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。

基于国产卫星的数字正射影像图生产优化研究

国产卫星影像获取能力越来越强,数字正射影像图可以广泛应用于自然资源管理、城市建设、生态环境等领域。以“吉林一号”卫星影像数据为例,采用吉威、沃韦航片卫片图像智能优化应用软件进行数据处理,针对融合纠正步骤,进行先融合后纠正与先纠正后融合的对比差异,并通过多种图像增强方式,探索一种精度符合要求、成果质量较好、生产效率较高的生产方法,指导生产更高效。

一种基于DSM和DOM的地理信息数据采集方法

针对航摄影像立体采集和人工外业测绘等方式的人员投入大、数据采集效率不高问题,本文通过数字正射影像图(DOM)数据、数字表面模型(DSM)数据及DOM数据生产过程中产生的辅助数据进行再利用,探索推扫式数据中高大地物的倒伏特点,解决数据生产过程中产生的投影差问题,形成了一种新的数据采集技术,并通过生产验证。试验结果表明这种方法打破了传统采集方式的束缚,不受软硬件和人员技能的约束,不仅能够实现基本比例尺地形图测绘功能、新型基础测绘地理实体采编功能,还可以实现建模数据采编功能。

基于无人机遥感影像的芒果树株数快速提取

快速准确获取芒果树种植数量,对果园产量估算、芒果树长势监测以及果树管理具有重要意义。针对传统方法很难实现大范围芒果树株数精确提取的问题,文中提出了基于无人机遥感影像提取株数的方法。以三亚市崖州区某芒果树种植园为研究区,利用无人机影像生成植被指数图,基于植被指数图、DSM和经过深度学习获取CAM图像三种方法,提取8个样本区芒果树的株数。研究表明,这三种方法的株数提取准确率、召回率、交并比都超过了97%,96%,94%;基于DSM的株数提取召回率最高,达到98.55%,遗漏的株数最少。文中提出DSM和DOM相结合的株数提取方法,去除了基于DSM非植被区提取的错误树株,将株数提取交并比提高了2.37%,达到98.30%,能够快速准确获取芒果树株,为芒果树及其他果树果园管理中的深度应用提供依据。

一种无人机正射影像地类自动识别方法

当前,对无人机正射影像的地类识别仍主要依靠人机交互的方式进行,受作业人员熟练度制约,生产效率较低、生产成本较高。为此,提出了一种无人机正射影像地类自动识别方法,即利用VGG Image Annotator对影像地类按最小单元标注获得精细化样本;搭建以ResNet50为特征提取器的Mask R-CNN网络;基于预训练模型、利用地类样本对网络进行训练和测试。利用某地1 m分辨率的无人机数字正射影像制作了房屋、耕地、森林、水域四种地类样本,依托TensorFlow-gpu 1.11.0和Keras2.0.9搭建训练和测试环境,结果表明,四种地类识别的F1值可达70%以上,证明了本方法的可行性。

基于无人机图像的正射影像图制作研究

航空摄影测量是当代快速获取地理信息的重要技术手段。传统的测量手段通过全站仪、水准仪、经纬仪以及全球定位系统(Global Positioning System,GPS)等测量仪器获取地理数据信息,但这些方式具有生产周期长、工作步骤繁琐、受环境因素影响大、人员需求多、成本费用高等缺点。以贵阳市阿哈湖水库区域测量为工程背景,探讨了基于无人机航空摄影测量的正射影像图制作,精度验证表明,最大点位中误差为0.563 m,平均点位中误差为0.420 m,符合平地平面位置中误差0.6 m的精度要求。

机载激光雷达在山区输电线路设计中的应用

随着电力设计的技术升级,输电线路设计已从二维步入三维,多平台数据融合,多专业统一协作。在新要求的环境下,传统的测量手段已经难以满足需求,机载激光雷达技术在输电线工程设计领域的应用应运而生。为了论证机载激光雷达技术在山区输电线路工程的优势以及是否满足输电线路三维设计需求,本文结合某山区输电线路工程,阐述机载激光雷达技术生产数字高程模型和摄影测量技术生成数字正射影像图过程,并应用于三维设计。

地理信息资源建设与维护更新中数字正射影像检验方法

数字正射影像作为地理信息资源建设与维护更新项目的成果之一,同时是后期DSM、DEM、核心矢量数据和地表覆盖数据生产的基础数据源,因此高质量的数字正射影像检验显得尤为重要。文章从检验方法和检验内容出发,针对地理信息资源建设与维护更新中数字正射影像易出现的突出问题,分析问题产生的原因,给出解决方案,为提高数据质量提供了参考,为地理空间框架建设与维护更新项目高质量生产提供了保障。

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。

无人机快速测量技术在乡村振兴建设中的应用

结合砀山县乡村振兴“一张图”数据库建设项目生产实例,探讨总结了利用无人机测量技术实施快速测绘,有效助力乡村振兴建设的数据获取方法。实例证明,相对于传统的测量方式,利用无人机测量技术能够快速完成测绘项目,且数据精度满足乡村振兴“一张图”要求,降低了生产成本和外业工作量。

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MAPGIS的地形图变形处理方法比较

目前,地图的扫描数字化已成为GIS领域中获取数据信息的主要手段之一。地图变形中包括扫描变形和图纸变形,但图纸变形相对较小,扫描变形是主要的。产生扫描变形的因素很多。本文就这一问题基于MAPGIS对地形图的不同变形纠正方法做了系统的比较,阐述了传统纠正法和分块纠正法的原理,为在满足地形图要求精度的情况下使用不同的校正模型作了铺垫,从而达到确保数字地图质量的目的。

浅谈基于Map Matrix的1:2000 DoM制作

随着数字摄影测量技术的发展,数字正射影象产品的制作方法越来越先进,生产效率随之越来越高,市场应用前景也越来越广泛。本文介绍"数字钦州"地理空间框架1︰2000DoM基于MapMatrix全数字摄影测量工作平台的制作流程和方法,分析MapMatrix全数字摄影测量技术的优缺点,对从事相关工作的同行有着重要的参考价值和借鉴意义。

基于无人机影像多源信息的冬小麦生物量与产量估算

冬小麦生物量是表征产量的重要指标,通过无人机遥感技术对冬小麦生物量进行快速、无损监测能够及时掌握冬小麦生长情况,对冬小麦估产具有重要意义。基于冬小麦孕穗期、开花期和灌浆期无人机数字正射影像(DOM)的光谱信息(SIs)和纹理特征(TFs),以及数字表面模型(DSM)提取的株高(HDSM),采用多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)和随机森林(RF)方法构建了冬小麦生物量估算模型,并以此为基础进行了产量估算。结果表明,使用DOM信息进行冬小麦生物量估算时,融合SIs+TFs构建的冬小麦生物量估算模型精度优于单一光谱指数或者纹理特征构建的模型;引入HDSM信息冬小麦生物量估算模型精度得到提高,3种方法以RF方法构建的开花期模型精度最高;融合HDSM信息进行冬小麦生物量估算时,估算精度的提高以TFs+HDSM最明显。冬小麦产量早期估算中,不同生育时期实测生物量与产量拟合以对数函数模型精度最高,孕穗期、开花期和灌浆期模型R2分别为0.87、0.88和0.92。耦合生物量与产量估算最优模型进行冬小麦早期估产,灌浆期估算模型精度最高,R2、RPD和RMSE分别为0.90、2.77和244.61 kg/hm^(2)。因此,融合无人机影像DOM和DSM多源信息,集成机器学习算法,不仅可以对冬小麦生物量进行精准估算,还可以快速有效地对冬小麦产量进行早期估算,对于精准制定粮食安全政策具有重要意义。

基于无人机倾斜摄影的三亚市蜈支洲岛综合地质调查研究

交通不便、植被覆盖茂盛、地形险峻等因素导致无居民海岛开展综合地质调查研究极其困难。为了补充登岛调查人员不足,降低安全风险,提高作业效率,本文探索无人机倾斜摄影技术在无居民海岛综合地质调查中的应用。利用飞马D20无人机搭载5镜头D-OP3000模块,快速获取海岛低空(190 m)、多角度、高精度影像数据,影像平均地面分辨率优于0.03 m。对获取的影像数据应用Smart3D软件生成数字正射影像(DOM)、构建海岛实景三维模型,并基于实景三维模型实现对海岛进行全方位观测,提升对海岛的宏观认识。通过对数字正射影像及海岛实景三维模型进行综合研究,结合实地调查,获取了蜈支洲岛线性断裂特征,探讨了其成因;提取了蜈支洲岛土地开发利用现状信息;识别出岛岸崩塌、断裂活动及岛滩侵蚀等地质灾害隐患点15处,并提出了防治建议,为海岛开发利用、生态保护修复、地质灾害治理及海岛综合管理提供了科学依据。

基于无人机遥感的黑龙江南瓮河国家级自然保护区驼鹿种群数量及空间分布调查

2022年3月下旬,利用固定翼无人机对南瓮河国家级自然保护区内驼鹿(Alces alces)进行航拍调查,估算及分析保护区内驼鹿的种群数量、分布密度和生境因子之间的关系。结果表明:获取无人机影像17818张,无人机样带拼接面积为206.9 km2。结合目视解译方式识别驼鹿并据此建立驼鹿无人机影像解译标志库。根据无人机样带解译结果,得到驼鹿的种群密度为(0.174±0.038)只/km2,估算出保护区驼鹿的种群数量为310~484只。驼鹿的分布及生境选择中生态因子的分析结果表明,驼鹿主要分布于海拔400~500 m的温带落叶阔叶林中,偏好选择坡度为0°~6°的平缓区域,以及距水源1~3 km和远离公路5 km外的区域。提出一种基于无人机遥感调查大面积区域内大型野生动物种群数量和分布规律的方法,该方法利用无人机平台获取野生动物影像并估算得到野生动物的种群数量,将遥感、地理信息系统与野生动物调查相结合,为野生动物动态监测及保护提供了有效的可视化数据,可为准确获取野生动物的活动区域和栖息地环境参数提供参考。

基于ADS-100航空影像的北京市正射影像数据制作

2001年以来,北京市已连续开展19年全市域航空摄影工作,航飞成果不仅是全市正射影像制作的重要数据来源,更是基础测绘的重要数据源。本文介绍了2020年北京市利用ADS-100航空影像数据进行全市域正射影像生产的应用,并通过空三精度统计、正射影像成果精度统计验证数据的精度。结果表明:使用ADS-100航摄仪进行全市域正射影像制作,成图面积增大27倍的情况下,减少了37.85%的控制点,对特大型城市快速获取高分辨率遥感影像具有一定的借鉴作用,为今后开展大面积快速成图工作积累了成熟的作业经验。

无人机遥感在黑龙江特大洪水应急监测中的应用

传统的洪水应急监测方法往往会受到地形、天气等环境条件限制,不能及时获取灾害现场的详细信息。无人机因其具有灵活性强、时间分辨率高和响应迅速等特点,应用于洪水应急监测具有独特优势。以2021年6月黑龙江上游发生的特大洪水为例,阐述了无人机遥感在洪涝灾害淹没范围描述、防洪堤坝渗漏定性及定量分析中的应用情况。结果表明:无人机遥感能够有效且快速地获取洪峰过境前、后的洪水淹没面积变化,及时发现渗漏隐患点,为灾情处置决策提供数据支撑。

像控点设计方案对正射影像与三维倾斜模型的精度影响

无人机航空摄影测量的出现,使得传统测绘复杂、繁重的外业工作发生了革命性的改变。像控点的布设对于无人机摄影测量显得尤为重要,以至于布设方案的优化设计直接影响后期4D产品及三维模型的精度。本文选取建筑物较高、地形较平坦的校园为研究区域,通过优化设计不同的像控点布设方案,利用多旋翼无人机搭载五镜头相机获取研究区域的影像数据,并分别采用不同数据处理系统进行空中加密,来获取研究区域的4D产品及倾斜三维模型,通过分别对数字正射影像(DOM)、数字表面模型(DSM)及三维模型成果的精度分析,为后续实际工作中像控点的布设提供技术支撑及建议。