联合无人机影像生成DSM和DOM的多层次建筑物变化检测

随着我国城镇化水平的不断提高,城镇建筑物日新月异,及时、准确地掌握城镇建筑物的变化信息对城镇管理、违章建筑查处及灾害评估有着重要意义。该文提出了一种联合无人机影像生成数字表面模型(digital surface model,DSM)和正射影像(digital orthophoto map,DOM)的多层次建筑物变化检测方法,主要包括4个步骤:①对无人机影像生成的密集点云和DOM进行预处理,生成差分归一化DSM(differential normalized DSM,dnDSM)并提取植被区域;②利用多层高差阈值提取候选变化区域,并在此过程中剔除植被及面积较小区域;③对低层候选变化区域进行连通域分析,对于每个连通对象,利用其较高层的变化检测结果剔除低层中的误检测;④统计每个变化对象的正、负高差值数量关系,确定变化类型。实验结果表明,该文方法不但能够保留较低高差阈值检测到的低矮变化建筑物,而且能够保证高大变化建筑物的正确性、完整性。

利用无人机航摄影像实现特种目标的定位

为了提高野外荒芜地区特种目标定位的效率和安全性,本文提出了一种利用无人机航摄影像进行特种目标定位的方法。首先利用GNSS RTK技术在作业区域布设像控点,然后由无人机搭载正射相机获取特种目标区域的正射影像,最后通过边缘提取和椭圆中心拟合从影像上获取的目标中心点坐标,并进行精度评定。将该方法应用于某飞行器的落点测量任务中,实现了落点坐标的准确测量,精度达6 cm。

基于无人机航测技术的林草区植被快速分类方法研究

林草区植被种类多,覆盖面积大,调查难度大,如何利用新兴技术手段快速实现植被识别与分类,成为当下重要研究内容。以广东省FY湿地公园A1测绘项目区为研究对象,研究了基于无人机航测技术,通过正射影像建模、色斑差异化分区、神经网络模型训练,对林草区植被快速分类方法。研究结果表明:随机抽取的20个不同类别植被色斑与人工现场复核的植被区域分类识别正确率达到90%。基于无人机航测技术的林草区植被快速分类方法能够快速有效地对林草区植被进行分类,且植被分类效果和精度满足要求,不仅显著提升了林草资源监测的效率和精度,还为生态保护、资源管理、灾害预警及生态修复规划提供了强有力的技术支持。

基于无人机影像的沙漠综合治理监测验收技术研究

土地荒漠化治理是推进生态文明建设中的关键一环。传统方式在治理监测时依靠人工野外调查及遥感卫星影像,因面积广、遥感卫星精度受限等因素,测量精度较差,同时在验收中采用人工验收,效率低下。以内蒙古自治区通辽市山水林田湖草沙工程为例,利用RTK无人机正射影像、通过Context Capture软件建立模型,监测治理区域沙丘在治理后的移动情况,有效确认治理成效;在软件中和设计图纸进行比对,复核种植区域符合设计范围、复核种植苗木符合设计要求;通过低空视频拍摄提高苗木验收效率。基于无人机影像的沙漠综合治理监测、验收技术,可为促进荒漠化治理提供经验。

基于无人机影像的目标检测与尺寸测量

本文针对道路建设迅速推进,道路场景地物目标检测效率低、精度低等问题,提出一种基于改进YOLOv5模型的道路场景地物目标检测和尺寸测量方法。针对检测效率低问题,本文利用无人机采集道路场景地物数据;针对目标检测精度低问题,通过在Backbone主干网络中C3模块中增加卷积块注意力模块(CBAM)注意力机制、增加P2小目标检测头和改进损失函数SIoU来改进YOLOv5模型,提高精度。最后,利用数字正射影像图(DOM)和数字表面模型(DSM)进行道路场景地物尺寸测量。实验结果表明:利用改进YOLOv5模型对道路地物进行检测,Precision、Recall、mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别比YOLOv5模型算法提高了1.7%、7.5%、6.5%和4.2%,分别达到了85.9%、90.0%、90.3%和52.1%,有效提高了地物目标检测精度;利用DSM进行道路场景地物尺寸测量也达到很好效果。

基于无人机航空摄影技术的滑坡稳定性分析

滑坡稳定性定量评价是滑坡研究的重要内容,是选择滑坡灾害防治方案的重要技术依据。计算模型的建立是滑坡稳定性定量分析的必要条件,而传统建模方法,首先需要借助GPS-RTK或全站仪等经人工野外实地测量获得地面线,再手动绘制剖面图,最后建立计算模型。而无人机航空摄影技术可以快速获取精准大比例尺数字正射影像图(DOM),然后通过影像处理软件便可提取地面地形数据,从而可利用CASS软件直接切取剖面图。经相互验证对比发现,无人机航空摄影技术获取的高程数据满足工程需求,同时,具有快速、高效、省时、经济和方便等特点。

无人机航摄在矿山生态环境修复治理中的应用

矿产资源勘查开采等活动会造成矿区不同程度的地形地貌破坏等地质灾害,对地质灾害的预防和治理恢复需要详细掌握矿区地形条件和地貌特征,无人机摄影测量可以快速获取测区高分辨率影像,通过数据处理得到测区三维模型、数字正射影像(DOM)、数字地形图(DLG)等,能精确识别地质灾害监测目标,反映各要素空间关系。无人机低空摄影是以无人机为飞行平台搭载传感器获取地面信息的遥感方式。通过多航线多点拍摄,获取拍摄对象不同角度且含拍摄点坐标的像片,通过摄影测量建模方法快速构建航摄区域实景三维模型,模型不仅具有色彩信息还包含坐标信息。本文的研究顺应了测绘和地质灾害治理的技术和市场发展趋势,对于小范围的地质灾害治理项目,低空摄影测量技术操作简捷、经济效益高,获取的高清晰度影像数据可满足多尺度、多类型的成果需求。

无人机在河流治理工程中的应用研究

以郁江贵港市宋屋至台岭段治理工程为例,阐述了应用无人机技术提高数字地形测绘效率。根据项目任务特点,结合水利行业规范,分析了无人机的应用过程及其详细技术要求,包括像控点布设、航线规划、飞行技术方案布置及实施、数据采集、外业调绘以及正射影像图(DOM)、数字线划图(DLG)制作等。

基于航空正射影像的面向对象林隙识别

【目的】研究分割尺度及对象特征对航空正射影像面向对象林隙识别的影响,评价基于航空正射影像林隙识别适宜性。【方法】以真彩色航空正射影像为基础数据,采用面向对象分类方法,以东北典型天然次生林帽儿山实验林场东林施业区为试验区进行林隙识别。在面向对象分类过程中,对航空正射影像的3个分量(Blue、Green和Red)采用10种尺度(10～100,步长为10)进行分割,应用拓扑组合准确度(R_(A(or))和R_(A(os)))和位置准确度(D_(sr))评价分割结果。对每种尺度分割结果,应用航空正射影像的光谱及光谱+纹理结合特征,采用带有线性核的支持向量机(SVM)分类器进行林隙、非林隙和树冠分类,共获得20种分类结果。利用混淆矩阵计算的生产者精度、用户精度、分类总精度和Kappa系数4个评价指标对分类结果进行精度评价。【结果】对象特征(大小和形状)受尺度参数影响,小尺度分割产生小面积对象,大尺度分割产生大面积对象,但大尺度不能有效将明显的林隙从冠层中分离出来,存在明显分割不足的现象。拓扑组合准确度(R_(A(or))和R_(A(os)))和位置准确度(D_(sr))说明与参考对象最相似的分割对象结果是在尺度20时获得的分割结果(R_(A(or))和R_(A(os))较大且接近,D_(sr)较小)。光谱及光谱+纹理结合特征分类方案分类总精度具有相似的变化特征,即小尺度分类总精度较低,随着尺度增大,分类总精度也再提高并在某个尺度达到最大值,之后分类总精度随尺度增大而降低,并趋于平稳。光谱+纹理结合特征的分类总精度低于仅使用光谱特征的分类总精度,在中小尺度上尤其明显。在尺度参数为20时使用光谱+纹理结合特征分类总精度低19个百分点,在尺度参数为30时低13个百分点。基于航空正射影像分割最优尺度参数为20。【结论】基于航空正射影像进行林隙识别,最高精度仅为74%(Kappa=61%),林隙生产者和用户精度在60%以上,非林隙生产者和用户精度在90%左右。基于航空正射影像林隙识别纹理特征的加入还将继续降低识别精度。

基于DOM及LiDAR的多尺度分割与面向对象林隙分类

为研究分割尺度对航空正射影像(DOM)与LiDAR数据协同面向对象林隙分割与分类的影响,以东北典型的天然次生林帽儿山实验林场东林施业区为试验区,对DOM与LiDAR数据进行多尺度分割与面向对象林隙分类。分割过程中,采用基于DOM分割、基于LiDAR数据分割、DOM&LiDAR协同分割3种分割方案。每种分割方案采用10种尺度。在每种尺度应用两种数据提取的光谱和高度两种特征,采用支持向量机分类器(SVM)进行林隙分类。研究结果表明:3种分割与分类方案分类精度随尺度的增大整体呈现下降的趋势,与ED3(Modified)趋势相反。基于LiDAR数据在尺度参数10获得了最优分割结果。在所有尺度上(10~100),基于LiDAR数据分割与分类精度高于其他两种数据源的分类精度,相比单独使用DOM优势更加明显。基于LiDAR数据分割与分类方案在尺度参数10时获得了最高分类精度(Kappa系数为80%)。3种分割与分类方案最优尺度的分类精度显著高于其他尺度分类精度。分割尺度对面向对象林隙分类结果有重要影响。

机载LiDAR点云数据与影像数据融合

分析机载LiDAR系统获取的点云数据与影像数据的优缺点,从而取长补短,将二者进行叠加融合,并成功地将航空影像的光谱信息赋给相对应的LiDAR点云,弥补了LiDAR点云在光谱信息方面的缺陷,为LiDAR点云数据的后续处理提供重要的信息支持。

无人机航测技术在高速公路勘测及辅助选线中的应用

低空无人机航测技术以其高分辨率、高几何精度、操作灵活、低成本的特点,已成为传统航空摄影测量技术应用的有效补充和延伸。近年来,公路勘测及选线辅助决策对高分辨率影像及真三维模型的需求越来越高。本文结合北京某高速公路勘测及选线辅助决策的工程实例,根据无人机航摄技术平台构成及技术特点,建立了一套无人机航测方法及工作流程,应用生成的数字正射影像图、DEM模型,通过空间信息技术建立三维可视化展示模型,基于自主研发的道路工程选线辅助决策系统实现在复杂地形区域的优化选线决策。

基于无人机航片的贵州山区树种判读及树高测量研究——以贵州省安顺市虹山湖公园为例

为解决贵州森林资源外业调查周期长,耗费大量人力、物力、财力等问题,以贵州省安顺市虹山湖公园森林资源为研究对象,基于无人机适时航片数据,利用数字摄影测量系统,获取了虹山湖公园真彩色正射影像、近红外正射影像和立体航空像对,在此基础上对森林的树种进行解译判读,利用立体航空像对对树高进行测量,并结合实测数据对测量精度进行了分析评价,探讨了这一技术应用于林业调查中的可行性。结果表明:利用真彩色正射影像和近红外正射影像相互判读得出的树种精度较高;利用立体航空像对测量的树高与全站仪实测树高的误差较小,精度可达到91%,能满足林业调查的精度需要。

无人机航测技术在城市违法建筑变化监测中的应用

在城市违法建筑变化监测工作中,传统人工巡查办法效率低且取证困难,卫片监测易受天气影响且影像分辨率不高,会影响监测效率和精度。本文结合无人机航测技术的特点及优势,提出通过前、后期无人机正射影像进行人工解译比对和前、后期数字表面模型求差运算相结合的技术手段进行建筑物变化监测,极大提高了日常执法监管工作的效率。最后以浙江省某乡镇的违建监测工作为例,说明了该方法具有较高的实用价值。

无人机航测技术在地质灾害应急测绘中的研究与应用——以9.28丽水山体滑坡应急测绘为例

根据无人机航测技术的特点,结合地质灾害应急测绘的需求,从应急预案、航摄作业、数据处理3个方面研究了应急测绘快速生产的方法,并结合9.28丽水山体滑坡应急测绘的案例,通过实践说明了无人机航测技术应用于地质灾害应急测绘具有及时性、有效性和安全性,值得推广和借鉴。

无人机航测技术在林芝水利工程1:1000正射影像图制作中的应用

通过无人机航测技术在西藏林芝市水利工程1:1000正射影像图制作中的应用,详细介绍了1:1000正射影像图的制作过程和方法,并对1:1000正射影像图进行了相关质量分析和精度评定,最后指出了该成果将为林芝市各级领导及相关部门的管理、决策、水利规划与设计等方面提供非常直观的参考依据。

航摄资料存在质量缺陷时DOM的制作

结合存在一些质量问题的航摄资料制作1∶10000正射影像图的实例,探讨了在制作1∶10000正射影像图过程中,出现框标不清、航片压平质量差、影像灰度相差较大、影像对比度和清晰度不够等问题时的解决方法,为同类产品生产提供借鉴作用。

基于无人机影像的正射影像制作方法

无人机低空遥感系统具有成本低、快速方便、影像分辨率高等特点,已然成为现代测绘重要的数据采集和处理手段。本文利用DPMatrix低空摄影测量系统制作青海黄河上游玛尔档水电站正射影像图(DOM)。

一种快速的正射影像制作方法

本文研究利用测区前期的地形图来获取进行空中三角测量时所需的控制点三维坐标信息,对整个测区进行自动空中三角测量,获取每张像片的外方位元素,建立立体模型。然后在前期的数字高程模型(DEM)切割出对应模型的DEM,对像片进行数字微分纠正,获取每个模型正射影像。实验证明该方法的可行性。

无人机遥感在基础测绘快速更新中的应用

无人机遥感具有体积小、造价低、适应性强、操作简便、获取影像速度快、地面分辨率高等一系列优点,成为基础地理信息快速更新的重要手段。探讨了Wingtra无人机系统在基础测绘更新中的控制点布置和影像获取方法,分析了无人机影像的处理方法,研究了基础测绘更新中正射影像制作方法,并利用实地检查点对所制作正射影像的几何精度进行了评价。研究表明,无人机遥感制作的高分辨率正射影像在几何精度上满足基础测绘快速更新的需要,可大大提高基础测绘更新的效率。