移■-_亠相机检校参数FocalLagtbLpiiJFtincipal[w-iiitI[piij"dintI[ipiilD1RD2RD3T1tzinitialvbAuh3KXk221291.321.；»185e-<Xl«ktSf250Be-007p1-L12$14e-OOSL45WTK5wtiAucd3113.381291.92严-附十113H70.LK22BGOB阳阳孚-B,075l5e-005DOM和DEM成果

第九章无人机倾斜摄影测量概况无人机具有机动、灵活、快速、经济等特点，以无人机作为航空摄影平台能够快速高效地获取高质量、高分辨率的影像，无人机在摄影测量中的优势是传统卫星遥感无法比较的，越来越受到研究者和生产者的青睐，大大地扩大了遥感的应用范围和用户群，具有广阔的应用前景。无人机倾斜摄影测量已经成为未来航空摄影测量的重要手段和国家航空遥感监测体系的重要补充，逐步从研究开发阶段开展到了实际应用阶段。倾斜摄影测量原理通过传统摄影测量的飞机飞行方式，增加向前、后、左、右四个方向的传感器镜头，同时拍摄一组正摄和四个倾斜等五个不同角度的相片，如下图。图9-2-1一组五个不同角度影像获取示意图拍摄相片时，同时记录航高、航速、航向重叠、旁向重叠、坐标等参数，然后对倾斜影像进展分析和整理。在一个时段，飞机连续拍摄几组影像重叠的照片，同一地物最多能够在三张相片上被找到，这样业内人员可以比较轻松地分析建筑物的构造，并且可以选择最为清晰的一张照片制作细部纹理。密集匹配算法影像匹配是摄影测量的根本问题之一，多视影像具有覆盖范围大，分辨率高等特点。因此，如何在匹配过程中充分考虑冗余信息，快速准确获取多视影像上的同名点坐标，进而获取地物的三维信息，是多视影像匹配的关键。由于单独使用一种基元或匹配策略往往难以获取建模需要的同名点，因此，今年来随着计算机视觉开展起来的多基元、多视影像匹配，逐渐成为人们研究的焦点。目前，在该领域的研究已取得了很大进展，例如建筑物侧面的自动识别与提取。通过搜索多视影像上的特征，如建筑物边缘、墙面边缘和纹理，来确定建筑物的二维矢量数据集，影像上不同视角的二维特征可以转化为三维特征，在确定墙面时，可以设置假设干影响因子并给予一定的权值，将墙面分为不同的类，将建筑物的各个墙面进展平面扫描和分割，获取建筑物的侧面构造，再通过对侧面进展重构，提取出建筑物屋顶的高度和轮廓。采用无人机影像恢复被摄物体三维信息，具有自动化程度高、本钱低廉的特点。密集匹配技术是基于二维影像恢复三维信息的关键技术之一，同时也是摄影测量和计算机视觉领域的热点和难点问题。无人机影像相对于传统航摄影像，具有影像分辨率高、重叠度大的优势，同时也存在基高比小、影像姿态不稳定等问题。无人机影像的这些特点给无人机影像的密集匹配带来了困难。针对无人机影像的特点，设计一种基于影像分割的密集匹配算法。算法的主要过程为：首先，采用meanshift方法对核线影像进展彩色分割，然后采用半全局匹配方法生成初始视差图，在此根底上，以影像分割的块作为最小单位用Ransac方法拟合视差平面并精化，再采用置信度传播方法进展视差平面分配，由此得到视差图，最后进展视差精化。考虑到算法的效率和适应性等问题……密集匹配采用影像分块的策略……解决了由于视差范围过大而导致的内存缺乏的问题，提高算法的适用性。〔吕佩育基于影像分割的无人机影像密集匹配算法研究与实现〕9.2.2纹理映射和细节层次模型纹理映射的根本原理：纹理生成过程实质上是将定义的纹理映射为反映某种三维景物外表的属性，并参与后续的光照明计算。为物体外表添加纹理的技术称为纹理映射，即对物体外表细节进展模拟。当用光照模型计算物体外表的颜色时，细节多边形的各个反射系数代替它所覆盖的局部物体外表的相应反射系数参与计算。以前，提高一个对象真实感的主要方法是增加物体的多边形，然而增加多边形的实时仿真会使图形速度变得缓慢。目前，图形硬件都具有实时纹理处理能力，允许二维图像位图上的像素值加到三维实体模型的对应顶点上，以增强图像的真实感。总之，使用纹理映射技术有以下优点：增加了细节水平及景物的真实感由于透视变换，纹理提供了良好的三维线素纹理大大减少了环境模型的多边形数目，提高图形显示的刷新频率纹理映射过程;选择或确定当前纹理；映射纹理；调整面上图像的颜色数据和阴影数据；应用过滤器消除由像素到图元间的关系引起的不正常效果。纹理映射涉及的几种关键技术：透明纹理映射技术纹理拼接复杂模型外表的纹理映射细节层次模型细节层次模型技术〔LOD技术〕，其主要思想就是利用一组复杂程度〔一般以多边形数来衡量〕各不一样的实体细节层次模型来描述同一个对象，并在绘制图形时依据视点的远近或其他标准在这些细节模型中进展切换，自动选择相应的显示层次，从而能够实时地改变场景的复杂程度，而又不影响效果的目的。LOD技术大多情况下用于简化多边形几何模型，目前在简化模型的研究中，生成层次LOD模型的方法主要有:细分法，采样法，删减法。其中删减法应用较广泛。倾斜摄影测量相机世界上较早的倾斜摄影测量相机被认为是徕卡公司2000年推出的ADS40三线阵数码相机，提供地物前视，正视和后视3个视角方向的影像。美国Pictometry公司和天宝公司〔Timble）那么专门研制了倾斜摄影用的多角度相机，可以同时获取一个地区多个角度的影像；我国的四维远见公司也研制了自主知识产权的多角度相机。这些典型多角度相机系统的参数和性能比照方下：三线阵〔ADS40/80〕主要参数：三个全色阵CCD，每个2*12000像元，4个多光谱线阵CCD，每个12000像元；像元大小6.8卩；焦距62.77mm特点：堆扫式成像；前视后视可获得较好的倾斜影像；需集成POS系统3镜头〔AOS〕主要参数：单机幅面7228*5428；像元大小6.8卩；焦距47mm；倾角30°—40°特点：一台相机获取垂直影像，两台获取倾斜影像；镜头在曝光一次后自动旋转5镜头〔SWDC-5〕主要参数：单机幅面5412*7216；像元大小6.8u；焦距100mm/80mm；倾角40°—45°特点：一台相机获取垂直影像，四台获取倾斜影像；集成测量型GPS和POS〔Pictometry〕主要参数：单机幅面4008*2672；像元大小9卩；焦距65mm/85mm;倾角40°—60°特点：一台相机获取垂直影像，四台获取倾斜影像；产品包含两级影像商用倾斜摄影测量软件三维建模倾斜影像资料可以用于进展三维建模。常规的使用摄影测量技术3D建模是基于垂直摄影像片的，能够解决地面纹理、屋顶纹理和局部立面纹理，大局部的立面纹理需要依赖地面摄影来提供。地面摄影取立面是一项消耗人力的繁琐工作。建筑物的几何模型可以用数字摄影测量技术来建立，或者通过激光雷达获取的DSM来建立。经过地理参考几何定位的倾斜像片可以用于给建筑物的几何模型提供纹理。如Blom3D可提供4种不同细节的3D模型：具有屋顶细节的3D块状模型；具有模板纹理细节及屋顶细节的块状模型；具有真实图像纹理细节的3D建筑物模型；真实图像纹理细节的3D建筑物。真实图像纹理细节的3D建筑物模型是将倾斜航空像片技术与3D块状模型技术组合得到的。有了3D模型用户就能看到实际的环境，从而帮助他们更加容易地找到感兴趣的地方。倾斜图像可让人们更轻松地使用地理信息，从而吸引并不熟悉的心用户使用地图，这样可以加快地理信息的普及应用，充分发挥地理信息的作用。倾斜摄影测量系统进展三维建模的主要过程是，基于多角度倾斜相机摄影数据获取系统飞行拍摄的影像、拍摄时同步记录的POS数据、该区域DSM数据DLG数据等资料，进展必要的加工处理，建立基于机载多角度倾斜摄影影像的三维测量系统。Photoscan三维建模技术

Photoscan简介：俄罗斯Agisoft公司产品。单机运行，程序稳定，从数字地形绘制、自由体三维重建、到虚拟测量，动态4D重建等功能应有尽有，已经成功用于影视、地形测绘、3D打印等诸多领域。而且界面友好，可扩展性强，可与其他图形图像软件互联互通，配合使用，综合性能一流。正版价格在3万左右，比较合理。PhotoScan是一款基于影响自动生成高质量三维模型的优秀软件，这对于3D建模需求来说实在是一把利器。PhotoScan无需设置初始值，无须相机检校，它根据最新的多视图三维重建技术，可对任意照片进展处理，无需控制点，而通过控制点那么可以生成真实坐标的三维模型。照片的拍摄位置是任意的，无论是航摄照片还是高分辨率数码相机拍摄的影像都可以使用。整个工作流程无论是影像定向还是三维模型重建过程都是完全自动化的。PhotoScan可生成高分辨率真正射影像〔使用控制点可达5cm精度〕及带精细色彩纹理的DEM模型。完全自动化的工作流程，即使非专业人员也可以在一台电脑上处理成百上千张航空影像，生成专业级别的摄影测量数据。利用Photoscan进展三维建模AgisoftPhotoscan。它功能非常强大、可以结合无人机和地理信息系统进展大型地质调查，也可以进展图像拼接和多视角三维重建，操作的难度相比照较小。对于一个简单的单目多视角三维重建场景来说，Photoscan只需要五步操作就可以生成三维模型。①导入图片到Photoscan这一步需要注意，对于存在有明显拍摄缺陷的图像〔如虚焦、曝光过度〕，要事先剔除掉。工乍逞日M国营符、◎QX厂■壬猛亍药盂茴FdiuRk1c«2eiii；i交件(FliR^lEl心伸I工乍逞日M国营符、◎QX厂■壬猛亍药盂茴FdiuRk1c«2eiii；i交件(FliR^lEl心伸I工気桓W/)TttTl□•二n--r-宙门Q□晦翁显XnPfrVETlAftl"4D£C05._.D£C05“D5CJJ5S„D5CH5D5CO5._DSC05...■nb11Lrr-D"白11FK[m)I"M丄|饭尺距苦MAccuraK/[m)rn图9-4-1导入照片②对齐图片这一步主要进展相机的标定以及稀疏重建。由于Photoscan对使用者封装了其中的计算过程，只留了三个参数供选择。实际使用中一般只需要设置决定计算的准确性，有高中低三个选项，精度越高计算速度越慢只要计算机硬件性能足够，一般选择高〔High〕；第二项成对预选〔Pairpreselection〕一定要选择制止〔Disabled〕。图4-2：选好选项后，点击ok，计算机就开场进展分析和重建了，一般从几分钟到几十分钟不等。稀疏点云重建之后，我们可以大体上看到重建场景的样貌，其中红色局部代表的是相机空间矩阵，主要是方便检查校验相机信息，被红色局部包围的就是重建目标，可以看出，房屋的主体轮廓和纹理信息已经根本成型红色局部之外的点云是一同被恢复出的场景信息，虽然是我们不需要的东西，而且在拍摄图像是并没有特意兼顾，但是可以发现其三维重建点云依然可以承受可见算法的强大！通过点云编辑工具将不需要的局部删除，下一步就要开场密集点云重建了。□D5Oy5W9.lFGSISFJQ医二才O何(3Qx]□D5Oy5W9.lFGSISFJQ医二才O何(3Qx]BPKW..3DiCflE—'®DKD5™口国DKDi...fDiCDS''®DKD5™.-T.nDiCfl*-thsh1出2EOCJ*&V敦匸ES'SX[«!)ActuMcy附DKDWWJPG干一审HAIV▼►咄f证1IM|«CrWWflBJPij9-4-2对其图像模块进展参数设定图9-4-3疏密点云重建结果密集点云重建这一步将重建用于网格化的密集点云，是关键的一步。执行工作流程Workflow〕—生成密集点云〔BuildDenseCloud〕。这一步选项依旧很少，只有两项，质量〔Quality〕，和对齐图片的类似，影响重建的精度，值越高计算越准确但是时间越长。本例选择高〔High〕。深度滤波〔Depthfiltering〕，这是图像信息处理的一个术语。在密集点云重建过程中，往往需要对点云的空间信息进展过滤，进展降噪处理。处理时根据不同的目标特征信息，需要做不同的设置。平和的设置〔Mild〕对噪声处理效果有限，但是对模型细节的破坏少，激进〔Aggressive〕的设置降噪的效果好，但是对模型的细节破坏大。因此，这一选项要根据目标模型的具体情况斟酌后选定。在本例中选择激进〔Aggressive〕进展测试。运行大约2小时左右，得到结果。

图9-4-4密集点云重建建立网格这一步要对三维点云进展三角化处理。执行工作流程——网格重建。在菜单下有三个选项需要选择，外表类型〔Surfacetype〕，选择任意〔Arbitary〕，另一个选项高度厂〔Heightfield〕针对的是航空图像。点云来源〔Sourcedata〕，这里当然要选择密集点云〔Densecloud〕，如果选择稀疏点云(Sparsecloud),结果会比较差。多边形数量〔Polygoncount〕，根据需要选择，同样，数量越多处理时间越长，默认给出了几种精度下的对应数量，也可以根据需要手动设置，一般情况下，高〔High〕足矣。

图9-4-5建立网格建立纹理纹理指的是外表的图案信息。Photoscan不仅能恢复模型，还能将通过空间映射得到的纹理信息转换成二维图像，用以配合模型输出到其他三维软件〔3dMax、Autocad等〕进展后续处理。执行工作流程Workflow〕建立纹理〔BuildTexture〕，一般情况下,不需要做任何修改，保存默认信息确定就可以。至此，三维重建过程根本完毕，模型三角面在数百万左右，经实物测量验证，模型主要构造误差为厘米级。从全过程来看，人工参与的过程已经大大简化，时