CN108896019A - 基于无人机航测数据的航片影像立体区域网平差方法 - Google Patents
基于无人机航测数据的航片影像立体区域网平差方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108896019A CN108896019A CN201810443284.XA CN201810443284A CN108896019A CN 108896019 A CN108896019 A CN 108896019A CN 201810443284 A CN201810443284 A CN 201810443284A CN 108896019 A CN108896019 A CN 108896019A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- data
- point
- adjustment
- stereoblock
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C11/00—Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying
- G01C11/04—Interpretation of pictures
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于无人机航测数据的航片影像立体区域网平差方法，包括如下步骤：第一步，获取航拍影像并对航拍数据进行自动检查；第二步，提取航拍影像DEM数据并对DEM数据进行粗差剔除，对影像进行几何纠正，将DEM粗差剔除以后的数据与纠正后的影像实现融合处理；第三步，采集影像中心点的位置估计影像重叠区域；第四步，将影像划分为多个待平差组，对每一组待平差影像生成一个虚拟控制点；第五步，针对有重叠区域的影像进行自动匹配生成连接点；第六步，利用虚拟控制点和连接点数据，联合平差解算附加模型参数，得到附加像方变换参数的影像RPC模型，并平差解算未知参数，本发明保证了成果数据的处理需求，减少了冗余影像边缘的影响。
Description
技术领域
本发明属于测绘科学与技术领域，尤其涉及一种基于无人机航测数据的航片影像立体区域网平差方法。
背景技术
无人机遥感技术以其方便、快捷、成本低以及可云下飞行的优势正被越来越广泛的运用到测绘领域。无人机具有成本低廉、机动灵活和操作维护简单等特点，特别适合在建筑物密集区域和地形复杂的丘陵、多云雾地区使用，但由于其获取的影像存在像幅小、数量多、重叠度不规则等问题，因此由无人机获取的影像其处理方法和常规的卫星遥感图像有一定的区别。
如专利申请号为CN201610066736.8，公开日为2016年6月29日，专利名称为“基于平差参数快速解算的超大规模区域网平差方法及系统”的发明专利，其技术方案为：包括建立改化方程，基于共轭梯度快速解算改化法方程；根据改化法方程解算的参数更新附加像方参数，根据像方附加参数和影像RPC参数交会解算连接点物方坐标，根据当前像方附加参数和连接点物方坐标更新改化法方程，直到收敛后根据解算的像方附加参数进行RPC参数的精化，得到平差结果。该发明解决了大规模方程组不易解算的难题，满足了超大规模区域网平差解算的效率需求，但在计算和分析过程中，未对无人机航测数据进行自动检查和影像正射纠正，无法保证成果数据的输出需求，同时也未考虑影像重叠区域冗余影像边缘对区域网平差的影响。
发明内容
为了克服现有技术中无人机航拍影像区域网平差存在的缺陷，本发明提供了一种基于无人机航测数据的航片影像立体区域网平差方法，对无人机航测数据进行了自动检查和影像正射纠正，保证了成果数据的处理需求，进一步的，对航拍影像重叠区域的估计，减少了冗余影像边缘的影响。
为了实现上述发明目的，本发明的技术方案如下：
一种基于无人机航测数据的航片影像立体区域网平差方法，包括如下步骤：
第一步，获取无人机航拍影像并对无人机航拍数据进行自动检查；
第二步，提取航拍影像DEM数据并对DEM数据进行粗差剔除，对航拍影像进行几何纠正，将DEM粗差剔除以后的数据与纠正后的影像实现融合处理；
第三步，通过采集影像中心点的位置估计影像重叠区域，定义第m次拼接的两张相邻影像为Ir和Is，Dm为Ir中心点和Is中心点的距离，第m+1次拼接的两张相邻影像Is中心点和It中心点之间的间距Dm+1近似等于Dm，影像It的中心点可以通过Is的中心点求出，同时得到影像重叠区域；
第四步，将航拍影像划分为多个待平差组，对每一组待平差影像生成一个虚拟控制点；
第五步，针对有重叠区域的航拍影像进行自动匹配生成连接点；
第六步，利用虚拟控制点和连接点数据，联合平差解算附加模型参数，得到附加像方变换参数的影像RPC模型，并平差解算未知参数。
所述无人机航拍数据自动检查包括：
根据无人机影像信息和POS信息进行飞行轨迹和影像的展示，并进行自动分析；
根据检查分析结果输出检查报告，其中，检查报告包括图像化输出和指标化输出。
所述轨迹和影像的展示包括：
影像曝光点显示：通过POS曝光点确认飞行轨迹是否符合要求；
影像的脚印图显示：根据影像IMU信息计算其地面覆盖范围；
影像的显示：进行原始影像的重采样处理并显示；
影像航带信息的显示：根据POS信息中的GPS数据计算飞机飞行路径，再利用航偏角阀值计算出影像所属航带。
所述航偏角阀值为12-15度。
根据所述检查报告得到原始影像的质量评估并确定补救措施。
所述DEM数据粗差剔除包括对DEM数据进行内插处理，生成规则的格网型DEM数据文件。
本发明的有益效果：
（1）本发明对无人机航测数据进行了自动检查，保证了成果数据的处理需求，当发现航测数据不合格时，无需重飞，节约了时间，减少了成本。
（2）本发明对无人机航拍影像进行了正射纠正，满足了无人机的信息处理需求。
（3）本发明通过对无人机航拍影像的重叠区域进行估计，减少了冗余影像边缘的影响。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。
实施例1
一种基于无人机航测数据的航片影像立体区域网平差方法，包括如下步骤：
第一步，获取无人机航拍影像并对无人机航拍数据进行自动检查；
第二步，提取航拍影像DEM数据并对DEM数据进行粗差剔除，对航拍影像进行几何纠正，将DEM粗差剔除以后的数据与纠正后的影像实现融合处理；
第三步，通过采集影像中心点的位置估计影像重叠区域，定义第m次拼接的两张相邻影像为Ir和Is，Dm为Ir中心点和Is中心点的距离，第m+1次拼接的两张相邻影像Is中心点和It中心点之间的间距Dm+1近似等于Dm，影像It的中心点可以通过Is的中心点求出，同时得到影像重叠区域；
第四步，将航拍影像划分为多个待平差组，对每一组待平差影像生成一个虚拟控制点；
第五步，针对有重叠区域的航拍影像进行自动匹配生成连接点；
第六步，利用虚拟控制点和连接点数据，联合平差解算附加模型参数，得到附加像方变换参数的影像RPC模型，并平差解算未知参数。
实施例2
一种基于无人机航测数据的航片影像立体区域网平差方法，包括如下步骤：
第一步，获取无人机航拍影像并对无人机航拍数据进行自动检查；
第二步，提取航拍影像DEM数据并对DEM数据进行粗差剔除，对航拍影像进行几何纠正，将DEM粗差剔除以后的数据与纠正后的影像实现融合处理；
第三步，通过采集影像中心点的位置估计影像重叠区域，定义第m次拼接的两张相邻影像为Ir和Is，Dm为Ir中心点和Is中心点的距离，第m+1次拼接的两张相邻影像Is中心点和It中心点之间的间距Dm+1近似等于Dm，影像It的中心点可以通过Is的中心点求出，同时得到影像重叠区域；
第四步，将航拍影像划分为多个待平差组，对每一组待平差影像生成一个虚拟控制点；
第五步，针对有重叠区域的航拍影像进行自动匹配生成连接点；
第六步，利用虚拟控制点和连接点数据，联合平差解算附加模型参数，得到附加像方变换参数的影像RPC模型，并平差解算未知参数。
所述无人机航拍数据自动检查包括：
根据无人机影像信息和POS信息进行飞行轨迹和影像的展示，并进行自动分析；
根据检查分析结果输出检查报告，其中，检查报告包括图像化输出和指标化输出。
所述轨迹和影像的展示包括：
影像曝光点显示：通过POS曝光点确认飞行轨迹是否符合要求；
影像的脚印图显示：根据影像IMU信息计算其地面覆盖范围；
影像的显示：进行原始影像的重采样处理并显示；
影像航带信息的显示：根据POS信息中的GPS数据计算飞机飞行路径，再利用航偏角阀值计算出影像所属航带。
实施例3
一种基于无人机航测数据的航片影像立体区域网平差方法，包括如下步骤：
第一步，获取无人机航拍影像并对无人机航拍数据进行自动检查；
第二步，提取航拍影像DEM数据并对DEM数据进行粗差剔除，对航拍影像进行几何纠正，将DEM粗差剔除以后的数据与纠正后的影像实现融合处理；
第三步，通过采集影像中心点的位置估计影像重叠区域，定义第m次拼接的两张相邻影像为Ir和Is，Dm为Ir中心点和Is中心点的距离，第m+1次拼接的两张相邻影像Is中心点和It中心点之间的间距Dm+1近似等于Dm，影像It的中心点可以通过Is的中心点求出，同时得到影像重叠区域；
第四步，将航拍影像划分为多个待平差组，对每一组待平差影像生成一个虚拟控制点；
第五步，针对有重叠区域的航拍影像进行自动匹配生成连接点；
第六步，利用虚拟控制点和连接点数据，联合平差解算附加模型参数，得到附加像方变换参数的影像RPC模型，并平差解算未知参数。
所述无人机航拍数据自动检查包括：
根据无人机影像信息和POS信息进行飞行轨迹和影像的展示，并进行自动分析；
根据检查分析结果输出检查报告，其中，检查报告包括图像化输出和指标化输出。
所述轨迹和影像的展示包括：
影像曝光点显示：通过POS曝光点确认飞行轨迹是否符合要求；
影像的脚印图显示：根据影像IMU信息计算其地面覆盖范围；
影像的显示：进行原始影像的重采样处理并显示；
影像航带信息的显示：根据POS信息中的GPS数据计算飞机飞行路径，再利用航偏角阀值计算出影像所属航带。
所述航偏角阀值为12-15度。
根据所述检查报告得到原始影像的质量评估并确定补救措施。
所述DEM数据粗差剔除包括对DEM数据进行内插处理，生成规则的格网型DEM数据文件。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明做任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化，均落入本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于无人机航测数据的航片影像立体区域网平差方法，其特征在于包括如下步骤：
第一步，获取无人机航拍影像并对无人机航拍数据进行自动检查；
第二步，提取航拍影像DEM数据并对DEM数据进行粗差剔除，对航拍影像进行几何纠正，将DEM粗差剔除以后的数据与纠正后的影像实现融合处理；
第三步，通过采集影像中心点的位置估计影像重叠区域，定义第m次拼接的两张相邻影像为Ir和Is，Dm为Ir中心点和Is中心点的距离，第m+1次拼接的两张相邻影像Is中心点和It中心点之间的间距Dm+1近似等于Dm，影像It的中心点可以通过Is的中心点求出，同时得到影像重叠区域；
第四步，将航拍影像划分为多个待平差组，对每一组待平差影像生成一个虚拟控制点；
第五步，针对有重叠区域的航拍影像进行自动匹配生成连接点；
第六步，利用虚拟控制点和连接点数据，联合平差解算附加模型参数，得到附加像方变换参数的影像RPC模型，并平差解算未知参数。
2.如权利要求1所述的一种基于无人机航测数据的航片影像立体区域网平差方法，其特征在于，所述无人机航拍数据自动检查包括：
根据无人机影像信息和POS信息进行飞行轨迹和影像的展示，并进行自动分析；
根据检查分析结果输出检查报告，其中，检查报告包括图像化输出和指标化输出。
3.如权利要求1所述的一种基于无人机航测数据的航片影像立体区域网平差方法，其特征在于，所述飞行轨迹和影像的展示包括：
影像曝光点显示：通过POS曝光点确认飞行轨迹是否符合要求；
影像的脚印图显示：根据影像IMU信息计算其地面覆盖范围；
影像的显示：进行原始影像的重采样处理并显示；
影像航带信息的显示：根据POS信息中的GPS数据计算飞机飞行路径，再利用航偏角阀值计算出影像所属航带。
4.如权利要求3所述的一种基于无人机航测数据的航片影像立体区域网平差方法，其特征在于，所述航偏角阀值为12-15度。
5.如权利要求2所述的一种基于无人机航测数据的航片影像立体区域网平差方法，其特征在于，根据所述检查报告得到原始影像的质量评估并确定补救措施。
6.如权利要求1所述的一种基于无人机航测数据的航片影像立体区域网平差方法，其特征在于，所述DEM数据粗差剔除包括对DEM数据进行内插处理，生成规则的格网型DEM数据文件。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810443284.XA CN108896019A (zh) | 2018-05-10 | 2018-05-10 | 基于无人机航测数据的航片影像立体区域网平差方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810443284.XA CN108896019A (zh) | 2018-05-10 | 2018-05-10 | 基于无人机航测数据的航片影像立体区域网平差方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108896019A true CN108896019A (zh) | 2018-11-27 |
Family
ID=64342855
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810443284.XA Pending CN108896019A (zh) | 2018-05-10 | 2018-05-10 | 基于无人机航测数据的航片影像立体区域网平差方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108896019A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115031674A (zh) * | 2022-04-28 | 2022-09-09 | 四川大学 | 一种复杂地形下的地表变形监测方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102243299A (zh) * | 2011-04-02 | 2011-11-16 | 段连飞 | 无人机载sar图像正射纠正装置 |
| CN103927731A (zh) * | 2014-05-05 | 2014-07-16 | 武汉大学 | 无需pos辅助的低空遥感影像快速自动拼接方法 |
| CN104732482A (zh) * | 2015-03-30 | 2015-06-24 | 中国人民解放军63655部队 | 一种基于控制点的多分辨率图像拼接方法 |
| 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 |
| CN105716580A (zh) * | 2016-01-30 | 2016-06-29 | 武汉大学 | 基于平差参数快速解算的超大规模区域网平差方法及系统 |
-
2018
- 2018-05-10 CN CN201810443284.XA patent/CN108896019A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102243299A (zh) * | 2011-04-02 | 2011-11-16 | 段连飞 | 无人机载sar图像正射纠正装置 |
| CN103927731A (zh) * | 2014-05-05 | 2014-07-16 | 武汉大学 | 无需pos辅助的低空遥感影像快速自动拼接方法 |
| CN104732482A (zh) * | 2015-03-30 | 2015-06-24 | 中国人民解放军63655部队 | 一种基于控制点的多分辨率图像拼接方法 |
| 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 |
| CN105716580A (zh) * | 2016-01-30 | 2016-06-29 | 武汉大学 | 基于平差参数快速解算的超大规模区域网平差方法及系统 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115031674A (zh) * | 2022-04-28 | 2022-09-09 | 四川大学 | 一种复杂地形下的地表变形监测方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN103822615B (zh) | 一种多控制点自动提取与聚合的无人机地面目标实时定位方法 | |
| CN106127697B (zh) | 无人机机载成像高光谱几何校正方法 | |
| US11042998B2 (en) | Synthetic image generation from 3D-point cloud | |
| CN112393714B (zh) | 一种基于无人机航拍与卫星遥感融合的影像校正方法 | |
| US7149346B2 (en) | Three-dimensional database generating system and method for generating three-dimensional database | |
| KR101105361B1 (ko) | 영상데이터와 라이다데이터의 기하학적 정합방법 및 그 장치 | |
| US8569669B2 (en) | Navigation method for a missile | |
| US11021246B2 (en) | Method and system for capturing images of asset using unmanned aerial vehicles | |
| KR102195051B1 (ko) | 드론의 영상 정보를 이용한 공간 정보 생성 시스템 및 방법과, 이를 위한 컴퓨터 프로그램 | |
| CN110940316B (zh) | 复杂环境下变电站消防机器人的导航方法及系统 | |
| CN113514829B (zh) | 面向InSAR的初始DSM的区域网平差方法 | |
| CN109856616B (zh) | 一种雷达定位相对系统误差修正方法 | |
| CN113971768A (zh) | 一种基于无人机的输电线路违章建筑三维动态检测方法 | |
| Cledat et al. | Mapping GNSS restricted environments with a drone tandem and indirect position control | |
| CN112013830A (zh) | 一种输电线路无人机巡检影像检测缺陷的精确定位方法 | |
| CN106767895A (zh) | 利用标志点定向求解相机外方位元素的系统和方法 | |
| Lagüela et al. | Aerial oblique thermographic imagery for the generation of building 3D models to complement Geographic Information Systems | |
| CN111208497A (zh) | 一种机载激光雷达系统平差处理方法 | |
| CN108896019A (zh) | 基于无人机航测数据的航片影像立体区域网平差方法 | |
| CN110160503A (zh) | 一种顾及高程的无人机景观匹配定位方法 | |
| CN104378552B (zh) | 面向连续监视任务的视频卫星摄像机最优指向角控制方法 | |
| Curro et al. | Automated aerial refueling position estimation using a scanning lidar | |
| CN116893685A (zh) | 一种无人机航线规划方法及系统 | |
| Liang et al. | Accuracy analysis of oblique photogrammetry measurement in 3D modeling of power line selection design | |
| Lim et al. | Analysis of orientation accuracy of an UAV image according to camera calibration |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20181127 |