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        像素工廠在航空攝影測量中的應(yīng)用

        2015-11-24 19:10:37黃鶯李亞瓊
        環(huán)球人文地理·評論版 2015年7期
        關(guān)鍵詞:應(yīng)用情況

        黃鶯 李亞瓊

        摘要:隨著數(shù)字地理信息工程技術(shù)的發(fā)展,數(shù)字產(chǎn)品的最新產(chǎn)品信息已經(jīng)覆蓋了社會和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的各個方面,產(chǎn)品更新速度的要求也越來越高,傳統(tǒng)的航空攝影測量技術(shù)已經(jīng)不能完全滿足社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要。在本文中,與傳統(tǒng)航空攝影和現(xiàn)代航空攝影測量的主要優(yōu)缺點進(jìn)行了簡單的比較,并介紹了現(xiàn)代像素工廠在航空攝影測量中的應(yīng)用。

        關(guān)鍵詞:像素工廠;航空攝影測量;應(yīng)用情況

        像素工廠(簡稱PF)是世界上第一個遙感圖像處理系統(tǒng)、自動化并行處理、圖像的各種兼容性、遠(yuǎn)程管理等,代表了當(dāng)前遙感數(shù)據(jù)處理技術(shù),主要用于地形圖測繪,城市規(guī)劃,城市環(huán)境變化監(jiān)測航空攝影測量等。無人機(jī)遙感圖像處理技術(shù)的像素工廠逐漸成為基于內(nèi)容的研究熱點。在航天遙感遠(yuǎn)程計算機(jī)為核心的處理平臺,它是由多個計算機(jī)節(jié)點組成,具有強(qiáng)大的計算能力,攝影測量與遙感數(shù)據(jù)處理平臺強(qiáng)大。

        1.傳統(tǒng)航空攝影測量的局限性

        傳統(tǒng)的航空攝影測量技術(shù)在數(shù)字4D產(chǎn)品的生產(chǎn),由于其技術(shù)方面,技術(shù)產(chǎn)品的時代,生產(chǎn)設(shè)備,空間的局限性,存在諸多薄弱環(huán)節(jié)。 相鄰的重疊范圍,導(dǎo)致生產(chǎn)成本高。傳統(tǒng)的黑白膠片攝影側(cè)重疊20% ~ 40%,50% ~ 80%航向重疊,重疊范圍。數(shù)碼攝影,橫向重疊10% ~ 30%,20% ~ 40%的縱向重疊,相比能節(jié)省成本。

        隨著數(shù)字圖像的黑白膠片圖像相比不是很清晰,顏色不均勻,容易產(chǎn)生反光膜,黑與白的對比劑瓶,易產(chǎn)生分色線。行業(yè)內(nèi)外所需圖像控制點的布局條件,如密度控制點,溶液在工業(yè)自動化,工作量大。傳統(tǒng)的圖像和矢量數(shù)據(jù)疊加,無縫不拼接。

        2現(xiàn)代航空攝影測量的優(yōu)勢

        2.1像素工廠無人機(jī)影像空三處理的原理與方法

        無人機(jī)遙感圖像采集系統(tǒng)一般由小陣數(shù)碼相機(jī)分辨率高,精度低的POS(GPS/IMU)組成的定位系統(tǒng)或GPS定位系統(tǒng)。POS系統(tǒng)提供的外方位元素坐標(biāo),初始飛行在接觸點數(shù)字圖像攝影獲得YN,Zn,琳和RZN。

        用一種特殊的無人機(jī)遙感圖像插件處理像素工廠,支持POS數(shù)據(jù)直接導(dǎo)入;通過改變像素工廠QGIS軟件輔助GPS定位數(shù)據(jù)的支持,以滿足數(shù)據(jù)的格式,然后直接進(jìn)入像素工廠。為輔助的GPS數(shù)據(jù)QGIS軟件根據(jù)像素工廠格式相機(jī)文件,計算等效幀目標(biāo)圖像,套外方位角值的元素,建立點與軌道接觸的圖像文件之間的對應(yīng)關(guān)系,規(guī)則的獲取范圍EO EO元元文件,根據(jù)施工過程和照片的身份證,圖像和EO文件執(zhí)行。

        像素工廠平臺的無人機(jī)遙感圖像處理,圖像的點,最初的外方位元素和DEM構(gòu)建共線條件方程,基于提取的連接點對象匹配的實現(xiàn)。通過連接點的一個免費的網(wǎng)絡(luò)的建立,通過反復(fù)迭代,粗大誤差,三優(yōu)化計算,形成穩(wěn)定的自由網(wǎng),將測量到的地面控制點,和三免費網(wǎng)聯(lián)合平差,殘差分析點與地圖的準(zhǔn)確性,合成。像素工廠直接使用空間三結(jié)果和圖像聚類,并行和分布式處理的自動化,DSM,DOM和真正的正射影像。也可以三推導(dǎo)出結(jié)果的外方位元素數(shù)據(jù),數(shù)字?jǐn)z影測量工作站立體測繪的傳統(tǒng)。

        無人機(jī)圖像像素工廠加工不同于傳統(tǒng)的方法。它以鏡頭畸變參數(shù)和攝像機(jī)投影中心和GPS/IMU的內(nèi)方位元素之間的偏心率矢量(X1,Y1,Z1)和偏心角(RX1,RY1,RZ1)的各種因素和切比雪夫多項式系數(shù)等參數(shù),并為三、實現(xiàn)優(yōu)化組合,優(yōu)化這些因素的結(jié)合。為了修正和改進(jìn)之間的遷徙路線優(yōu)化,角偏心矢量和偏心。

        2.2基于像素工廠的無人機(jī)遙感圖像處理

        采用并行計算技術(shù)像素工廠,大大提高了系統(tǒng)的處理能力,縮短項目周期;系統(tǒng)具有自動處理技術(shù),人工干預(yù)少,可以快速生成正射影像等產(chǎn)品;海量數(shù)據(jù)的存儲磁盤陣列和定期數(shù)據(jù)備份的數(shù)據(jù)在生產(chǎn)過程中的數(shù)字產(chǎn)品系統(tǒng)。

        3.像素工廠在空三測量中的應(yīng)用

        3.1基于QGIS的自動排列航帶

        無人機(jī)航拍整理指南數(shù)據(jù)導(dǎo)出慣性平臺,在始角外方位元素的元素的基礎(chǔ)上剝離,除去航空飛機(jī)著陸轉(zhuǎn)彎和無效數(shù)據(jù),并考慮到空中平臺和像素工廠系統(tǒng)轉(zhuǎn)向角度的不同,元素的角度變化。同時根據(jù)帶鋼自動排列,重命名原始圖像,確保POS數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)的一致性

        3.2數(shù)據(jù)的輸入和檢查

        像素工廠新建,橢球和投影定義項目,選擇進(jìn)口的無人機(jī)圖像編輯模塊,利用POS數(shù)據(jù)和重命名圖片,設(shè)置相機(jī)的參數(shù)正確,圖像數(shù)據(jù)檢查預(yù)覽,圖像定位,條帶重疊元素,確保圖像和POS數(shù)據(jù)進(jìn)口權(quán)。

        3.3空三測量

        基于視頻圖像的自動布局設(shè)置相應(yīng)參數(shù),條帶之間的轉(zhuǎn)折點,同時,在初始POS數(shù)據(jù)投影偏差的基礎(chǔ)上確定相同的圖像搜索,相似,最大高度等參數(shù),點匹配對應(yīng)點匹配自動圖像完成后,圖像校正模型參數(shù)調(diào)整像素工廠提供了在舞臺上自由網(wǎng)平差,只有內(nèi)方位元素,很容易發(fā)現(xiàn)異常觀測值。參數(shù)和點的反復(fù)調(diào)整,在至少3條連接點使每個圖像,消除所有的過失誤差,最大點和圖像誤差調(diào)整到2像素,和點均勻分布,完成自由網(wǎng)平差。現(xiàn)場控制點測量結(jié)果投影到圖像格式的轉(zhuǎn)換,根據(jù)實穴以外的產(chǎn)業(yè)調(diào)整,重新調(diào)整像素工廠的無人機(jī)圖像校正模型參數(shù),包括外方位元素,切向畸變參數(shù),徑向畸變參數(shù),車被薛Dov許多類型的參數(shù),通過調(diào)整參數(shù),控制點和較大的殘余連接點、基本點,直到考試面向空氣測量規(guī)范。

        總結(jié)

        無人機(jī)遙感系統(tǒng)與移動快速的響應(yīng)能力,高分辨率圖像采集功能,操作簡單、低成本的優(yōu)勢,所以無人機(jī)遙感系統(tǒng)中的應(yīng)用將越來越廣泛。本文的研究具有一定的計算節(jié)點利用強(qiáng)大的計算能力,像素工廠自動化,并行處理,遠(yuǎn)程管理功能在一個機(jī)構(gòu)處理的無人機(jī)遙感影像數(shù)據(jù),對像素工廠的限制不能生產(chǎn)DLG,發(fā)展了一種像素工廠三成果轉(zhuǎn)化項目,滿足攝影測量三維采集相關(guān)數(shù)據(jù)文件,形成一個像素工廠處理遙感數(shù)據(jù)和生產(chǎn)基于三維操作系統(tǒng)。

        參考文獻(xiàn):

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        [3]鄒曉亮,繆劍,張永生,趙桂華.基于像素工廠的無人機(jī)影像空三優(yōu)化技術(shù)[J].測繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報,2012,05:362-367.

        [4]曹廣強(qiáng),陳衛(wèi)平,王海燕.基于像素工廠的遙感影像快速糾正精度及效率探討[J].測繪標(biāo)準(zhǔn)化,2014,01:17-19.

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