利用無(wú)人機(jī)影像進(jìn)行土地利用快速巡查的幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題研究.pdf

1、在當(dāng)今信息技術(shù)高速發(fā)展的時(shí)代，如何快速、準(zhǔn)確地獲取地面時(shí)空數(shù)據(jù)已經(jīng)成為地理空間信息領(lǐng)域研究的重點(diǎn)問(wèn)題，并且，對(duì)高分辨率遙感影像和地理空間信息的需求量越來(lái)越大，以及對(duì)其現(xiàn)勢(shì)性、實(shí)時(shí)性及準(zhǔn)確性要求越來(lái)越高。目前，采集地面時(shí)空信息的技術(shù)手段主要分為兩類：一類是地面測(cè)量方式，如：全站儀大比例尺數(shù)字測(cè)圖等技術(shù)；另一類是空間對(duì)地觀測(cè)方式，如：GPS定位測(cè)量、衛(wèi)星遙感觀測(cè)、航空遙感等技術(shù)。以衛(wèi)星、大飛機(jī)等為平臺(tái)的航天航空攝影測(cè)量技術(shù)已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用，

2、但該類方法受天氣影響較大，在多云霧地區(qū)很難實(shí)時(shí)獲得質(zhì)量好的高分辨率影像。而無(wú)人機(jī)(Unmanned Aerial Vehicle-UAV)低空遙感技術(shù)是一種新發(fā)展起來(lái)的地理空間信息快速采集技術(shù)。以無(wú)人機(jī)作為平臺(tái)的低空遙感技術(shù)能夠在復(fù)雜地形條件下及云下低空飛行，獲取高分辨率影像，同時(shí)還具備價(jià)格低廉、機(jī)動(dòng)靈活、操作簡(jiǎn)單、不受重訪周期的限制等優(yōu)點(diǎn)，能夠根據(jù)需求完成低空、超低空飛行任務(wù)以獲取不同分辨率的影像。
　　本論文首先討論了利用無(wú)人

3、機(jī)低空遙感平臺(tái)獲取高分辨率影像數(shù)據(jù)的方法，研究、分析了無(wú)人機(jī)影像數(shù)據(jù)處理效率不高等問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了基于POS數(shù)據(jù)的無(wú)人機(jī)影像自動(dòng)展繪控制點(diǎn)；通過(guò)自動(dòng)提取、匹配特征點(diǎn)實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)影像快速拼接；針對(duì)目前缺乏通用的分割評(píng)價(jià)模型的現(xiàn)狀，建立了一種適用于高分辨影像分割尺度選擇的評(píng)價(jià)模型，并對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行評(píng)定，同時(shí)采用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒▽?duì)無(wú)人機(jī)影像進(jìn)行分類?；谝陨涎芯砍晒?，初步整合形成一套利用無(wú)人機(jī)影像進(jìn)行土地快速巡查的技術(shù)體系。具體來(lái)講，本論文的研究

4、工作與創(chuàng)新成果主要有以下幾個(gè)方面：
　　1、目前，國(guó)內(nèi)外攝影測(cè)量軟件的屏幕量測(cè)控制點(diǎn)工作是作業(yè)人員通過(guò)手工方式完成的，這也是區(qū)域網(wǎng)平差中最繁雜的工作之一。因此，如何實(shí)現(xiàn)自動(dòng)展點(diǎn)就成了提高攝影測(cè)量區(qū)域網(wǎng)平差效率的重點(diǎn)。本論文基于無(wú)人機(jī)影像和機(jī)載POS數(shù)據(jù)，通過(guò)布設(shè)少量控制點(diǎn)獲取POS數(shù)據(jù)改正參數(shù)，對(duì)機(jī)載原始POS數(shù)據(jù)進(jìn)行改正，并利用改正后POS數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了控制點(diǎn)在影像上的自動(dòng)展繪，同時(shí)對(duì)展繪控制點(diǎn)的點(diǎn)位精度進(jìn)行評(píng)定。
　　2、本

5、論文針對(duì)現(xiàn)有影像拼接算法效率較低的特點(diǎn)，將穩(wěn)健的SIFT算法引入到無(wú)人機(jī)影像自動(dòng)拼接算法中，分析了該算法各階段所消耗時(shí)間。結(jié)合無(wú)人機(jī)自身的特點(diǎn)對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn)，在進(jìn)行特征點(diǎn)提取前通過(guò)估算相鄰影像間的重疊度縮小了搜索范圍；進(jìn)行尺度空間極值點(diǎn)探測(cè)時(shí)獲取了適應(yīng)于無(wú)人機(jī)影像的最優(yōu)高斯核尺寸，克服了傳統(tǒng)SIF'I’算法采用固定核尺寸方法的缺陷，既減少了時(shí)間消耗，又盡可能多的獲得了特征點(diǎn)。
　　3、針對(duì)無(wú)人機(jī)所獲取的影像相對(duì)于傳統(tǒng)航測(cè)影像存在更

6、大、更復(fù)雜的幾何變形問(wèn)題，而且由于攝影比例尺大，影像在地物局部的紋理變化少，這些因素導(dǎo)致無(wú)人機(jī)影像的匹配存在更大的難度，出現(xiàn)誤匹配的概率也相應(yīng)增大。本論文提出了基于多邊形匹配的方法來(lái)探測(cè)并剔除誤匹配同名點(diǎn)，該方法從距離、角度及權(quán)重等方面判別同名點(diǎn)匹配的可靠性。
　　4、面向?qū)ο蟮挠跋穹治黾夹g(shù)所面臨的主要問(wèn)題是影像分割，如何選擇合適的影像分割尺度已成為面向?qū)ο笥跋穹治黾夹g(shù)的難題之一。為了提高遙感影像分割尺度選擇的準(zhǔn)確性，本論文通過(guò)影