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    基于無人機攝影測量的地形三維重建研究

    2022-09-22 08:51:32溫立文賈延
    科技創(chuàng)新導(dǎo)報 2022年16期
    關(guān)鍵詞:瓦片測區(qū)三維重建

    溫立文 賈延

    (北京星天地信息科技有限公司 北京 102299)

    影像的三維重建是基于雙目立體視覺的原理,結(jié)合傳統(tǒng)攝影測量技術(shù),利用多視角的無人機影像數(shù)據(jù)生成三維模型的技術(shù)。該方法最核心的算法和技術(shù)包括:第一,基于SFM 算法的空三加密,這一步是為了恢復(fù)無人機影像的空中位置和姿態(tài),并且得到高精度的稀疏點云數(shù)據(jù)[1];第二,基于SGM 算法的密集匹配,這一步是為了生成深度圖,再對深度圖進行融合來獲取密集點云,密集匹配是后續(xù)DSM生成和DOM糾正的基礎(chǔ),最后通過點云插值和紋理映射,獲取DSM 和DOM影像[2]。

    1 研究區(qū)概況

    研究區(qū)域位于河北省某煤礦,是一處正在進行開采的井工礦采煤工作面。課題選擇該工作面正上方及附近區(qū)域地表范圍作為無人機影像獲取區(qū)域,該區(qū)域東西最大間距為789m,南北最大間距為221m,面積約為0.12km2。監(jiān)測區(qū)域被河流分為兩個區(qū)域:河?xùn)|岸主要為村莊居民區(qū),地物多為房屋建筑物;河西岸主要為作物區(qū)域,地物包括公路、農(nóng)作物和樹木。測區(qū)多元化的地物為本文研究礦區(qū)開采對地表地形、地物的變化特征提取提供了樣例數(shù)據(jù)。

    2 數(shù)據(jù)獲取

    無人機影像數(shù)據(jù)獲取的流程主要包括航測前的準備工作和實地采集兩大部分,具體的內(nèi)容如圖1所示。

    圖1 無人機影像獲取流程

    2.1 航線規(guī)劃

    由于實驗中所用采集數(shù)據(jù)的無人機搭載的是單目相機,因此,單次實驗需要通過調(diào)節(jié)相機云臺的傾角對測區(qū)進行5 次拍攝,獲取不同角度測區(qū)的無人機影像數(shù)據(jù),以保證測區(qū)三維重建的完整性和精確性。

    在規(guī)劃航線時,考慮到所采用的輕型無人機像幅較小及測區(qū)地表地物較為復(fù)雜的多重原因,決定采用高重疊度的布設(shè)方案[3]。航線布設(shè)的具體參數(shù)為:相對航高80m;地面分辨率2.19cm;航帶間距25m;航向重疊率80%;旁向重疊率70%;5 次飛行相對傾角分別為90°、45°、135°、45°、135°。

    2.2 控制點布設(shè)

    按照無人機攝影測量外業(yè)像控點布設(shè)的原則和要求,本文中的3 次實驗均采用以CORS 站為基準站、使用網(wǎng)絡(luò)RTK 進行快速定位的方法獲取監(jiān)測點的空間位置信息[4]。在對每一個監(jiān)測點進行測量前,均對流動站進行初始化并得到固定解,且對每個監(jiān)測點進行在當?shù)刈鴺讼?、WGS-84-BLH 和WGS-84-UTMZone50(N)3個坐標系下的測量。其平面位置中誤差≤0.02cm,高程中誤差≤0.02cm,最大限差是中誤差的2倍[5]。本文采用的是全野外布設(shè)像控點的方式,控制點均勻分布在村落區(qū)域、公路區(qū)域和作物區(qū)域。3 期的控制點布設(shè)數(shù)量依次為11、9、12,其中,第三期的控制點如圖2所示。

    圖2 第三期影像控制點分布圖

    2.3 實地采集

    本次采用的是單目相機搭載在四旋翼的輕量級無人機Phantom 4 PRO V2.0上進行影像數(shù)據(jù)采集。

    本項目一共采集了3 期影像數(shù)據(jù),均是無人機飛行所攝影像。第一期影像拍攝時間為2020年1月15日,為工作面采掘開始階段;第二期影像的拍攝時間為2020年6月11日,為工作面采掘收尾階段;第三期影像拍攝時間為2021年1月15日,為工作面采掘1年后。另外,還獲取了礦區(qū)監(jiān)測點的沉降監(jiān)測數(shù)據(jù),為后期數(shù)據(jù)的精度驗證提供了數(shù)據(jù)支持。

    在航測前的相機標定、航線規(guī)劃和像控點布設(shè)等準備工作全部完成之后,便進行無人機影像的實地采集。

    3 空中三角測量結(jié)果及精度分析

    本文選擇Context Capture 來進行無人機影像的三維重建。借助這個軟件,無需昂貴的專業(yè)化設(shè)備,即可對無人機影像進行三維重建,進而獲得測區(qū)的DOM、DSM、三維點云和三維模型等產(chǎn)品數(shù)據(jù),具體的三維重建處理流程如圖3所示。

    圖3 C ontext C apture 無人機三維重建處理流程

    將預(yù)處理完畢的無人機影像數(shù)據(jù)導(dǎo)入Context Capture 軟件中,檢查影像的完整性,包括影像的頭文件、POS 數(shù)據(jù)、坐標系;導(dǎo)入控制點文件、相機標定參數(shù);最后,檢查影像序列的正確性,檢查每個曝光點的影像信息及相鄰帶側(cè)視影像飛行方向是否一致,同時與垂直圖像的飛行方向也要一樣。

    空中三角測量結(jié)束之后,可以獲得測區(qū)的稀疏點云數(shù)據(jù)和空中三角測量報告,報告的內(nèi)容包括總體質(zhì)量概括、連接點的數(shù)量和分布、控制點和檢查點的精度,測區(qū)稀疏點云數(shù)據(jù)如圖4所示。

    圖4 稀疏點云數(shù)據(jù)

    4 地形三維重建的影像產(chǎn)品數(shù)據(jù)及精度評價

    4.1 三維重建影像產(chǎn)品的生成

    在通過空中三角測量獲取了無人機影像的稀疏點云數(shù)據(jù)后,便可進行三維數(shù)據(jù)的生產(chǎn)。根據(jù)后續(xù)研究和分析的需要,本文中通過三維重建獲取的三維數(shù)據(jù)包括:三維點云數(shù)據(jù)、TDOM影像、DSM影像。

    由于影像數(shù)據(jù)量較大,且現(xiàn)有的計算機運算能力有限,需對空三生產(chǎn)的稀疏點云數(shù)據(jù)進行空間立方體的分塊處理:第一期稀疏點云被劃分為76 個瓦片,每塊瓦片的大小為68m 的區(qū)塊;第二期稀疏點云被劃分為64 個瓦片,每塊瓦片的大小為76m 的區(qū)塊;第三期稀疏點云被劃分為78個瓦片,每塊瓦片的大小為67m的區(qū)塊。完成分區(qū)后,便開始進行三維數(shù)據(jù)的生產(chǎn),最終獲得三期實驗的DSM影像、DOM影像和三維點云數(shù)據(jù)。三期DSM數(shù)據(jù)如圖5所示。

    圖5 三期DSM 數(shù)據(jù)

    4.2 三維重建影像產(chǎn)品的精度評價

    為了進一步驗證所得三維數(shù)據(jù)的精度,將圖上所得控制點與控制點實測的數(shù)據(jù)進行對比,算出所得DSM 影像、DOM 影像和三維點云的誤差,誤差的統(tǒng)計如表1所示。

    表1 DO M/DSM 精度評價

    3 次實驗的成圖精度均小于1∶500 比例尺下給定限值的要求(DOM 平地、丘陵地區(qū)小于0.6,山地、高山小于0.8)[6],同時也滿足后續(xù)特征提取的精度要求。

    5 結(jié)語

    本文研究了基于無人機影像的地形三維重建原理與方法,包括基于SFM 算法的空中三角測量、基于SGM算法的點云密集匹配、DSM插值和紋理映射生成DOM 影像。通過三維重建,可獲取礦區(qū)的三維點云、DSM 和DOM 數(shù)據(jù),利用控制點三維坐標信息,對空三和生成的三維產(chǎn)品進行了精度驗證。

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