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无人机摄影测量
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{{Infobox | title = 无人机摄影测量 | en_title = UAV Photogrammetry | abbr = Drone Photogrammetry | image = UAV_Photogrammetry_Workflow.jpg | image_caption = 无人机摄影测量工作流程示意:从数据采集、影像处理到成果生成。 | field = [[摄影测量]] | equipment = [[无人机 (UAV)]]、数码相机、[[GNSS]]接收机 | core_concept = [[立体像对]]、[[空中三角测量]]、运动恢复结构 (SfM) | application = 小区域[[地形图测绘]]、[[土方计算]]、[[变形监测]]、[[精细农业]]、[[文化遗产保护]] }} '''无人机摄影测量'''(UAV Photogrammetry),又称'''无人机遥感'''或'''低空摄影测量''',是指利用[[无人机]](Unmanned Aerial Vehicle, UAV)作为飞行平台,搭载数码相机、[[GNSS]]/[[IMU]]等传感器,快速、灵活地获取地面高分辨率影像,并通过[[摄影测量]]原理和计算机视觉技术,生成[[数字正射影像图]](DOM)、[[数字高程模型]](DEM)、三维模型等多种地理空间数据的新兴技术。 与传统的航空摄影测量相比,无人机摄影测量具有机动灵活、成本低、效率高、影像分辨率极高、受天气影响小等突出优点,特别适用于小范围、高精度的测绘和监测任务。 == 技术特点与优势 == 1. '''高分辨率''':无人机飞行高度低(通常为几十米到几百米),可以轻松获取厘米级甚至毫米级的地面分辨率影像,能够展现丰富的地物细节。 2. '''高时效性''':部署快速,可根据任务需求随时起飞作业,快速响应应急事件(如灾害评估、事故勘察)。 3. '''高灵活性''':能够轻松进入人难以到达或危险的区域(如陡峭山坡、矿区、灾后废墟)进行数据采集。 4. '''低成本''':相比于载人飞机,无人机的购置和运行成本都大大降低,使得高频次的重复观测成为可能。 5. '''自动化程度高''':从航线规划、自动飞行、数据采集到后期的数据处理,整个流程已高度自动化。 == 核心技术流程 == 无人机摄影测量的数据处理流程主要基于'''运动恢复结构'''(Structure from Motion, SfM)和多视图立体(Multi-View Stereo, MVS)算法。 1. '''航线规划与数据采集''':根据测区范围、地形起伏和所需分辨率,规划无人机的飞行航线,确保足够的航向和旁向重叠度(通常为80%和70%)。无人机沿规划航线自动飞行并拍摄影像。 2. '''特征点提取与匹配''':软件(如Pix4D, Agisoft Metashape等)自动在所有影像中检测并匹配成千上万的同名特征点。 3空中三角测量]](基于SfM)''':以匹配的特征点为基础,利用SfM算法同时恢复出相机的拍摄位置、姿态(外方位元素)和稀疏的三维点云结构。 4. '''点云加密''':在稀疏点云和精确的相机位姿基础上,利用MVS算法对影像进行像素级的密集匹配,生成高密度的三维点云。 5. '''成果生成''': * '''[[数字表面模型]] (DSM)''':由密集点云直接生成,表示包括地物、植被、建筑物在内的地表高程。 * '''[[数字正射影像图]] (DOM)''':将原始影像进行微分纠正,消除由地形起伏和相机姿态引起的像点位移,使其具有地图的几何精度。 * '''三维模型''':生成带真实纹理的实景三维模型,用于可视化和分析。 == RTK/PPK技术应用 == 为了减少或免除地面控制点,现代无人机普遍集成了高精度的实时动态(RTK)或后处理差分(PPK)GNSS技术。这使得无人机在拍照的瞬间就能获得厘米级的相机位置坐标(POS数据),极大地提高了[[空三]]的精度和自动化水平,简化了外业工作。 == 应用领域 == * '''测绘与地理信息''':快速更新小区域地形图,制作正射影像图。 * '''工程建设''':土方量计算、施工进度监测、竣工验收。 * '''[[灾害与应急管理]]''':滑坡、泥石流、地震等灾害的快速评估与监测。 * '''[[精细农业]]''':作物长势监测、病虫害识别、精准施肥。 * '''[[文化遗产保护]]''':古建筑、考古遗址的精细三维建档与修复。 * '''环境监测''':河流污染、海岸线变化、植被覆盖监测。 == 参见 == * [[无人机 (UAV)]] * [[摄影测量]] * [[运动恢复结构]] (SfM) * [[实时动态 (RTK)]] [[Category:摄影测量与遥感]]
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