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摘要:基础测绘是对经济发展、国防建设、社会发展和环境保护的基础支持和重要保护。地理信息技术发展几十年后,模拟和数字测量逐渐转向信息处理。机构改革后,地理信息进入了智能发展的新时代,新的基础测绘业务、过程、产品和服务也在研究和实践方面取得了新的突破,导致生产方法、更新频率等方面必须加快转型升级。基础测量过程主要基于传统方法,例如大地测量、摄影、绘图等。结果主要是具有不同比例尺的地形或“4D”数据产品。2020年以来,省级基础教育模式已有创新,技术生产组织模式已发展成为基于合作与协作的内外融合的新途径。结果表更侧重于按需服务,可将原始“版本”转换为“增量”数据,扩展内容并动态更新。
无人机遥感具有实时的对地观测能力,可以低成本的获取高时空分辨率的影像,因此在摄影测量与遥感领域有非常广泛的应用,尤其在应急保障中,无人机遥感的灵活性使其具有很高的应用价值。由于单张影像往往不能覆盖要研究的整个地区,影像拼接是无人机影像处理不可或缺的技术,在应急响应中,快速的拼接算法更是研究重点。基于尺度不变特征的影像匹配算法对重合度较低的影像的匹配处理效果较好,也适用于运动场景影像和存在部分遮盖的影像匹配,因此可以用于无人机影像的拼接。
关键词:基础测绘;智能化;影像快速拼接;数据丰富;灵活动态;
前言
随着国际电联技术的迅速发展和地理信息系统的广泛应用,航空航天遥测技术近年来也迅速发展,成为获取地理数据的主要标志。在这方面,卫星遥感和无人机拍摄是获取图像的主要手段。在测绘领域,无人机的优点包括简单、易于使用和方便快捷。这使您可以快速创建高速区域中的高分辨率图像。所以无人机试验技术被广泛应用。但是,由于无人机机翼的高度较低,生成的图像较少,因此需要合成大量的单个照片,才能在特定区域生成图像分析和应用所需的正面图像。简要介绍了遥感图像拼接技术的研究现状和存在的问题,重点详细介绍了数字图像特征提取、图像匹配和图像融合的技术方法。最后,通过对图像拼接技术的展望和一些改进方向,为图像拼接的进一步探索提供参考。
一、影像快速拼接技术概述
1.影像快速拼接的现实意义
省测量的基础任务包括更新市、县、的所有基础地理数据要素,创建新的测量数据,更新市、县以外的基础地理数据的框架要素,以生成覆盖全省的优于0.5m的图像地图版本。快速影像调整技术的主要优点是能够使用大型的城市无人驾驶飞机,并在少量控制点上实现快速影像关联和映射。作为城市海量数据采集的基础数据源,更新和新的勘测将应用于主城区的所有要素,从而部分改变了传统制图方法。
2.影像拼接技术的发展现状
随着数码摄影的引入,图形技术的重要性越来越突出,发展迅速。到目前为止,图形互连技术已经得到了发展和发展。该领域有一种代表性的方法和应用:1996年,RichardSzeliski提出了基于运动的全景影像拼接模型.该方法是一种经典的图像相关性算法,在组合之前计算图像之间的几何变换。2003年,布朗引入了一种将不规则图像组合成全景图像的方法。它将SIF算法应用于图像位置,从而实现自动调整并产生良好的相关性。
到现在,无人机技术发展迅速,在这方面图像处理技术迅速发展,新技术和新方法不断发展。并在分析了无人机图像的拟合特性的基础上,提出了一种图像问题积累的解决方法。采用这种方法导致了对威胁图像转换关键技术的系统研究。该技术主要基于平滑、几何误差、自由网格拟合和重新采样等理论。对基于SIFT的图像处理技术中镜头畸变校正进行了深入分析。SURF匹配使用空间选择,从而大大优化了算法。SIFT匹配测量火星距离,从而改进了计算方法,大大提高了匹配精度。
二、影像快速拼接的技术流程
1.关键技术
(1)已有资料准备
控制点库的结果。包括三个源的控制点数据,即摄影、大地测量确认和非大地测量控制点,其中基准摄影控制点和地理位置满足1: 10000的精确度要求。大陆架定址精度在定址固定层和山顶层为0.2m。基面和平坦面的高程差为0.5m。高精度图像数据。从地形车项目图像映射到1: 2000比例尺图像,地形分辨率为0.2m,符合1: 2000的数字正交要求。当前的情况是,在2014年至2016年期间,它可以作为光控和精度检测的来源。
(2)POS数据准备与导入
POS数据包含拍摄时每个帧的姿势。首先,需要检查POS数据的完整性,包括照片的经度、飞行高度、倾斜角度和旋转角度。第二,必须检查POS数据映射,防止POS数据中像片ID与影像ID不对应。汇入POS资料时,必须将POS资料的长度和宽度座标转换为平面座标,并设定适当的软件坐标系。
(3)控制点选取与量测
首先,控制点数据库的结果优先于调查区域中的控制点。第二,将根据场地主体项目的景观规划重新选择控制点。在Pix4D软件中,本文采用在空的三射线编辑器中手动刺控制点的方法,即经过初步处理后,用POS数据预测出点的大致位置,选择所有重叠的照片,逐个设置控制点。
2.影像拼接技术面临的问题
随着科技的发展,快速成像技术今后将越来越多地用于各个领域。国内外对图像拼接方法的研究探索越来越多,图像拼接技术越来越成熟。然而,在图像合成技术方面仍然存在以下问题。大多数接合演算法都有很大的限制,通常仅适用于一个场景或一种场景类型。到目前为止,还没有能够满足所有应用服务需求的并排技术。目前,大多数接头方法仅侧重于匹配精度,而忽略了匹配的有效性。尽管匹配精度有所提高,但效率低下,生产应用程序极为不利。鉴于图像合成技术的广泛使用和数据量的增加,迫切需要采用能够提供高精度和高效率匹配的快速合成技术。目前,处理高分辨率和大规模图像的效率可能会显着降低,这表明该技术尚未得到很好的开发。在没有明显特征的情况下合成图像时会出现匹配错误。
三、试验方案
1.试验区概况
本文选择了一个大城市作为试验区,共拍摄了639张无人机照片。平面坐标采用2000国家大地坐标系,高程坐标采用1985国家高程基准,按3°分带。数据结果为优于0.2m的数字正射影像图,该结果作为城市大比例尺数据采集的基础数据源,或作为部分主城区所有新测要素的基础影像源。
2.数据处理
控制点选取及空三加密。根据控制点数据库的结果和土地确认项目的影像底图数据,在测量区域内统一选择了28个控制点。创建新项目,设置图像坐标系,导入转换的POS数据和控制点文件(包括控制点ID、X、Y、Z),并测量多个重叠图像的控制点。控制点的分布如图所示。
测量、调整和优化控制点后,空三加密匹配将从连接点开始。空三加密控制点的精度应根据水平位置(X/Y)和高度公差分别为0.02m和0.02m。根据质量分析报告,x方向平均误差为0.0044238m,y方向平均误差为-0.009366m,z方向平均误差为0.14555m,符合精度要求。创建数字曲面模型和正交图像。当空三加密满足要求时,可以自动生成数字曲面模型和DOM结果。
3.精度验证
对拼接生成的正射影像图进行质量评价、精度检核是非常必要的,仅当结果符合航空摄影测量的要求并可应用于测量项目时,结果才合格。本文选取了30个测量点,以确定图像结果的精度。根据设计要求,检测公差为2.5m,计算误差为0.567m,符合开发精度要求。
结束语
综上所述,充分利用现有数据资源,包括像片控制点和高精度图像,不仅降低了计算成本,而且大大减少了现场测量的工作量,并部分更新了以前的生产模型。基于Pix4D软件的自动处理可释放大量人力,从而实现快速绘图,同时最大限度地减少人工交互并提高工作效率。但是,Pix4D软件高度自动化,具有大量用于创建图像的数据,因此处理时间很长。因此,图像处理需要功能强大的图形工作站。在数据处理过程中,测量区域可以根据测量区域的大小划分为多个较小的测量区域,以便快速打印大型图像。
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