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关于航空摄影测量论文范文资料 与像素工厂在航空摄影测量中的应用有关论文参考文献

版权:原创标记原创 主题:航空摄影测量范文 科目:职称论文 2024-03-11

《像素工厂在航空摄影测量中的应用》:这篇航空摄影测量论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。

摘 要:随着数字地理信息工程技术的发展,数字产品的最新产品信息已经覆盖了社会和经济发展的各个方面,产品更新速度的要求也越来越高,传统的航空摄影测量技术已经不能完全满足社会经济发展的需要.在本文中,与传统航空摄影和现代航空摄影测量的主要优缺点进行了简单的比较,并介绍了现代像素工厂在航空摄影测量中的应用.

关键词:像素工厂;航空摄影测量;应用情况

像素工厂(简称PF)是世界上第一个遥感图像处理系统、自动化并行处理、图像的各种兼容性、远程管理等,代表了当前遥感数据处理技术,主要用于地形图测绘,城市规划,城市环境变化监测航空摄影测量等.无人机遥感图像处理技术的像素工厂逐渐成为基于内容的研究热点.在航天遥感远程计算机为核心的处理平台,它是由多个计算机节点组成,具有强大的计算能力,摄影测量与遥感数据处理平台强大.

1.传统航空摄影测量的局限性

传统的航空摄影测量技术在数字4D产品的生产,由于其技术方面,技术产品的时代,生产设备,空间的局限性,存在诸多薄弱环节. 相邻的重叠范围,导致生产成本高.传统的黑白胶片摄影侧重叠20% ~ 40%,50% ~ 80%航向重叠,重叠范围.数码摄影,横向重叠10% ~ 30%,20% ~ 40%的纵向重叠,相比能节省成本.

随着数字图像的黑白胶片图像相比不是很清晰,颜色不均匀,容易产生反光膜,黑与白的对比剂瓶,易产生分色线.行业内外所需图像控制点的布局条件,如密度控制点,溶液在工业自动化,工作量大.传统的图像和矢量数据叠加,无缝不拼接.

2现代航空摄影测量的优势

2.1像素工厂无人机影像空三处理的原理与方法

无人机遥感图像采集系统一般由小阵数码相机分辨率高,精度低的POS(GPS/IMU)组成的定位系统或GPS定位系统.POS系统提供的外方位元素坐标,初始飞行在接触点数字图像摄影获得YN,Zn,琳和RZN.

用一种特殊的无人机遥感图像插件处理像素工厂,支持POS数据直接导入;通过改变像素工厂QGIS软件辅助GPS定位数据的支持,以满足数据的格式,然后直接进入像素工厂.为辅助的GPS数据QGIS软件根据像素工厂格式相机文件,计算等效帧目标图像,套外方位角值的元素,建立点与轨道接触的图像文件之间的对应关系,规则的获取范围EO EO元元文件,根据施工过程和照片的,图像和EO文件执行.

像素工厂平台的无人机遥感图像处理,图像的点,最初的外方位元素和DEM构建共线条件方程,基于提取的连接点对象匹配的实现.通过连接点的一个免费的网络的建立,通过反复迭代,粗大误差,三优化计算,形成稳定的自由网,将测量到的地面控制点,和三免费网联合平差,残差分析点与地图的准确性,合成.像素工厂直接使用空间三结果和图像聚类,并行和分布式处理的自动化,D,DOM和真正的正射影像.也可以三推导出结果的外方位元素数据,数字摄影测量工作站立体测绘的传统.

无人机图像像素工厂加工不同于传统的方法.它以镜头畸变参数和摄像机投影中心和GPS/IMU的内方位元素之间的偏心率矢量(X1,Y1,Z1)和偏心角(RX1,RY1,RZ1)的各种因素和切比雪夫多项式系数等参数,并为三、实现优化组合,优化这些因素的结合.为了修正和改进之间的迁徙路线优化,角偏心矢量和偏心.

2.2基于像素工厂的无人机遥感图像处理

采用并行计算技术像素工厂,大大提高了系统的处理能力,缩短项目周期;系统具有自动处理技术,人工干预少,可以快速生成正射影像等产品;海量数据的存储磁盘阵列和定期数据备份的数据在生产过程中的数字产品系统.

3.像素工厂在空三测量中的应用

3.1基于QGIS的自动排列航带

无人机航拍整理指南数据导出惯性平台,在始角外方位元素的元素的基础上剥离,除去航空飞机着陆转弯和无效数据,并考虑到空中平台和像素工厂系统转向角度的不同,元素的角度变化.同时根据带钢自动排列,重命名原始图像,确保POS数据和图像数据的一致性

3.2数据的输入和检查

像素工厂新建,椭球和投影定义项目,选择进口的无人机图像编辑模块,利用POS数据和重命名图片,设置相机的参数正确,图像数据检查预览,图像定位,条带重叠元素,确保图像和POS数据进口权.

3.3空三测量

基于视频图像的自动布局设置相应参数,条带之间的转折点,同时,在初始POS数据投影偏差的基础上确定相同的图像搜索,相似,最大高度等参数,点匹配对应点匹配自动图像完成后,图像校正模型参数调整像素工厂提供了在舞台上自由网平差,只有内方位元素,很容易发现异常观测值.参数和点的反复调整,在至少3条连接点使每个图像,消除所有的过失误差,最大点和图像误差调整到2像素,和点均匀分布,完成自由网平差.现场控制点测量结果投影到图像格式的转换,根据实穴以外的产业调整,重新调整像素工厂的无人机图像校正模型参数,包括外方位元素,切向畸变参数,径向畸变参数,车被薛Dov许多类型的参数,通过调整参数,控制点和较大的残余连接点、基本点,直到考试面向空气测量规范.

总结

无人机遥感系统与移动快速的响应能力,高分辨率图像采集功能,操作简单、低成本的优势,所以无人机遥感系统中的应用将越来越广泛.本文的研究具有一定的计算节点利用强大的计算能力,像素工厂自动化,并行处理,远程管理功能在一个机构处理的无人机遥感影像数据,对像素工厂的限制不能生产DLG,发展了一种像素工厂三成果转化项目,满足摄影测量三维采集相关数据文件,形成一个像素工厂处理遥感数据和生产基于三维操作系统.

参考文献:

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[2]周智勇.基于像素工厂的无人机遥感影像处理研究[J].城市勘测,2013,05:53-55+70.

[3]邹晓亮,缪剑,张永生,赵桂华.基于像素工厂的无人机影像空三优化技术[J].测绘科学技术学报,2012,05:362-367.

[4]曹广强,陈卫平,王海燕.基于像素工厂的遥感影像快速纠正精度及效率探讨[J].测绘标准化,2014,01:17-19.

航空摄影测量论文参考资料:

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结论:像素工厂在航空摄影测量中的应用为适合航空摄影测量论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文,相关航空摄影测量开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。

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