无人机影像处理
无人机遥感影像处理技术手册
无人机遥感影像处理技术手册第一章：引言无人机遥感影像处理技术手册是为了提供无人机遥感影像处理的相关指导和技术支持而编写的。
本手册旨在为使用无人机遥感影像处理技术的用户提供全面而详细的信息，帮助他们理解和运用该技术的方法和工具。
第二章：无人机遥感影像获取2.1 无人机遥感影像获取概述无人机遥感影像获取是指使用无人机平台携带设备，通过航拍和遥感技术获取地面影像信息的过程。
该过程需要考虑无人机的飞行计划、飞行高度、相机配置以及数据采集等因素。
2.2 无人机遥感影像获取步骤无人机遥感影像获取的步骤包括：飞行计划设计、无人机起飞、影像采集和数据传输等。
在飞行计划设计阶段，需要根据应用需求确定飞行区域和航线规划。
之后，无人机起飞并按照设定的航线进行影像采集。
最后，通过数据传输将采集到的影像数据传送到地面设备进行处理。
第三章：无人机遥感影像处理3.1 无人机遥感影像处理概述无人机遥感影像处理是指对无人机采集到的影像数据进行预处理、特征提取、分类和后处理等步骤，以获得地面目标的相关信息。
该过程需要使用一系列的遥感影像处理软件和算法。
3.2 无人机遥感影像处理步骤无人机遥感影像处理的步骤包括：预处理、特征提取、分类和后处理等。
预处理阶段主要包括影像去噪、几何校正、辐射校正等。
特征提取阶段通过图像处理算法提取地面目标的特征信息。
分类阶段将提取到的特征进行分类，以实现地物分类和目标检测。
最后，通过后处理将分类结果进行优化和修正。
第四章：无人机遥感影像处理工具4.1 主流无人机遥感影像处理工具介绍主流的无人机遥感影像处理工具包括ENVI、ArcGIS、Pix4Dmapper 等。
这些工具提供了丰富的功能和算法，能够满足各种遥感影像处理需求。
4.2 无人机遥感影像处理工具的使用方法无人机遥感影像处理工具的使用需要掌握软件的操作界面、功能模块和相关算法。
用户可以通过学习相关文档和培训课程来提高使用技能，并根据具体需求选择合适的工具和算法。
无人机遥感影像处理与图像识别方法
无人机遥感影像处理与图像识别方法无人机已经成为了监测、测绘、地理信息等领域不可或缺的工具。
无人机遥感技术，即通过无人机平台获取地面信息进行实时监测和数据分析，已经成为了目前最前沿的科技领域之一。
其中，无人机遥感影像处理与图像识别方法是无人机遥感技术的关键问题之一。
一、无人机遥感影像处理无人机遥感影像处理是利用无人机拍摄的遥感影像进行像元分析、分类和处理等各种操作，从而获取有用信息的技术。
无人机获取的图像具有高时空分辨率、数据量大、信息量丰富等特点，但同时也带来了处理难度大等问题。
1.像元分析像元指图像中的一个个像素点，像元分析是指对图像中每一个像素点的分析和处理。
像元分析根据图像中像素点的亮度、颜色和纹理等特征进行分析和处理。
像元分析可以提取出大量的图像特征，比如纹理、色调、边缘等，对图像的分类和识别有着重要的作用。
2.分类处理分类是指将像元根据其特征分为不同类别，并赋予标签。
在遥感影像的处理中，分类是一个非常重要的步骤。
常用的分类方法有聚类、最大似然、决策树等。
分类后，可利用机器学习等方法对分类结果进行进一步的分析和处理。
二、无人机遥感图像识别方法无人机遥感图像识别方法是指根据无人机获取的遥感影像对图像中目标进行自动识别的方法。
遥感图像识别方法可以分为两种，即基于特征提取的方法和基于深度学习的方法。
1.基于特征提取的方法基于特征提取的方法是通过对遥感影像进行像元分析和特征提取，从而得到图像中目标的识别特征。
这种方法处理速度快，但是对图像中目标特征的提取精度有一定局限。
2.基于深度学习的方法基于深度学习的方法是基于卷积神经网络（CNN）的图像识别方法，它通过大量的数据训练模型，从而实现对图像中目标的自动识别。
这种方法处理精度高，但需要大量的数据进行训练和优化，且计算成本较高。
三、无人机遥感影像处理与图像识别的应用1.农业无人机遥感技术在农业领域的应用非常广泛。
无人机可以根据农田的土壤、气候、降雨等数据进行实时监测，从而在农业生产中更精准地施肥、浇水等，提高了农业生产效率。
使用测绘技术进行无人机遥感影像处理的关键步骤
使用测绘技术进行无人机遥感影像处理的关键步骤无人机遥感影像处理是指利用无人机获取的遥感影像进行图像处理、地物提取等操作。
测绘技术在无人机遥感影像处理中发挥着重要的作用，通过测绘技术的应用可以提高图像的精度和准确性。
本文将介绍使用测绘技术进行无人机遥感影像处理的关键步骤。
1. 数据获取使用无人机进行遥感影像处理的第一步是获取数据。
无人机可以携带多种传感器，如光学相机、红外相机、激光雷达等。
根据任务需求选择合适的传感器，并通过无人机对目标区域进行航线飞行，进行数据采集。
数据获取要考虑飞行高度、重叠度以及航线规划等因素，以保证获取到的影像数据具有足够的分辨率和详细度。
2. 数据预处理获取到的遥感影像数据可能存在一些噪声和畸变，需要进行预处理。
测绘技术可以用来校正图像畸变以及去除噪声。
图像畸变通常由无人机摄像头的镜头畸变引起，通过测绘技术可以进行摄像头标定，进而进行图像畸变矫正，提高图像的几何精度。
噪声主要包括光照不均匀、运动模糊等，可以通过测绘技术进行去噪处理，提高图像的质量。
3. 影像配准影像配准是将不同影像之间进行对准，使得它们在同一坐标系下进行分析和比较。
测绘技术可以通过特征点匹配和几何变换等方法实现影像配准。
在无人机遥感影像处理中，常常需要将多个角度或时间拍摄的影像进行配准，以得到更全面、准确的信息。
影像配准可以提高监测、分析和识别的准确性。
4. 地物提取地物提取是无人机遥感影像处理的核心任务之一，通过测绘技术可以实现对地物的自动或半自动提取。
地物提取包括建筑物、道路、水体、植被等多种类型的地物。
测绘技术可以利用图像分割、特征提取等方法，对遥感影像进行分析和处理，从而实现地物的准确提取。
地物提取的结果可以用于城市规划、资源管理、环境监测等方面。
5. 三维重建利用测绘技术进行无人机遥感影像处理还可以实现三维重建。
通过多张影像的拼接和三维坐标的计算，可以恢复出场景的三维模型。
三维重建可以应用于建筑物、地形、桥梁、森林等不同场景的三维模型构建。
基于无人机的高清影像采集与处理技术研究
基于无人机的高清影像采集与处理技术研究无人机目前已经成为了许多行业的关键工具，其中一项重要的应用是高清影像的采集与处理。
无人机搭载的高清摄像头能够提供精准、高质量的图像数据，可以应用于土地测绘、城市规划、环境监测等领域。
本文将对基于无人机的高清影像采集与处理技术进行研究，探讨其原理、方法和应用。
一、基于无人机的高清影像采集技术无人机高清影像采集技术是将高清摄像头搭载在无人机上，通过飞行器的机动性、灵活性和自主性，实现对特定区域的高精度、高分辨率影像采集。
采集到的影像数据可以用于制图、建模和分析等应用。
1. 无人机系统无人机系统主要由无人机平台和搭载的高清摄像头组成。
其中，无人机平台包括飞行控制系统、电源系统和通信系统等。
高清摄像头一般具有较大的像素数、高动态范围和快门速度，以提供优质的图像数据。
同时，无人机系统还需要具备较强的稳定性和可靠性，以保证影像采集的质量和效果。
2. 采集路线规划在进行高清影像采集之前，需要进行采集路线的规划。
规划的关键是确定采集的区域、航线和飞行参数。
通过借助地理信息系统（GIS）和无人机飞行路径规划软件，可以确定最佳的航线，以获取全面、连贯的影像覆盖。
考虑到无人机的飞行时间和电池寿命等因素，需要综合考虑航线的长度和相邻航线的重叠度，以实现高效的采集。
3. 影像采集影像采集一般通过预定航线和自动飞行模式完成。
在飞行过程中，无人机搭载的高清摄像头会按照设定的频率进行拍摄，并将拍摄的图像数据实时传输到地面站。
为了保证影像的质量，需要注意飞行高度、飞行速度和相机设置等参数。
此外，在采集过程中还需要注意避免飞行器的晃动和振动对影像质量的影响。
二、基于无人机的高清影像处理技术采集到的高清影像数据需要经过一系列处理步骤，以提取有用的信息和进行进一步分析。
高清影像处理技术主要包括影像配准、影像融合、特征提取和分类等。
1. 影像配准影像配准是将采集到的多个影像进行几何校正，使其具备一致的坐标系统和空间参考。
cc无人机多光谱影像处理流程
cc无人机多光谱影像处理流程
1. 数据采集：使用CC无人机获取多光谱影像数据，通过无人
机上的多光谱传感器收集目标区域的图像数据。
2. 数据传输：将采集到的多光谱影像数据传输至计算设备，可以通过数据线或者无线传输方式进行。
3. 数据预处理：对采集到的多光谱影像数据进行预处理，包括去除噪声、调整图像亮度、对比度等，以提高图像质量。
4. 光谱分离：将多光谱影像数据分离成不同波段的图像，通常包括红、绿、蓝、近红外等波段。
5. 影像配准：将不同波段的图像进行配准，保证不同波段的图像像素对应的地理位置一致，以方便后续处理。
6. 数据融合：将不同波段的图像进行融合，可以采用多种方法，如颜色合成、像元级融合等，以提取目标区域的更多信息。
7. 数据分析：对融合后的图像进行分析，可以使用不同的算法、模型进行目标检测、分类、变化监测等分析任务。
8. 结果输出：将分析得到的结果输出，可以以图像、统计数据、报告等形式展现给用户，以帮助其做出决策。
总体来说，CC无人机多光谱影像处理流程包括数据采集、数
据传输、数据预处理、光谱分离、影像配准、数据融合、数据
分析和结果输出等步骤，通过这些步骤可以从多光谱影像数据中提取有用的信息并支持决策。
无人机遥感影像处理技术的使用教程
无人机遥感影像处理技术的使用教程随着科技的进步，无人机遥感影像处理技术的应用日益普及。
这项技术能够通过无人机采集的影像数据，快速准确地获取地表信息，对农业、环境保护、城市规划等领域具有重要的意义。
本文将为您介绍无人机遥感影像处理技术的使用教程，帮助您更好地利用这一技术。
第一步：选择合适的无人机和相机首先，您需要选择一台适合的无人机和相机。
根据您的需求和预算，选择一款性能稳定、航时长、携带能力强的无人机，同时要选购符合您要求的相机，以获取高质量的影像数据。
第二步：飞行计划与遥控在进行无人机遥感影像处理之前，您需要先进行飞行计划。
合理规划飞行路线、高度和速度，确保无人机能够顺利完成任务。
同时，您需要掌握无人机的遥控技术，熟悉遥控器的使用方法及其功能。
第三步：数据采集在完成飞行计划后，您可以开始进行数据采集。
根据您的需求，选择合适的地点和时间，用无人机进行航拍。
在采集过程中，要注意控制无人机的高度、速度和角度，以获取清晰、准确的影像数据。
第四步：数据传输与存储数据采集完毕后，您需要将采集到的影像数据传输到计算机或存储设备中。
可以选择使用无线传输技术，将数据即时传输到计算机上，或者将存储卡插入计算机中进行数据传输。
在传输过程中，要保证数据的完整性和安全性。
第五步：图像处理与分析在数据传输和存储完成后，您可以开始进行图像处理和分析工作。
使用专业的图像处理软件，对采集到的影像数据进行校正、重叠区域去除、拼接等处理，以获取一张完整的影像地图。
同时，可以通过图像分析技术，提取出感兴趣的地物信息，并进行统计分析。
第六步：结果展示与应用经过图像处理和分析后，您可以将处理得到的结果进行展示和应用。
可以通过制作专业的地图、报告或PPT等形式，将处理结果展示给相关人员或机构。
同时，可以结合其他数据，如地理信息系统（GIS）数据、遥感影像数据等，进行进一步的分析和研究。
第七步：质量控制在使用无人机遥感影像处理技术进行数据处理和分析时，质量控制非常重要。
无人机图像处理与分析技术
无人机图像处理与分析技术是一种广泛应用于无人机领域的技术，它通过对无人机拍摄的图像进行识别、分析和处理，实现对无人机拍摄场景的智能化理解和应用。
一、图像处理技术1. 图像增强：无人机拍摄的图像往往受到光照、角度、环境等因素的影响，导致图像质量下降。
图像增强技术通过调整图像的对比度、亮度、色彩等参数，提高图像的清晰度和可读性。
2. 图像滤波：无人机拍摄的图像中可能存在噪声和干扰，影响图像的质量。
图像滤波技术通过应用不同的滤波算法，如中值滤波、边缘检测等，去除噪声和干扰，提高图像的质量。
3. 图像分割：无人机拍摄的图像中可能包含多个物体和场景，需要通过图像分割技术将它们分离出来。
图像分割技术通过阈值设定、区域生长、边缘检测等方法，将图像中的不同物体和场景分割开来。
二、图像分析技术1. 目标识别：无人机拍摄的图像中可能包含多种目标，如人脸、车辆、建筑物等。
目标识别技术通过训练模型和特征提取等方法，实现对目标类型的识别和分类。
2. 场景理解：无人机拍摄的图像中可能包含多个场景和物体，需要通过场景理解技术对它们进行理解和解释。
场景理解技术通过分析图像中的纹理、颜色、形状等信息，实现对场景的理解和解释。
3. 行为分析：无人机拍摄的图像中可能包含多个物体的运动轨迹和行为，需要通过行为分析技术对它们进行分析和理解。
行为分析技术通过分析物体的运动轨迹、速度、方向等信息，实现对物体行为的预测和分析。
三、应用场景无人机图像处理与分析技术广泛应用于各个领域，如农业、环保、安防、测绘等。
在农业领域，无人机图像处理与分析技术可以帮助农民识别作物病虫害、监测作物生长情况；在环保领域，无人机图像处理与分析技术可以帮助监测环境污染、识别野生动物活动；在安防领域，无人机图像处理与分析技术可以帮助监控犯罪行为、识别火灾隐患；在测绘领域，无人机图像处理与分析技术可以帮助快速获取地形地貌信息、提高测绘效率。
综上所述，无人机图像处理与分析技术是一种非常重要的技术，它可以通过对无人机拍摄的图像进行处理和分析，实现对无人机拍摄场景的智能化理解和应用。
无人机遥感影像处理技术的技术趋势与实际应用案例
无人机遥感影像处理技术的技术趋势与实际应用案例无人机遥感影像处理技术是近年来发展迅速的技术领域之一。
它利用无人机搭载的导航设备和遥感传感器，可以高效获取地球表面的影像数据，并通过影像处理技术进行分析和解译。
该技术具有高空间分辨率、低成本和快速部署等优势，被广泛应用于农业、城市规划、环境监测等领域。
在农业领域，无人机遥感影像处理技术可以提供精准的农田管理方案和病虫害监测。
通过遥感影像处理，可以对农田进行多光谱、热红外等多方面的监测，实时掌握农田生长情况和作物状况，并通过图像处理技术进行图像分类和病虫害识别。
例如，利用无人机遥感影像处理技术可以实现不同作物的分类和面积监测，帮助农民进行农作物的种植规划和产量预测。
此外，该技术还可以通过图像差异分析，及早发现农田中的病虫害问题，并进行精确的喷药，减少农药使用量，提高农作物产量。
在城市规划领域，无人机遥感影像处理技术可以提供高分辨率的城市地形模型和三维建筑物信息。
通过无人机遥感影像采集，可以获取城市地理信息的大量数据，并通过图像处理技术进行地形重建和三维模型构建。
这些数据可以帮助城市规划师进行城市规划与建设，优化道路布局、绿化规划等。
例如，利用无人机遥感影像处理技术可以实现城市地形测绘，得到高分辨率的数字地图，辅助城市规划师进行道路和建筑物的布局规划。
此外，该技术还可以通过红外图像处理来识别城市建筑物的能量消耗，为城市节能环保方案提供决策依据。
在环境监测领域，无人机遥感影像处理技术可以提供快速响应和高精度的监测数据。
通过无人机搭载的遥感传感器，可以对山区植被、河流水质、气象变化等进行实时监测，并通过影像处理技术进行数据分析和解释。
例如，利用无人机遥感影像处理技术可以实现森林火灾的早期检测和监测，通过图像纹理分析和火焰指数计算，可以实时监测火势发展趋势，并向相关部门提供及时的预警信息。
此外，该技术还可以通过多光谱图像处理来监测河流水质，判断水体中的悬浮物浓度和富营养化程度，帮助环境保护部门进行水生态环境的管理和保护。
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1.2.5 劣势
• 像幅小、基高比小
相同的重叠度情况下，需要跟多的控制点
• 姿态不稳定
旋偏角、俯仰、滚动，甚至导致连接有问题
• 非专业相机
光敏度、像点位移、存在镜头畸变、其它未知的系统 误差
1.3 新起点 抗震救灾(1)
1.3 新起点 抗震救灾(2)
二、无人机影像特点和影响因素分析
2.1 相机 2.2 重叠度与相机姿态角 2.3 小像幅、小基高比 2.4 分辨率与像点位移 2.5 曝光间隔与地面分辨率、地面速度关系
7.综合分析
通过分析可以看出当地面分辨率一定，飞行速度与曝光 时间成反比。可以看出飞行速度与影像的运动成正比。 因此可以知道飞行速度太快，像点位移会超出限定范围， 这就会使得影像模糊，影响地面分辨率。但同时如果飞行 速度太低，曝光间隔长了，这就会影响作业效率。 由于影像存储速度的影像，曝光间隔至少要大于2sec，所 以对于一定分辨率的影像，飞行器的飞行速度也不能太快。 飞行时既要顾及作业效率也要考虑获取的影像质量，所 以要在曝光间隔与搭载平台的飞行速度间找到一个最佳的 值。
3.8 立体像对生成
•
立体相对生成主要是用于立体测图仪 （JX4C，VirtuoZo等等）进行立体观测。 • 利用两幅相互重叠的影像构成立体相对。
4. 天工无人机摄影测量处理软件
• • • • • • • 现有处理软件模式 4.1 系统概述 4.2 系统功能 4.3 系统特色 4.4 系统流程 4.5 效率测试 4.6 实例
1.2.2 分辨率高 多角度
无人飞行器携带的高精度数码成像设备具备垂 直或倾斜摄影的技术能力，不但能竖直拍摄获取 平面影像，还能低空多角度摄影获取建筑物多面 高分辨率纹理影像，这点弥补了卫星遥感和普通 航空摄影获取城市建筑物时遇到的高层建筑遮挡 问题。所获取影像的空间分辨率能达到分米级， 系统获取的高分辨率数码影像可用于高精度数字 地面模型的建立和三维立体景观图的制作。
•室外三维检校场
三维检校场方法
• 三维控制场需要有一定的深度 • 利用空间后方交会 • 标志点的关系长期稳定、不变 • 标志点利用经纬仪精确测量
3.2 航带生成
• 根据kappa角的变化划分航带，自动去掉航 带之间转向部分影像，自动生成航带
3.3 基于特征的匹配 •
基于特征匹配通常分为点、线、面的特征匹配。 一般来说特征匹配分为三步： • ---特征提取 • ---利用一组参数对特征进行描述 • ---利用参数进行特征匹配
现有处理软件模式
• 传统摄影测量软件
– 流程成熟 – 作业效率低
• 快速拼接，生成一张全景影像
– 无精度，不可量测
• 专用无人机摄影测量软件
– 效率高 – 有待大量生产检验
4.1 系统概述 • 针对无人飞机像幅小、姿态不稳定、重叠 度大、非专业相机等特点，开发了一套无 人机摄影测量数据自动处理系统GodWork
4.4 系统流程 • 特征匹配
– 每张影像提取特征点，相邻影像进行匹配
• 初始构网
– 每张影像提取特征点，相邻影像进行匹配
• 带附加参数的光束法平差
– 把所有匹配点纳入平差过程
• DEM和正射影像生成
4.5 效率测试
采用不同地面类型无人机影像数据20套，每套数 据像片数150~800张不等，航高500~800米，佳 能400D相机，焦距24mm，像片大小3888x2592 像素 运行环境，Intel 4核 CPU主频2.33GHz、内存3G 运行模式全自动批处理 平均处理速度每分钟2-3片 成果
3.4 错误匹配过滤
• • • • 1）基于一对一约束的粗差剔除 2）基于尺度约束和角度约束的粗差剔除 3）基于几何约束的错误匹配过滤 4）RANSAC鲁棒估计
3.5 光束法空中三角测量
•
光束法空中三角测量以共线方程为基础（即摄影 时地面点，摄站点，像点共线为条件），以一幅 影像所组成的一束光线作为平差的基本单元，通 过各个光线束在空间的旋转和平移，使模型之间 的公共点的光线实现最佳交会。在具有多余观测 的情况下，在保证[pvv]最小的意义下解求待求参 数。
由于数码相机的焦距可变，这样在不同的航空条件 下内定向就会发生改变，因此可进行以下4个水平 层次上进行几何校正
• （1）在实验室二维或三维试验场进行几何校正 • （2）在一个检校区域进行飞行几何校正 • （3）为了适应特定的区域环境，在飞行任务时同时进行 检校 • （4）根据长期来检校的统计数据确定检校的时间周期
镜头畸变公式
2 2 x ( x x0 )(k1r 2 k2 r 4 ) p1 r 2( x x ) 0 2 p2 ( x x0 )( y y0 ) ( x x0 ) ( y y0 )
2 2 y ( y y0 )(k1r 2 k2 r 4 ) p2 r 2( y y ) 0 2 p1 ( x x0 )( y y0 )
1.1 为什么UAV-2
• 技术驱动
UAV(Unmanned Air Vehicle ,无人驾驶航空飞行器) 遥感平台的出现为这种应急需求提供了一种新的 技术途径。UAV 无人驾驶,由地面遥控站通过无线 电通信控制飞机的起飞、到达指定空域、实行遥 感操作、以及返回遥控站降落等操作。它可实现 危险区域目标图像实时获取、空中侦察与目标搜 索、环境监测、海区巡视、救援指挥、大气参数 测量、有毒污染地区空中监测等多种载人机无法 完成或不易完成的任务
1.2.3 性能优异 无人飞行器可按预定飞行航线自主飞行、拍 摄，飞行高度从50米到1000米，高度控制 精度达到10米。阴云天气下的低空飞行也 可获取光学影像，并且影像的逼真度超过 雷达影像。不受高度限制，不受山区低云 的影响。
1.2.4 低成本 UAV系统及传感器成本与其它遥感系统 无法相比，一般的单位和个人都有能力负 担。影像数据后处理的设备要求不高、成 本费用低，高档微机就可以作为主要设备， 不需要像传统航摄像片需配置高精度扫描 仪和数字化处理设备。
2.5 曝光间隔与地面分辨率、地面速度关系
曝光间隔与地面分辨率、地面速度关系
它们的关系可以由下面方程表示
• 由方程（1）容易看出当GSD一定时，相机的曝光间隔与 装载它的飞行器的地面飞行速度成反比关系 t: 曝光时间间隔 GSD: 地面分辨率 Vg: 飞行器的地面飞行速度 P: 航向重叠度 npix: 航向方向的像元个数
• 姿态不稳定，需要新的初始值计算方法 • 姿态不稳定，基于灰度的相关系数匹配失 效 • 重叠度增大，增加观测值个数，增加解算 稳定和可靠性
2.3 小像幅、小基高比
基线B 基线B
小像幅 大像幅
航高H
• 由于单幅影像覆盖面积小，正射影像图接 缝工作量变大，像对模型变多，增加了模 型切换和模型接边工作量 • 基高比变小，使得空中三角形不稳定，降 低解算稳定性
无人机影像处理
-自动空三、DEM正摄影像生成
一、概述
1.1 为什么无人机摄影测量(UAV) 1.2 无人机摄影测量优势与劣势 1.3 无人机摄影测量的新起点
1.1 为什么UAV-1
• 需求驱动
作为城市精细三维数据获取的主要来源之一,大比 例尺、高分辨率的遥感影像需求日趋显著。现有 的卫星遥感和航空遥感技术虽然能够获取大面积 的地理信息,但因卫星受回归周期、高度等因素影 响,遥感数据分辨率和时相难以保证;载人飞机受空 域管制和气候等因素的影响较大,缺乏机动快速的 能力,同时使用成本也比较高,因此在满足精细城市 三维信息获取的要求方面存在一定不足
r ( x x0 ) 2 ( y y0 ) 2
x0，y0为像主点 x，y为像素坐标系坐标
2.2 重叠度与相机姿态角
• 传统摄影测量
– 航向重叠60% – 旁向重叠30% – 姿态角< 3°
• 无人机摄影测量
– 航向重叠70-85% – 旁向重叠35-55% – 姿态角可达10 °以上
3.6 DEM生成 • • • • 常用的主要生成方法： 1)移动曲面拟合法 2)多面函数法DEM内插 3)有限元法DEM内插
3.7 正射影像生成与镶嵌 •
根据有关的参数与数字地面模型，利用相应的 构像方程式，或按一定的数学模型用控制点解算， 从原始的非正射投影的数字影像获取正射影像， 其实就是将影像化为很多微小的区域逐一进行纠 正（变换或映射）。然后将区域所有正射影像镶 嵌成整个区域的正射影像。
1.2 无人机摄影测量优势与劣势 • 优势
具有机动性、灵活性和安全性 分辨率高 多角度 性能优异 低成本
• 劣势
像幅小 基高比小 姿态不稳定 非专业相机
1.2.1 具有机动性、灵活性和安全性
无人飞行器的机动性、灵活性使得它不要求专用 起降场地，升空准备时间短、操作控制较容易、 运行成本低，城市的运动场、广场等都可以作为 起降场地，特别适合在建筑物密集的城市地区和 地形复杂地区及国内南部丘陵、多云地区应用。 它的安全性使得它能够在对人生命有害的危险和 恶劣环境下(如森林火灾、火山、有毒液体等)直 接获取影像，即便是设备出现故障，发生坠机也 无人身伤害。
四、待需解检校方面的问题
由于焦距长度可变，所以每次变换焦距长度都需要从 新进行相机检校即使机械固定了焦距使其不变，在飞行高 度增加时由于大气压的变化，焦距的长度仍然会发生变化
2. 像点位移带来的问题
高于5CM，需要FMC（向前运动补偿）
3. 辐射校定方面的问题
4.2 系统功能
无人机 影像数据
相机标定 参数
影像POS 数据
控制点 数据
DP-UAV 全自动处理系统
带颜色 三维 点云
DEM
正射 影像
4.3 系统特色
• 采用特征匹配，适用于大偏角影像、大高差地区 • 空三和DEM生成一体化，所有点参与光束法平差 每片像点5千~2万个，空三结果直接生成DEM • 较传统空三增加了上百倍的观测值，系统具备更强 的粗差检测能力 • 自标定，不需要严格相机参数 • 处理自动化程度高 • 支持多核CPU