3无人机数据采集
无人机巡查数据采集与智能处理
无人机巡查数据采集与智能处理无人机巡查技术在各个领域得到广泛应用，尤其是在环境监测、灾害调查和农业领域。
无人机通过高空俯瞰的视角，可以快速高效地监测、采集大量数据。
本文将重点探讨无人机巡查数据采集与智能处理的相关技术和应用。
一、无人机巡查数据采集技术随着无人机技术的快速发展，无人机巡查数据采集的技术手段也得到了显著提升。
目前，常用的无人机巡查数据采集技术主要包括遥感传感器、多光谱成像、高清摄像等。
这些技术能够提供高精度、高分辨率的数据，对于环境监测、农业调查等领域具有重要的作用。
1. 遥感传感器遥感传感器是无人机巡查数据采集的核心装备。
它能够获取不同波段的光谱信息，进而实现对目标区域的无损检测和观测。
常用的遥感传感器包括红外热像仪、气象传感器和光学相机等。
这些传感器可以通过搭载在无人机上，实现对大范围地区的数据采集和分析。
2. 多光谱成像多光谱成像技术是无人机巡查数据采集的一项重要技术手段。
它通过对目标区域进行多波段的光谱成像，进而提供丰富的地物信息。
多光谱成像技术可以应用于农业调查、植被监测等领域，为决策提供准确的数据支持。
3. 高清摄像高清摄像技术是无人机巡查数据采集中应用最广泛的一项技术。
无人机搭载高清摄像设备可以实现对地面景象的高分辨率拍摄，捕捉到更为细节的信息。
高清摄像技术广泛应用于环境监测、海洋调查等领域，为科学研究和决策提供重要的数据支持。
二、无人机巡查数据智能处理技术无人机巡查数据采集后，如何对采集到的海量数据进行智能处理，提取有用的信息，对于实现数据的快速分析和应用至关重要。
目前，智能处理技术在无人机巡查数据处理中发挥着重要作用。
1. 图像识别与目标检测图像识别和目标检测是无人机巡查数据智能处理的重要技术。
通过深度学习算法，对无人机采集到的图像进行识别和分析，可以实现对目标物体的快速检测和定位。
这项技术可以被广泛应用于环境监测、灾害调查等领域，提高数据处理的效率和准确性。
2. 数据挖掘与模式识别数据挖掘和模式识别技术是对无人机巡查数据进行智能处理的重要手段。
无人机测绘操控中的数据采集与处理技术
无人机测绘操控中的数据采集与处理技术无人机在测绘领域的应用越来越广泛，其高效、准确的数据采集与处理技术成为无人机测绘的核心。
本文将从数据采集和处理两个方面探讨无人机测绘操控中的技术应用。
一、数据采集技术无人机测绘的数据采集主要包括航路规划、航线飞行和传感器数据获取三个步骤。
首先，航路规划是无人机测绘的第一步，通过规划合理的航路，可以提高测绘效率和数据质量。
在航路规划中，需要考虑测绘区域的地形、障碍物以及测绘任务的要求，以确定最佳的航线。
其次，航线飞行是数据采集的核心环节。
无人机可以根据预先设定的航线自主飞行，通过搭载的传感器获取地面图像和其他数据。
在飞行过程中，无人机需要实时调整航线和飞行高度，以适应不同的测绘任务。
最后，传感器数据获取是无人机测绘的关键。
无人机常用的传感器包括摄像头、激光雷达和红外传感器等。
摄像头可以拍摄高分辨率的航拍照片，激光雷达可以获取地形高程数据，红外传感器可以检测地表温度等。
通过这些传感器的数据获取，可以实现对测绘区域的全面、多角度的数据采集。
二、数据处理技术无人机测绘的数据处理主要包括数据预处理、数据配准和数据融合三个步骤。
首先，数据预处理是数据处理的第一步，主要是对采集到的原始数据进行校正和修复。
无人机飞行过程中，可能会受到风力、姿态变化等因素的影响，导致数据的偏差和噪声。
通过数据预处理，可以对这些偏差和噪声进行校正和修复，提高数据的准确性和可靠性。
其次，数据配准是将不同传感器获取的数据进行统一坐标系下的对齐。
由于无人机测绘过程中可能使用多种传感器，每个传感器获取的数据可能存在坐标系不一致的问题。
通过数据配准，可以将这些数据统一到同一个坐标系下，实现数据的一致性和可比性。
最后，数据融合是将不同传感器获取的数据进行融合，生成最终的测绘产品。
通过数据融合，可以将航拍照片、地形高程数据和红外图像等不同类型的数据进行融合，生成高精度的地图、三维模型等测绘产品。
三、技术应用与发展趋势无人机测绘操控中的数据采集与处理技术在各个领域都有广泛的应用。
农业无人机的数据采集与图像处理方法研究
农业无人机的数据采集与图像处理方法研究随着科技的不断发展，农业领域也逐渐迎来了无人机技术的应用。
农业无人机通过搭载传感器和摄像设备，能够收集大量农田的数据，为农业生产提供精准的决策支持。
本文将探讨农业无人机的数据采集和图像处理方法，以及它们在农业生产中的应用。
一、农业无人机的数据采集方法农业无人机的数据采集是指通过搭载各种传感器和仪器，实时获取农田的空间、光谱和时间信息，以支持农业生产的决策和管理。
常用的农业无人机数据采集方法有以下几种：1. 遥感数据采集：利用农业无人机搭载的遥感仪器，如光谱仪、红外相机等，对农田进行空间和光谱信息的采集。
通过无人机高空飞行的优势，可以获取大范围、高分辨率的遥感数据，用于农作物的生长监测、病虫害识别等。
2. 摄像数据采集：通过农业无人机搭载的摄像设备，如高清相机、热像仪等，对农田进行图像采集。
摄像数据采集可以实时获取农田的图像信息，用于土壤养分评估、作物品种识别等。
3. 多模态数据采集：利用农业无人机搭载多个传感器和仪器，结合遥感和摄像数据采集方法，获取农田的综合信息。
多模态数据采集可以提供更全面、准确的农田信息，对农业生产的决策和管理具有更高的精度和可靠性。
二、农业无人机的图像处理方法农业无人机采集的大量数据需要进行图像处理，以提取有用的信息和知识。
常见的农业无人机图像处理方法如下：1. 图像拼接：将农业无人机采集到的多张图像进行拼接，形成更大范围的影像。
图像拼接方法可以提高农田的空间分辨率，减少图像噪声，为农业生产提供更准确的信息。
2. 特征提取：通过图像处理算法，提取农田图像中的特征信息。
特征提取方法可以用于作物识别、病虫害检测等。
常见的特征提取算法包括边缘检测、颜色分割等。
3. 图像分类：利用机器学习和深度学习等技术，对农田图像进行分类和识别。
图像分类方法可以将农田图像分为不同的类别，如作物类型、土壤类型等，为农业生产的决策提供重要依据。
三、农业无人机数据采集与图像处理方法在农业生产中的应用农业无人机的数据采集与图像处理方法在农业生产中有着广泛的应用。
第三次全国农业普查农作物面积遥感测量无人机数据采集细则
第三次全国农业普查农作物面积遥感测量无人机数据采集细则（一）目标无人机航拍影像既可以对星载亚米级影像数据源提供有效补充，又是替代人工实地调查的有效手段。
第三次全国农业普查遥感测量工作中，采用人工实地和无人机实地数据采集相结合数据采集方式，提高数据采集的精度和效率，预计可能有10%以上的抽中普查区存在影像数据获取困难或者调查困难需要采用无人机进行测量。
（二）无人机作业基本要求第三次全国农业普查农作物面积遥感测量工作中，利用无人机设备执行实地调查或者遥感影像数据采集时，作业设备应具备以下基本条件：（1）能够在农田等复杂环境平稳飞行，可搭载多载荷农业传感器获取遥感数据，数据获取后能够快速处理；（2）可根据农业调查作业任务框自动规划飞行航线，自主飞行，并同步记录航拍影像与位置、IMU（惯导系统）的姿态数据；（3）规范化、易操作、安全可靠电动无人机,具备“一键返航”、“紧急降落”等应急响应自动操作能力。
（4）作业能力：续航时间不少于30分钟，有效载荷不小于300g，固定翼飞行高度在100-800米范围内，旋翼飞行高度在60-300米范围。
（5）无人机起降方式：固定翼：自动、半自动起飞，以伞降为主要降落方式。
旋翼：全自动垂直起飞、全自动自主降落。
（6）具备无人机光电系统、重力平衡、陀螺仪稳定、传感器测试等自检校功能。
（7）无人机飞行过程中提供不少于3个通道的无线通讯链路。
（8）单架次作业面积：至少0.1*0.1米分辨率，400*400m（9）安全性：具备两种着陆方式，一是控制台可操控的正常着陆，二是紧急情况下应急处理模式。
（三）无人机影像和解译样方数据质量要求1、数学基础根据《工作进度安排和成果要求》内的关于数据成果的统一的数学基础要求执行。
2、无人机影像质量与精度要求无人机影像是经无人机搭载的航拍相机记录下的单张照片集，完整的影像质量信息包括：单张照片数据信息：影像尺寸、分辨率、颜色通道、相机型号、光圈值、曝光时间、ISO、镜头焦距等信息。
无人机电力巡检中的数据采集与处理技术
无人机电力巡检中的数据采集与处理技术近年来，随着无人机技术的飞速发展，无人机在各个领域中得到广泛应用，其中之一便是在电力巡检中的应用。
在传统电力巡检中，人工巡检容易出现漏检、误检等问题，而无人机电力巡检则能够有效地解决这些问题。
然而，无人机电力巡检依赖于大量的数据采集与处理技术，本文将从数据采集与处理两方面进行探讨。
一、无人机电力巡检中的数据采集技术1. 传感器技术在无人机电力巡检中，传感器技术是最为常见的数据采集技术。
通过将传感器安装在无人机上，可以对电力设备的温度、振动、电流等情况进行实时监测，并获取相应的数据。
传感器技术可以准确地获取电力设备的实时数据，为后续的数据处理提供依据。
2. 图像采集技术在无人机电力巡检中，图像采集技术也是不可或缺的数据采集技术。
通过无人机上搭载的高清摄像头，可以对电力线路、变电站等设备进行拍摄，获取高清图像数据。
图像采集技术可以使得电力设备的状态一目了然，为后续的数据处理提供精准的数据。
3. 激光雷达技术激光雷达技术是一种新兴的无人机数据采集技术，通过发射激光束来探测电力设备、电线杆、电线缆等设备的三维坐标和形状。
激光雷达采集的数据具有高精度、高稳定性和高可靠性的特点，可以大大提高无人机电力巡检的效率。
二、无人机电力巡检中的数据处理技术1. 数据预处理技术传感器、图像采集等数据采集技术采集到的数据是庞大无比的，需要进行数据预处理。
数据预处理技术主要包括无用数据删除、数据降噪、数据标准化等环节，用于保证数据的准确性和完整性，并为后续的数据处理提供准确的数据基础。
2. 数据挖掘技术数据挖掘技术是无人机电力巡检中的重要数据处理技术之一，可以对海量数据进行分类、聚类、预测等分析。
通过数据挖掘技术，可以准确地判断电力设备的状态、性能和变化趋势，为电力维护人员提供数据支持。
3. 云计算技术在实际的无人机电力巡检中，数据量庞大，需要大量计算资源进行处理。
而云计算技术的出现，为无人机电力巡检提供了更加便捷、高效、稳定的计算资源。
无人机数据采集与预处理技术解析
无人机数据采集与预处理技术解析随着科技的发展，无人机在各个领域的应用越来越广泛，数据采集和预处理技术的重要性也越来越突出。
本文将从无人机数据采集和预处理的技术原理、应用场景以及未来发展趋势三个方面进行详细解析。
一、无人机数据采集的技术原理无人机数据采集是指通过无人机搭载的各种传感器获取目标区域中的信息，并将这些信息进行传输和处理的过程。
常用的传感器包括高分辨率摄像头、红外线传感器、激光雷达、温度传感器等。
在数据采集的过程中，无人机需要克服多种复杂影响因素，如高空风力、气压变化、地形变化等。
因此，对无人机的设计和控制精度要求较高。
采集到的数据还需要进行处理和分析，以便得出更加准确的结论。
此时，预处理技术也变得至关重要。
二、无人机数据采集与预处理的应用场景1.环境监测无人机可以携带各种传感器进行环境监测，如空气质量检测、水域水质监测、火场烟雾监测等，具有快速、高效、准确等优点。
2.工业检测无人机可以进行工业巡检，对机器设备、建筑物、电线杆等进行检测，发现问题及时修复，减少安全事故的发生。
3.精准农业无人机可以搭载各种传感器进行农业检测，如土壤性质检测、作物生长状态监测，帮助农民科学合理地进行农业生产。
三、无人机数据采集与预处理的未来发展趋势1.数据集成化未来无人机数据采集将会趋于集成化，传感器集成度将会提高，可以在更大的空间范围内进行信息采集。
2.重点自动化对于一些重点应用领域，无人机采集与预处理将实现完全自动化，节省时间和人力成本，提高效率。
3.人工智能技术加持随着人工智能技术的发展，无人机将利用深度学习等人工智能技术，自动分析和处理数据，减少人为干预，使得数据处理更加精准。
综上所述，无人机数据采集与预处理技术的应用前景十分广阔，未来还将有更多的创新和突破，为各个领域的应用带来更多的便利和效益。
无人机助力三位一体环保智慧监控基本流程包括
无人机助力三位一体环保智慧监控基本流程包括1.传感器检测：无人机通过搭载各种传感器，如高分辨率摄像头、红外线摄像头、热像仪、气体传感器等，对环境进行实时检测。
通过传感器的应用，可以实时监测环境中的温度、湿度、气象条件、大气污染等各项指标，并将检测到的数据传输到控制中心。
2.数据采集：无人机根据搭载的传感器对环境进行全面检测，并将检测到的数据进行采集与记录。
数据采集包括图像采集、视频录制、气象数据记录等多个方面。
在数据采集过程中，无人机会根据预设的航线进行飞行，并通过稳定的飞行姿态，保证数据的准确性和完整性。
3.数据传输与处理：数据采集完成后，无人机将采集到的数据通过数据传输设备，如无线电通信设备或移动网络设备等，将数据传输到远程的控制中心。
在数据传输的过程中，需要保证数据的可靠性和及时性。
传输完成后，控制中心会对数据进行初始处理，如去除噪声、校准传感器等。
4.智能监控与预警：控制中心对传输来的数据进行智能监控与分析，通过数据处理算法和模型，对环境的状态进行监测和评估。
监控过程中，主要关注环境的异常情况，如火灾、气象灾害、环境污染等，并通过智能预警系统，给出相应的预警信号。
无人机也会根据控制中心的指令，对发现的异常情况进行实时拍摄、录像等操作，以提供更多的信息和数据支持。
整个流程的基本原理是无人机作为数据采集和传输的工具，搭载传感器对环境进行监测，并将采集到的数据传输到控制中心。
控制中心通过数据处理和智能算法，对数据进行分析和评估，实现对环境的智能监控与预警。
无人机辅助三位一体环保智慧监控的流程将大大提高监测的效率和准确性，同时也提高了环境监测的智能化水平，提升了环境管理和保护的能力。
如何使用无人机进行地理信息系统数据采集
如何使用无人机进行地理信息系统数据采集无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）是一种近年来快速发展的技术，它不仅具备了飞行器的功能，还能承载各种传感器，成为地理信息系统（Geographic Information System, GIS）数据采集的有力工具。
本文将探讨如何使用无人机进行地理信息系统数据采集，并介绍一些相应的技术和应用案例。
一、无人机地理信息系统数据采集的概述随着科技的发展和无人机技术的成熟，无人机地理信息系统数据采集成为了一种高效、精确的方式。
传统的地理信息系统数据采集通常依赖人工地勘或使用卫星图像，但这些方法有时效率低、精度不高，且成本较高。
相比之下，无人机可以低空飞行，更接近目标区域，通过搭载相机、激光雷达等传感器来获取高分辨率的地理数据。
这些数据可以用于地形建模、环境监测、农业管理等众多领域。
二、无人机地理信息系统数据采集的技术要点1. 无人机选择与搭载传感器无人机的选择要根据需要进行相应的考虑。
应根据测绘区域的大小、难度和精度要求来选择合适的无人机型号。
同时，在采集地理信息系统数据时，还要根据实际需求搭载合适的传感器，如相机、多光谱传感器或激光雷达。
这些传感器的性能和参数将会直接影响数据的质量和准确性。
2. 飞行计划与路径规划在进行无人机地理信息系统数据采集前，需要制定详细的飞行计划和路径规划。
飞行计划应包括起飞点、降落点、航线设计等，以确保无人机能够在目标区域内高效、准确地完成任务。
路径规划则可以通过使用地图软件或专业数据采集软件来实现，以确保无人机能够按照事先设定的路线进行飞行。
3. 数据获取与处理在无人机完成飞行任务后，需要对采集到的数据进行处理。
对于相机采集的图像数据，可以使用图像处理软件进行拼接、校正和去除畸变等操作；对于激光雷达采集的点云数据，则需要进行滤波、配准和拟合等过程。
数据处理的目的是提高数据的准确性和可用性，以及为后续的地理信息系统分析和应用做好准备。
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基于尺度/旋转不变的全自动相对定向(无人机影像 – 影像旋偏角较大)
2.2 对相对定向的影响
• 基高比小：由于无人机获取的影像重叠度大，摄影 时的基线短，而基线越短，所成的交会角就会小， 极大程度的影响了测图的高程精度，如果仍然按传 统方法用相邻影像构成立体相对，高程精度就很难 得到保证。一般处理办法是通过隔片构成立体相对， 通过增加基线长度和增大前方交会角的方式，提高 测图的高程精度。 • 大偏角：当无人机在几百米高空飞行时，由于其自 身的质量较轻、气流影响较大，使其在空中的姿态 很不稳定，导致获取的影像存在较大的畸变差，并 且相邻影像的亮度、对比度的差距也较大，降低了 同名点匹配的数量和精度，而影像的相对定向的精 度与匹配特征点的数量和精度密切相关。
普通定焦型 普通单反型 可量测单反型
镜头畸变
• 从左图中的我们直接看出可以看出边缘像片点的镜头畸 变值较中间大，而右图给出了镜头畸变大小与点离像主 点距离的模拟的函数关系。
1 无人机遥感的缺点
1.2 小像幅、小基高比
基线B 基线B
小像幅
航高H
大像幅
相机性能和无人机性能之间的平衡
考虑到拍摄响应和实际像幅，不能飞得太低
• 摄影相机安装在无人机的移动平台上，在相机曝光时间内飞行器的运动 产生的像点位移会造成影像模糊。对于大型专业宽幅量测数码航空相机 会通过时间延迟与向前运动补偿来消除像点位移影响。但对于无人机搭 载的中幅甚至小幅的非量测相机，这些像点位移是没法得到补偿的。
主要内容
2 无人机航飞对数据处理影响
• • • • • 大偏角给匹配带来困难 基高比小和大偏角对相对定向的影响 高重叠度的匹配更稳健 像点位移降低了像点量测精度 非专业相机的镜头畸变
2.5 低空无人机相机标定
• 二维平面法
2.5 低空无人机相机标定
•室外三维检校场
2.5 低空无人机相机标定
主要内容
3 无人机航摄计划
航测无人机规范
• 《无人机航摄安全作业基本要求》， 编号为CH/Z 3001－2010； • 《无人机航摄系统技术要求》， 编号为CH/Z 3002－2010； • 《低空数字航空摄影测量内业规范》， 编号为CH/Z 3003－2010； • 《低空数字航空摄影测量外业规范》， 编号为CH/Z 3004－2010； • 《低空数字航空摄影规范》， 编号为CH/Z 3005－2010。
• 选择航摄时间，既要保证具有充足的光照度，又要避免过 大的阴影。
3.2 航空摄影
3.2.2 航飞
起
飞
降
地面站 空中飞行
落
3.2 航空摄影
3.2.3 航带整理
3.2 航空摄影
3.2.4 飞行质量
• A、像片重叠度
– 航向重叠度一般应为60%-80%；最小不应小于53%。 – 相邻航线的像片旁向重叠度一般应为15%-60%，个别最小不应小 于8%。
在空中飞行, 视点高， 地面地物遮挡少, 便于 获取高质量的纹理信 息用于3D建模和小范 围测图作业
1 无人机遥感的缺点
• • • • • • 装载非专业数码相机 小像幅、小基高比 影像数量多 抗风能力差, 稳定性差 重叠度高，偏角大 存在像点位移
1 无人机遥感的缺点
1.1 装载非专业数码相机 数码相机
影响到摄影比例尺成图精度
1 无人机遥感的缺点
1.3 影像数量多
• 像幅小，像片多，影响处理效率，需要更多的控 制
• 举例：对6km2 方某地进行航拍，
① 无人机平台装载Cannon 450D相机、
全部相片数达1200张 ① 传统航测平台使用DMC相机 全部相片不超过300张
1 无人机遥感的缺点
3.1 工作准备
3.1.1 无人机的选择 • 飞行速度
飞行速度越慢，像点位移越小
• 飞行平稳度
飞机平稳，保证重叠度
• 续航时间
续航时间长短，直接影响作业效率
• 有效荷载
可装载的相机类型（+镜头）
• 易操作性 • 维修保养
3.1 工作准备
3.1.2 航摄范围的确定
• 根据选定的实验区在对应的地形图上确定 出测图范围和摄影范围；
1.4 抗风能力差, 稳定性差
• 由于体积小飞行中抗风能力差, 稳定性差, 载重量少
1 无人机遥感的缺点
1.5 重叠度高、偏角大
• 航向重叠度能达到 70-85%，旁向重叠 35-55%，但受相机 姿态的影响，所拍摄 影像间的预设重叠度 无法得到严格保证 • 相邻影像间很可能存 在较大的旋角和上下 错动，最大旋转角可 能达到 20°
• 飞行前布控，可以提高精度。圆形点较优 • 飞行后布控，平面内的标志点较优
3.1 工作准备
3.1.5 控制点布设及测量
3.1 工作准备
3.1.5 控制点布设及测量
3.2 航空摄影
3.2.1 摄影季节和航摄时间的选择
• 航摄季节应选择本摄区最有利的气象条件，并要尽可能的 避免或减少地表植被和其他覆盖物对摄影和测图的不良影 响，确保航摄像片能够真实地显现地面细部。
2.1 大偏角给匹配带来困难
• 由于无人机姿态不稳定的特性，决定了相邻影 像间很可能存在较大的旋偏角和上下错动，无 法使用传统的灰度影像匹配算法获取同名点， 具体在以下三个方面：
– 像间的左右重叠度和上下重叠度变化大，加上低空 遥感影像摄影比例尺大，造成表面不连续地物（如 高楼）在影像上的投影差大，因而无法确定匹配的 搜索范围； – 相邻影像间的旋偏角大，难以进行灰度相关； – 飞行器的飞行高度、侧滚角和俯仰角变化大，从而 导致影像间的比例尺差异大，降低了灰度相关的成 功率和可靠性
2.3 高重叠度的匹配更稳健
• 影像的重叠度越大 ( 也即基线越短 ) ，相邻影像间的差异越小， 自动匹配越容易，匹配点越多，相对定向的精度也非常好。 • 随着影像重叠度的减小 ( 也即基线变长 ) ，影像间的差异变大， 由姿态引起的影像间的差异比较明显，造成匹配的同名点数不 断减少，相对定向精度逐渐降低，在重叠度低于65％时(大于60 ％)，匹配困难。
4 航摄成果质量检查
4.3 像片旋偏角
相邻像片的主点连线与像幅沿航 线方向的两框标连线之间的夹角 称像片的旋偏角。
实际航空摄影时，可通过设置摄 影仪在其座架中的旋转角从而消
1
2
除或减小旋偏角，以达到理想的 立体覆盖效果。
4 航摄成果质量检查
4.4 航线弯曲度
航线弯曲：把一条航线的航摄像片根据地物经线叠拼起来， 每张像片的主点连线不在一条直线上，而呈现为弯弯曲曲 的折线。 航线弯曲度 ——最大弯曲矢距（δ ）与航线长度（L）之比
3.1工作准备
航飞路线设计
飞行设计
• 重叠度
通常采用航向75%旁向50%重叠，保障60%30%重叠要求
• 航高
充分顾及影像的有效分辨率，并非航高越低分辨率越高
• 有风天气
尽量避免有风天气飞行，特殊情况采用高重叠度方式进 行飞行，减小后期处理工作量和保证处理精度
3.1 工作准备
3.1.5 控制点布设及测量
航向重叠 度(%) 自动匹配 点数 中误差 (pixel) 89.1 86.3 80.1 75.3 70.0 65.1
940
770
645
510
440
348
0.1
0.2
0.3
0.4
0.6
0.8
2.4 像点位移
• • • • •
飞行器的地面速度 相机曝光时间 焦距长度 c 飞行器的飞行高度 像元大小
像点位移综合分析
Lx
Px
4 航摄成果质量检查
4.2 像片倾斜角 • 一般根据像片边缘或角隅上圆水准气泡影像偏离 其中心的程度进行检查，尤其要注意检查整条航 线相邻像片上水准气泡偏离其中心的方向和位置 是否有明显的移动。无水准气泡记录的像片可在 已有的地形图上选择若干明显地物点作为控制点 用摄影测量方法进行测算检查。
• F、记录资料的填写
– 每次飞行均应认真填写飞行报告表和摄影处理参考表等原始记 录资料，并随所摄航片送交摄影处理工序存查。
3.2 航空摄影
3.2.5 摄影质量 • 正确选择滤光镜，确保曝光量正常，底片密度和 反差适中、影像清晰、色彩丰富、颜色饱和、彩 色平衡良好。 • 直接观察像片，应能辨认出与航摄比例尺相适应 的细小地物影像，能够建立清晰的立体模型，能 确保立体量测的精度。
无人机遥感数据采集
主要内容
1 无人机测图的优势
由于采用无人及远距离操作、适合于人无法达到的危险地区作业
大坝监测
滑坡与塌方调查
冰川与泥石流监测
雪崩
火山监测
地雷探测
1 无人机测图的优势
由于体积小、重量轻，一般不算做飞行器受限制小, 搬运方便
1 无人机测图的优势
由于飞行高度低, 能够
获取高分辨率数据
主要内容
4 航摄成果质量检查
4.1 像片重叠度 • 将相邻两张像片按其中心附近2cm范围的地物重 叠后，再将重叠百分尺的末端置于第二张像片的 边缘，读取第一张像片边缘在重叠百分尺上的分 划值，此值即为像片的航向重叠度。
S
1
S2
Px 1)航向重叠度 q x Lx
2)旁向重叠度
qy
Py Ly
3.1 工作准备
3.1.3 航摄仪和摄影比例与航高的确定
• 根据测图方法、仪器设备、比例尺和测图精度等要求综合 选择与其相匹配的航摄相机。 • 数码航空摄影的地面分辨率GSD取决于飞行高度。
3.1 工作准备
3.1.4 航飞路线设计
• 在避开航摄范围内高压电力线和军民航空器的前提下，保 证航摄飞行路线的直线性，并把项目区分成若干测段每一 测段再分为若干航带，这样便于航摄作业。