CN106940181A - 一种无人机影像像控分布网构建与航片可选范围匹配方法 - Google Patents

一种无人机影像像控分布网构建与航片可选范围匹配方法 Download PDF

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CN106940181A CN201710142973.2A CN201710142973A CN106940181A CN 106940181 A CN106940181 A CN 106940181A CN 201710142973 A CN201710142973 A CN 201710142973A CN 106940181 A CN106940181 A CN 106940181A
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    • G01C11/00Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying

Abstract

本发明涉及一种无人机影像像控分布网构建与航片可选范围匹配方法,属于遥感影像处理技术领域。该方法通过处理POS数据恢复出航带模型,在简单的参数输入情况下,自动计算出网型参数;在POS数据的辅助下自动构建像控分布网;然后在POS数据的辅助下,由像控分布网自动匹配生成标定有像控可选范围的航片图。本发明提出的POS数据辅助下的无人机影像像控分布网构建与航片可选范围匹配的方法,通过简单的参数指定,便能够构建出通用性强、分布均匀的像控分布网,并快速匹配出位置较准确、范围适中的标定有像控可选范围的航片图。该方法具有参数设定简单、构建像控分布网网型规范、匹配效率高等特点。

Description

一种无人机影像像控分布网构建与航片可选范围匹配方法
技术领域
本发明涉及遥感影像处理技术领域,特别涉及一种POS数据辅助下的无人机影像像控分布网构建与航片可选范围匹配方法。
背景技术
无人机航摄技术是继传统的航空摄影之后出现的一种新的数字测绘航空摄影技术,相对于传统航空摄影测量,无人机航摄具有起降灵活、受天气影响小、成本低的特点。目前,运用低空数码遥感影像技术生产的正射影像图(DOM)、数字线划图(DLG),可满足1∶5000、1∶2000和1∶1000等比例尺的精度要求。
POS系统,又称为IMU/DGPS系统,可以在传感器成像过程中实时测量其位置和姿态,获取影像的外方位元素。但是无人机机身较轻,飞行姿态不够稳定,这导致其POS数据不够精确,故使用无人机航摄生产DOM、DLG产品时需要大量的像片控制点(以下将“像片控制点”简称“像控”)来提升其空三加密精度。根据成图精度的不同,像控需要按照规范的网型布置在相应的航片之间——均匀而稳健的像控网型是保证空三加密的精度的必要条件。
由于内业数据处理人员无法得知实地情况,故多只圈定像控测量的大致范围,即通过在航片中圈定范围,以示像控测量人员需在此范围内选定合适的特征点并测量此点的地面坐标。但是无人机航摄所获原始航片并不带有地理坐标,且航片像幅较小,单张航片地面覆盖范围有限,外业像控测量人员难以仅凭原始航片找到标定位置。因此当前作业方式除了提供标定有测量范围的原始航片之外,还应提供像控分布图。像控测量人员在谷歌地球上打开像控分布图,了解像控的分布情况并作行程规划;行至航片标定位置后,在其指定范围内选择目标清晰、大小适中的特征位置进行坐标测量工作。
当前像控分布图的制作及确定像控在航片上可选范围采取目视判读的方式完成,即作业员根据设计网型在谷歌地球上构建像控分布网,保存为像控分布图;然后通过目视判读的方式,在原始航片中找出其匹配位置,并加以标定,生成“像控可选范围”航片图。这种作业方式存在着像控网型不够规范、匹配困难、效率低下等问题,故亟待采取一种新的作业方式以实现快速、规范的像控分布网构建与航片可选范围匹配。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术的不足,提供一种无人机影像像控分布网构建与航片可选范围匹配方法,该方法采取POS数据作为辅助信息,实现了无人机影像像控分布网的自动构建与航片可选范围的自动匹配。
为实现上述目的,本发明采用的技术方案如下:
一种无人机影像像控分布网构建与航片可选范围匹配方法,包括如下步骤:
步骤(1):POS数据处理及航带恢复:
根据设定的地理参考及投影方式将POS数据的平面位置坐标投影到投影坐标系下;之后,由第一个POS点开始,依次计算每个POS点指向其相邻POS点的向量坐标,并计算相邻POS点向量之间的夹角;根据设定的航线弯曲度限值将同属一条航带的POS点归组后,由n个POS点共恢复生成m条航带;
其中恢复生成航带的具体方法为:以第一个POS点作为第一条航带的首端点,并从第一个夹角开始,依次比较每个夹角θi和航线弯曲度限值Δθ,其中i=2,3,…,n-1,如θi<Δθ,则认为第i个POS点属于该条航带,反之,则断开此航带,生成新航带,并将第i-1个POS点作为该条航带的末端点,第i个POS点作为新航带的起始点;比较完所有夹角后,将最后一个POS点作为最后一条航带的末端点;
步骤(2):在POS数据辅助下构建像控分布网:
(2.1)计算航带间距:每条航带以其首尾端点的连线为该航带所在的线段,以其线段所在的方向角作为该航带的方向角;设第j条线段的方向角为αj,其中j=1,2,3,…,m,则相邻航带之间的方向角之差的绝对值为|αjj+1|,若|αjj+1|<Δα,Δα是为自定义的近似平行阈值,则判定两条航带近似平行,反之,则判定两条航带不近似平行;
从第一条航带起,根据航带间的平行性计算相邻两条航带的间距,设第j条航带和j+1条航带的间距为dj,dj计算方法为:
当j和j+1条航带近似平行时,设第j条航带首尾端点到第j+1条航线的垂直距离分别L1和L2,则
当j和j+1条航带不近似平行时,设像幅高为h,平均地面分辨率为r,则dj=0.7×h×r;
(2.2)计算航飞的总面积:以航带首尾端点之间的间距为该航带的长度,设第j条航带的长度为d′j,m条航带间共有m-1个间距值,则航飞面积
(2.3)计算相邻像控航向基线间隔:设像控密度ρ、像控旁向航线间隔数b1,则相邻像控的航向基线间隔
(2.4)计算应放置像控的航带:从第一条航带开始,在第j和j+1条航带之间放置像控,j满足:j=1+t×b1,其中,t=0,1,2,...,
(2.5)在航带间放置像控:首先确定每相邻两个航带间首个像控起始位置,即第j和j+1条航带间首个像控起始位置,之后沿第j航带向量方向,每间隔b2距离的间隔放置一个像控,直至像控在j航带上的投影点超过尾端点前停止;
按照该方法在(2.4)中计算所得的所有航带之间放置像控,即可构建出像控分布网;
步骤(3):将步骤(2.5)中放置的像控P的地面坐标(X′P,Y′P),自动匹配到像控P在影像上对应的像点坐标(X″P,Y″P),并在影像上标定位置,生成像控可选范围航片图;
其具体步骤如下:
(3.1)从像控P所在的第j和j+1条航带中的航片中挑选出离像控P最近的像片;遍历两条航带中nj张像片的POS平面坐标(Xi,Yi),其中nj为第j和j+1条航带像片总和,计算每张像片对应POS点和像控P的平面距离dP
从中挑选出使dP值最小的POS点对应的像片,作为要进行匹配的像片;
(3.2)根据匹配像片的POS数据及像控的地面坐标(X′P,Y′P,Z′P),其中Z′P取估计的测区平均高程值,采用摄影测量共线方程,计算出像控P对应的像点坐标(X″P,Y″P);
其中a1,a2,a3,b1,b2,b3,c1,c2,c3是像空间辅助坐标系和地面摄影测量坐标系之间旋转矩阵的参数,f为相机焦距,旋转矩阵参数和像片的姿态角ωiκi之间的关系为:
b1=sinκicosωi
b2=cosκicosωi
b3=-sinωi
(3.3)判断像点坐标是否在规定范围内:设像片的像幅宽和高分别为w和h,像元大小为μ;则像点坐标(X″P,Y″P)应在以下范围内:
如果不在范围内,则剔除该张像片,两条航带像片总数减1,并回到第(3.1)步;如在范围内,则继续第(3.4)步;
(3.4)标定像控可选范围:以匹配的像点坐标像点坐标(X″P,Y″P)为圆心,以自定义的半径R画圆,所获得的范围即为该像控可选测量范围,该可选测量范围即为该像控对应的航片标定位置;在原始航片上标定了该像控可选测量范围后,即可得到标定有像控可选范围的航片图;其中R需满足:R<0.35×h,且R<0.35×w。
进一步,优选的是,步骤(1)具体为:POS数据记录了航片的6个外方位元素,分别为位置坐标(X,Y,Z)及旋转角其中平面位置坐标(X,Y)为经纬度形式的大地坐标;具体步骤如下:
(1.1)根据设定的地理参考及投影方式将POS数据的位置坐标投影到投影坐标系下;
(1.2)由第一个POS点开始,依次计算每个POS点指向其相邻POS点的向量坐标;设第i个点的平面位置为(Xi,Yi),其中,i=1,2,3,…,n;,该点形成的向量坐标为(Xi+1-Xi,Yi+1-Yi);总数为n的POS点共生成n-1条POS点向量;
(1.3)计算相邻POS点向量之间的夹角,第i个POS点相邻向量的夹角为n-1条POS点向量形成n-2个夹角;其中,i=2,3,…,n-1;
(1.4)根据设定的航线弯曲度限值将同属一条航带的POS点归组,恢复航带;以第一个POS点作为第一条航带的首端点,并从第一个夹角开始,依次比较每个夹角θi和航线弯曲度限值Δθ,如θi<Δθ则认为第i个POS点属于该条航带,反之则断开此航带,生成新航带,并将第i-1个POS点作为该条航带的末端点,第i个POS点作为新航带的起始点;比较完n-2个夹角后,将第n个POS 点作为最后一条航带的末端点。
进一步,优选的是,航线弯曲度限值Δθ为15°。
进一步,优选的是,步骤(2.1)Δα设为5°。
进一步,优选的是,步骤(2.5)的具体方法为:
首先确定每相邻两个航带间首个像控起始位置,即第j和j+1条航带间首个像控起始位置,确定第j和j+1条航带间首个像控起始位置的具体方法为:
首先设立像控坐标系,以第j条航带首端点为坐标原点,以首端点指向尾端点方向作X轴,以垂直于X方向并指向j+1条航带方向作Y轴;设起始像控在像控坐标系下的坐标为(X0,Y0),起始像控到第j航带的垂直距离为航带间距的一半,即
当j=1时,即第1条和第2条航带间首个像控的
当j不为1时,设第j-b1和j-b1+1条航带间最后放置的一个像控为XK_LAST,在建立的坐标系内,XK_LAST在第j条航带上的投影为(X_LAST,0);
确定了航带间首个像控坐标(X0,Y0)后,沿X方向每隔b2距离放置一个像控,直至超过第j条航带尾端点的X坐标值Xend之前停止;
设第j和j+1条航带间第p个像控的坐标为(Xp,Yp),则有:
XP=X0+b2×p,且需满足XP≤Xend
最后,计算本步骤建立坐标系和测区坐标系之间的转换关系,将像控在像控坐标系中坐标(Xp,Yp),转换为地面坐标(X′P,Y′P)。
进一步,优选的是,步骤(3.2)中平均高程值在谷歌地球上判断。
本发明通过对POS数据的处理,恢复出航带模型,并根据简单的输入参数自动计算出像控网型参数,在POS数据的辅助下,自动构建像控分布网,生成像控分布图;然后基于摄影测量共线方程,自动挑选出符合要求的航片,匹配像控分布网节点在航片上的标定位置,生成标定有像控可选范围的航片图。
本发明提出的一种无人机影像像控分布网构建与航片可选范围匹配方法,基本思路是:
(1)在POS数据的辅助下,通过自动恢复航带、计算航飞面积、计算相邻像控的航向基线间隔的方式,构建像控分布网,生成像控分布图。
(2)在POS数据的辅助下,基于摄影测量共线方程,计算像控分布网节点在对应航片上的像点坐标,并在航片上标定出匹配位置,生成像控可选范围航片图。
本发明与现有技术相比,其有益效果为:
本发明方法通过少量的参数设置便能够构建规范的像控网型,本发明构建像控分布网具有如下有益特征:
(1)用户仅需输入简单的参数,即可自动构建规范的像控分布网。
(2)像控分布均匀,像控分布网任意一节点与周围节点的距离均最大限度趋近于节点平均距离。
本发明能够由像控分布网快速的匹配航片标定位置,本发明匹配出标定有像控可选范围的航片图具有如下有益特征:
(1)保证像控可选范围尽量居中,方便外业找点工作。
(2)像控地面坐标的高程值的获取简单,像控地面坐标的平面坐标值X,Y为构建的像控分布网中的节点坐标,高程值Z取测区平均高程值。
本发明大幅减少了各环节的人工操作工作量,提高了像控分布网构建与航片匹配的效率。经统计,相比传统的作业方式,采用基于本专利发明算法而开发的像控构网与航片匹配软件可将效率提升1000%左右。
附图说明
图1为本发明实施例的总流程图。
图2为本发明实施例构建的像控网型图。
图3为本发明实施某像控航片标定位置匹配效果图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步的详细描述。
本领域技术人员将会理解,下列实施例仅用于说明本发明,而不应视为限定本发明的范围。实施例中未注明具体技术或条件者,按照本领域内的文献所描述的技术或条件或者按照产品说明书进行。所用试剂或仪器未注明生产厂商者,均为可以通过购买获得的常规产品。
本发明技术方案可采用计算机软件技术实现自动运行。如图1所示,实施例的技术方案流程包括以下步骤:
步骤一:POS数据处理及航带恢复。POS数据记录了航片的6个外方位元素:位置坐标(X,Y,Z)及旋转角其中平面位置(X,Y)多为经纬度形式的大地坐标。POS数据处理及航带恢复具体步骤如下:
(1)根据设定的地理参考及投影方式将POS数据的位置坐标投影到投影坐标系下。
(2)由第一个POS点开始,依次计算每个POS点指向其相邻POS点的向量坐标。设第i个点的平面位置为(Xi,Yi),该点形成的向量坐标为(Xi+1-Xi,Yi+1-Yi)。总数为n的POS点共生成n-1条POS点向量。
(3)计算相邻POS点向量之间的夹角,第i个POS点相邻向量的夹角为n-1条POS点向量形成n-2个夹角。
(4)根据设定的航线弯曲度限值将同属一条航带的POS点归组,恢复航带;以第一个POS点作为第一条航带的首端点,并从第一个夹角开始,依次比较每个夹角θi和航线弯曲度限值Δθ,如θi<Δθ则认为第i个POS点属于该条航带,反之则断开此航带,生成新航带,并将第i-1个POS点作为该条航带的末端点,第i个POS点作为新航带的起始点;比较完n-2个夹角后,将第n个POS点作为最后一条航带的末端点。
按照步骤一所述方法可自动恢复航带,设共生成m条航带。
步骤二:在POS数据辅助下构建像控分布网。像控分布网构建的具体步骤如下:
(1)计算航带间距。从第一条航带起,计算航带间距。每条航带以其首尾端点的连线为该航带所在的线段。计第j(j=1,2,3…m)条线段的方向角为αj,计算相邻航带之间的方向角之差的绝对值,若|αjj+1|<Δα(Δα是为近似平行阈值,通常设置为5°)则认为两条航带近似平行,第j条和j+1条航带间距为dj的计算方法为:
①当j和j+1条航带近似平行时,设第j条航带首尾端点到第j+1条航线的垂直距离分别L1和L2
②当j和j+1条航带不近似平行时,根据相机参数及地面分辨率,设像幅高h,平均地面分辨率r,dj=0.7×h×r。
(2)计算航飞的总面积。以航带首尾端点之间的间距为该航带的长度,设第j条航带的长度为d′j,m条航带间共有m-1个间距值,可得航飞面积
(3)计算相邻像控航向基线间隔。根据自定义设定的像控密度ρ,以及像控旁向航线间隔数b1,则相邻像控的航向基线间隔
(4)计算应放置像控的航带。从第一条航带开始,在第j和j+1条航带之间放置像控,j满足:j=1+t×b1(t=0,1,2,...,)。
(5)在航带间放置像控。确定第j和j+1条航带间首个像控起始位置后,沿第j航带向量方向(j航带首端点指向尾端点),每间隔b2距离的间隔放置一个像控,直至像控在在j航带上的投影点超过尾端点前停止。具体方法为:
①以第j条航带首端点为坐标原点,以首端点指向尾端点方向作X轴,以垂直于X方向并指向j+1条航带方向作Y轴。
②设起始像控在此坐标系下的坐标为(X0,Y0),起始像控到第j航带的垂直距离为航带间距的一半,即
③第1条和第2条航带间首个像控(亦是整个测区首个像控),在第1条航带上的投影坐标应和首端点距离为像控航向基线间隔距离的一半,即全测区首个像控为保证不同航带间像控呈现交错排列,其他航带间首个像控X0的确定方法为:
设第j-b1和j-b1+1条航带间最后放置的一个像控为XK_LAST(即上一航带间放置的最后像控),在①中建立的坐标系内,XK_LAST在第j条航带上的投影为(X_LAST,0)。
④确定了航带间首个像控坐标(X0,Y0)后,沿X方向每隔b2距离放置一个像控,直至超过第j条航带尾端点的X坐标值Xend之前停止。设航带间第p个像控的坐标为(Xp,Yp),则有:
XP=X0+b2×p,且需满足XP≤Xend
⑤计算①中建立坐标系和测区坐标系之间的转换关系,将像控在①中坐标(Xp,Yp),转换为测区坐标(X′P,Y′P)。
上述步骤完成之后,即可获得依据自定义网型参数生成的像控分布网,如图2所示,本专利构建的像控网型具有如下特征:
①通用性强,适用于各种航飞轨迹布网。对于一些奇异的飞行轨迹亦能构建出稳定的像控网型。
②像控分布均匀,不同航带间像控呈交错排列。
③参数指定简单,用户只用设定像控分布密度与像控旁向航线间隔数。
步骤三:在POS数据辅助下,从步骤二中放置的像控P的地面坐标(X′P,Y′P),自动匹配到像控在影像上对应的像点坐标(X″P,Y″P),并在影像上标定位置,生成“像控可选范围航片图”。其具体步骤如下:
(1)从像控所在的第j和j+1条航带中的航片中挑选出离像控最近的像片。遍历两条航带中nj(nj为第j和j+1条航带像片总和)张像片的POS平面坐标(Xi,Yi),计算每张像片对应POS点和像控P的平面距离:
从中挑选出使dP值最小的POS点对应的像片,作为要进行匹配的像片。
(2)根据匹配像片的POS数据及像控的地面坐标(X′P,Y′P,Z′P),其中Z′P取估计的测区平均高程值(平均高程值可在谷歌地球上判断),采用摄影测量共线方程,计算出像控P对应的像点坐标(X″P,Y″P)。
其中a1,a2,a3,b1,b2,b3,c1,c2,c3是像空间辅助坐标系和地面摄影测量坐标系之间旋转矩阵的参数,f为相机焦距,旋转矩阵和像片的姿态角ωiκi之间的关系为:
b1=sinκicosωi
b2=cosκicosωi
b3=-sinωi
(3)判断像点坐标是否在规定范围内。设像片的像幅宽和高分别为w和h,像元大小为μ。则像点坐标(X″P,Y″P)应在以下范围内:
如果不在范围内,则剔除该张像片,两条航带像片总数减1,并回到第(1)步;如在范围内,则继续第(4)步。
(4)标定像控可选范围。以匹配的像点坐标像点坐标(X″P,Y″P)为圆心,以自定义的半径R(R满足:R<0.35×h,且R<0.35×w)画圆,所获得的范围即为该像控可选测量范围。此种标定方式乃是考虑如下因素:
①内业数据处理人员不在实地的情况下,直接选取目标未必合适——可能存在目标已经不存在,或实际目标不符合要求的情况。故只指定一个可选取目标的范围。
②初始POS数据不够精确且像控地面高程坐标为估计值,故计算的对应像点位置非精确值。
③在规定范围选取测量目标,对像控分布网型影响小。
上述步骤完成之后,即可匹配获得每个像控对应的航片标定位置,生成标定有“像控可选范围”的航片图,如图3所示。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (6)

1.一种无人机影像像控分布网构建与航片可选范围匹配方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤(1):POS数据处理及航带恢复:
根据设定的地理参考及投影方式将POS数据的平面位置坐标投影到投影坐标系下;之后,由第一个POS点开始,依次计算每个POS点指向其相邻POS点的向量坐标,并计算相邻POS点向量之间的夹角;根据设定的航线弯曲度限值将同属一条航带的POS点归组后,由n个POS点共恢复生成m条航带;
其中恢复生成航带的具体方法为:以第一个POS点作为第一条航带的首端点,并从第一个夹角开始,依次比较每个夹角θi和航线弯曲度限值Δθ,其中i=2,3,…,n-1,如θi<Δθ,则认为第i个POS点属于该条航带,反之,则断开此航带,生成新航带,并将第i-1个POS点作为该条航带的末端点,第i个POS点作为新航带的起始点;比较完所有夹角后,将最后一个POS点作为最后一条航带的末端点;
步骤(2):在POS数据辅助下构建像控分布网:
(2.1)计算航带间距:每条航带以其首尾端点的连线为该航带所在的线段,以其线段所在的方向角作为该航带的方向角;设第j条线段的方向角为αj,其中j=1,2,3,…,m,则相邻航带之间的方向角之差的绝对值为|αjj+1|,若|αjj+1|<Δα,Δα是为自定义的近似平行阈值,则判定两条航带近似平行,反之,则判定两条航带不近似平行;
从第一条航带起,根据航带间的平行性计算相邻两条航带的间距,设第j条航带和j+1条航带的间距为dj,dj计算方法为:
当j和j+1条航带近似平行时,设第j条航带首尾端点到第j+1条航线的垂直距离分别L1和L2,则
当j和j+1条航带不近似平行时,设像幅高为h,平均地面分辨率为r,则dj=0.7×h×r;
(2.2)计算航飞的总面积:以航带首尾端点之间的间距为该航带的长度,设第j条航带的长度为d′j,m条航带间共有m-1个间距值,则航飞面积
(2.3)计算相邻像控航向基线间隔:设像控密度ρ、像控旁向航线间隔数b1,则相邻像控的航向基线间隔
(2.4)计算应放置像控的航带:从第一条航带开始,在第j和j+1条航带之间放置像控,j满足:j=1+t×b1,其中,
(2.5)在航带间放置像控:首先确定每相邻两个航带间首个像控起始位置,即第j和j+1条航带间首个像控起始位置,之后沿第j航带向量方向,每间隔b2距离的间隔放置一个像控,直至像控在j航带上的投影点超过尾端点前停止;
按照该方法在(2.4)中计算所得的所有航带之间放置像控,即可构建出像控分布网;
步骤(3):将步骤(2.5)中放置的像控P的地面坐标(X′P,Y′P),自动匹配到像控P在影像上对应的像点坐标(X″P,Y″P),并在影像上标定位置,生成像控可选范围航片图;
其具体步骤如下:
(3.1)从像控P所在的第j和j+1条航带中的航片中挑选出离像控P最近的像片;遍历两条航带中nj张像片的POS平面坐标(Xi,Yi),其中nj为第j和j+1条航带像片总和,计算每张像片对应POS点和像控P的平面距离dP
从中挑选出使dP值最小的POS点对应的像片,作为要进行匹配的像片;
(3.2)根据匹配像片的POS数据及像控的地面坐标(X′P,Y′P,Z′P),其中Z′P取估计的测区平均高程值,采用摄影测量共线方程,计算出像控P对应的像点坐标(X‘’P,Y‘’P);
其中a1,a2,a3,b1,b2,b3,c1,c2,c3是像空间辅助坐标系和地面摄影测量坐标系之间旋转矩阵的参数,f为相机焦距,旋转矩阵参数和像片的姿态角ωiκi之间的关系为:
b1=sinκicosωi
b2=cosκicosωi
b3=-sinωi
(3.3)判断像点坐标是否在规定范围内:设像片的像幅宽和高分别为w和h,像元大小为μ;则像点坐标(X‘’P,Y‘’P)应在以下范围内:
如果不在范围内,则剔除该张像片,两条航带像片总数减1,并回到第(3.1)步;如在范围内,则继续第(3.4)步;
(3.4)标定像控可选范围:以匹配的像点坐标像点坐标(X‘’P,Y‘’P)为圆心,以自定义的半径R画圆,所获得的范围即为该像控可选测量范围,该可选测量范围即为该像控对应的航片标定位置;在原始航片上标定了该像控可选测量范围后,即可得到标定有像控可选范围的航片图;其中R需满足:R<0.35×h,且R<0.35×w。
2.根据权利要求1所述的无人机影像像控分布网构建与航片可选范围匹配方法,其特征在于,步骤(1)具体为:POS数据记录了航片的6个外方位元素,分别为位置坐标(X,Y,Z)及旋转角其中平面位置坐标(X,Y)为经纬度形式的大地坐标;具体步骤如下:
(1.1)根据设定的地理参考及投影方式将POS数据的位置坐标投影到投影坐标系下;
(1.2)由第一个POS点开始,依次计算每个POS点指向其相邻POS点的向量坐标;设第i个点的平面位置为(Xi,Yi),该点形成的向量坐标为(Xi+1-Xi,Yi+1-Yi);总数为n的POS点共生成n-1条POS点向量;
(1.3)计算相邻POS点向量之间的夹角,第i个POS点相邻向量的夹角为n-1条POS点向量形成n-2个夹角;
(1.4)根据设定的航线弯曲度限值将同属一条航带的POS点归组,恢复航带;以第一个POS点作为第一条航带的首端点,并从第一个夹角开始,依次比较每个夹角θi和航线弯曲度限值Δθ,如θi<Δθ则认为第i个POS点属于该条航带,反之则断开此航带,生成新航带,并将第i-1个POS点作为该条航带的末端点,第i个POS点作为新航带的起始点;比较完n-2个夹角后,将第n个POS点作为最后一条航带的末端点。
3.根据权利要求1所述的无人机影像像控分布网构建与航片可选范围匹配方法,其特征在于,航线弯曲度限值Δθ为15°。
4.根据权利要求1所述的无人机影像像控分布网构建与航片可选范围匹配方法,其特征在于,步骤(2.1)Δα设为5°。
5.根据权利要求1所述的无人机影像像控分布网构建与航片可选范围匹配方法,其特征在于,步骤(2.5)的具体方法为:
首先确定每相邻两个航带间首个像控起始位置,即第j和j+1条航带间首个像控起始位置,确定第j和j+1条航带间首个像控起始位置的具体方法为:
首先设立像控坐标系,以第j条航带首端点为坐标原点,以首端点指向尾端点方向作X轴,以垂直于X方向并指向j+1条航带方向作Y轴;设起始像控在像控坐标系下的坐标为(X0,Y0),起始像控到第j航带的垂直距离为航带间距的一半,即
当j=1时,即第1条和第2条航带间首个像控的
当j不为1时,设第j-b1和j-b1+1条航带间最后放置的一个像控为XK_LAST,在建立的坐标系内,XK_LAST在第j条航带上的投影为(X_LAST,0);
确定了航带间首个像控坐标(X0,Y0)后,沿X方向每隔b2距离放置一个像控,直至超过第j条航带尾端点的X坐标值Xend之前停止;
设第j和j+1条航带间第p个像控的坐标为(Xp,Yp),则有:
XP=X0+b2×p,且需满足XP≤Xend
最后,计算本步骤建立坐标系和测区坐标系之间的转换关系,将像控在像控坐标系中坐标(Xp,Yp),转换为地面坐标(X′P,Y′P)。
6.根据权利要求1所述的无人机影像像控分布网构建与航片可选范围匹配方法,其特征在于,步骤(3.2)中平均高程值在谷歌地球上判断。
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107818697A (zh) * 2017-10-30 2018-03-20 中国科学院遥感与数字地球研究所 基于地形高程的非水平航线设计方法、终端及存储介质
CN109003295A (zh) * 2018-04-11 2018-12-14 中冶沈勘工程技术有限公司 一种无人机航空影像快速匹配方法
CN109801484A (zh) * 2019-01-19 2019-05-24 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 一种应急通信无人机系统及应急通信系统
CN110186433A (zh) * 2019-03-27 2019-08-30 成都睿铂科技有限责任公司 一种可剔除多余航片的航测方法和装置
CN112113543A (zh) * 2020-08-27 2020-12-22 东北农业大学 无人机有效航片快速筛选方法
CN112698661A (zh) * 2021-03-22 2021-04-23 成都睿铂科技有限责任公司 一种飞行器的航测数据采集方法、装置、系统及存储介质
CN115156102A (zh) * 2022-06-30 2022-10-11 西宁市国土勘测规划研究院有限公司 一种航片剔选方法及系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101464149A (zh) * 2008-12-31 2009-06-24 武汉大学 Pos辅助航空影像匹配方法
CN102645209A (zh) * 2012-04-24 2012-08-22 长江勘测规划设计研究有限责任公司 机载LiDAR点云和高分辨率影像进行空间点的联合定位方法
CN103700110A (zh) * 2013-12-27 2014-04-02 重庆交通大学 全自动影像匹配方法
CN104237887A (zh) * 2014-09-29 2014-12-24 中国测绘科学研究院 一种sar遥感影像匹配方法
CN105447868A (zh) * 2015-11-30 2016-03-30 深圳飞马机器人科技有限公司 一种微小型无人机航拍数据的自动检查方法
CN105551043A (zh) * 2015-12-17 2016-05-04 北京猎鹰无人机科技有限公司 无人机影像数据实时处理方法
CN105676870A (zh) * 2016-01-18 2016-06-15 国家基础地理信息中心 一种基于无人机的像控点信息采集方法及系统

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101464149A (zh) * 2008-12-31 2009-06-24 武汉大学 Pos辅助航空影像匹配方法
CN102645209A (zh) * 2012-04-24 2012-08-22 长江勘测规划设计研究有限责任公司 机载LiDAR点云和高分辨率影像进行空间点的联合定位方法
CN103700110A (zh) * 2013-12-27 2014-04-02 重庆交通大学 全自动影像匹配方法
CN104237887A (zh) * 2014-09-29 2014-12-24 中国测绘科学研究院 一种sar遥感影像匹配方法
CN105447868A (zh) * 2015-11-30 2016-03-30 深圳飞马机器人科技有限公司 一种微小型无人机航拍数据的自动检查方法
CN105551043A (zh) * 2015-12-17 2016-05-04 北京猎鹰无人机科技有限公司 无人机影像数据实时处理方法
CN105676870A (zh) * 2016-01-18 2016-06-15 国家基础地理信息中心 一种基于无人机的像控点信息采集方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
谢仁伟 等: "基于控制点库的SIFT多源影像自动配准方法", 《测绘科学》 *
魏国忠 等: "省级像控点影像库的设计与应用", 《测绘通报》 *

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107818697A (zh) * 2017-10-30 2018-03-20 中国科学院遥感与数字地球研究所 基于地形高程的非水平航线设计方法、终端及存储介质
CN109003295A (zh) * 2018-04-11 2018-12-14 中冶沈勘工程技术有限公司 一种无人机航空影像快速匹配方法
CN109003295B (zh) * 2018-04-11 2021-07-23 中冶沈勘工程技术有限公司 一种无人机航空影像快速匹配方法
CN109801484A (zh) * 2019-01-19 2019-05-24 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 一种应急通信无人机系统及应急通信系统
CN110186433A (zh) * 2019-03-27 2019-08-30 成都睿铂科技有限责任公司 一种可剔除多余航片的航测方法和装置
CN110186433B (zh) * 2019-03-27 2019-11-22 成都睿铂科技有限责任公司 一种可剔除多余航片的航测方法和装置
US11927442B2 (en) 2019-03-27 2024-03-12 Chengdu Rainpoo Technology Co., Ltd. Aerial survey method and apparatus capable of eliminating redundant aerial photos
CN112113543A (zh) * 2020-08-27 2020-12-22 东北农业大学 无人机有效航片快速筛选方法
CN112698661A (zh) * 2021-03-22 2021-04-23 成都睿铂科技有限责任公司 一种飞行器的航测数据采集方法、装置、系统及存储介质
CN115156102A (zh) * 2022-06-30 2022-10-11 西宁市国土勘测规划研究院有限公司 一种航片剔选方法及系统
CN115156102B (zh) * 2022-06-30 2024-02-27 西宁市国土勘测规划研究院有限公司 一种航片剔选方法及系统

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