[发明专利]一种基于多源无人机遥感数据融合的数字地形建模方法有效
申请号: | 201910497068.8 | 申请日: | 2019-06-10 |
公开(公告)号: | CN110223386B | 公开(公告)日: | 2022-09-23 |
发明(设计)人: | 杜蒙蒙;姬江涛;金鑫;丁慧玲;邱兆美;庞靖;王升升;马淏;赵龙 | 申请(专利权)人: | 河南科技大学 |
主分类号: | G06T17/05 | 分类号: | G06T17/05 |
代理公司: | 洛阳公信知识产权事务所(普通合伙) 41120 | 代理人: | 罗民健 |
地址: | 471000 河*** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | 一种基于多源无人机遥感数据融合的数字地形建模方法,包括以下步骤:采集航拍图像、GPS数据、激光测距仪数据与无人机微机电系统姿态数据,获取后处理动态GPS数据,根据无人机微机电系统姿态数据对激光测距仪数据校正处理,并基于时间序列完成与后处理动态GPS数据同步处理,获取激光测距值与PPK‑GPS三维坐标值点源地形矩阵、航拍图像面源数字标高模型、数字标高模型地形矩阵,分别对数字标高模型地形矩阵进行偏置、优化及升维处理,依次获取数字标高模型差值矩阵和地形标高矩阵,对地形标高矩阵进行克里金空间插值,生成数字地形模型;本发明结合航拍图像处理技术面源DTM测绘面积大、激光测距仪、GPS数据点源DTM绝对精度高的优点,提高了测绘效率与建模精度。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 无人机 遥感 数据 融合 数字 地形 建模 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于多源无人机遥感数据融合的数字地形建模方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一、在无人机底部竖直安装图像采集设备和激光测距仪,并结合航拍图像拼接技术要求、图像采集设备参数以及激光测距仪性能,合理设置无人机飞行航高与路线,连续获取作业地块的航拍图像与激光测距值序列d,即激光测距仪距离地面的相对高度值;步骤二、在无人机顶部安装移动GPS模块,并在作业地块20千米范围内布置地面基站GPS模块,连续获取PPK‑GPS设备的地面基站GPS三维坐标值Cbase[latbase,lonbase,altbase],以及搭载在无人机遥感平台上的移动GPS三维坐标值Crover[latrover,lonrover,altrover];步骤三、对地面基站GPS模块与机载移动GPS模块数据进行PPK后处理动态解算,获取无人机遥感平台的高精度三维坐标值CUAV[latUAV,lonUAV,altUAV];步骤四、基于无人机微机电系统模块姿态参数俯仰角θ与翻滚角φ,根据公式dcorr=d×cosθ×cosφ对激光测距值序列d进行校正,获取激光测距仪距离正下方地面的竖直距离值序列dcorr,然后利用均值滤波器进一步处理该竖直距离值序列dcorr,输出与PPK‑GPS频率一致的测距值序列dlidar,并按照时间序列完成测距值序列dlidar与PPK‑GPS标高值序列dGPS的同步处理;步骤五、根据移动GPS模块与激光测距仪透镜之间的安装位置,对PPK‑GPS的标高值序列dGPS与相应的激光测距值序列dlidar进行求差运算,得到基于激光测距值与PPK‑GPS三维坐标值的点源地形矩阵CGPS‑LiDAR[latUAV,lonUAV,altGPS‑LiDAR];步骤六、在作业地块内均匀布设地面控制点,并使用高精度GPS设备测量地面控制点的三维坐标值,以地面控制点的三维坐标值为约束条件,基于多视图三维重建技术,在图像拼接软件中生成面源数字标高模型DEM;步骤七:将该DEM模型导入地理信息处理软件,提取与点源地形矩阵CGPS‑LiDAR[latUAV,lonUAV,altGPS‑LiDAR]具有相同经纬度坐标的样本点的标高值,获取DEM地形矩阵CDEM[latUAV,lonUAV,altDEM];步骤八、将DEM地形矩阵CDEM[latUAV,lonUAV,altDEM]的经纬度坐标值进行偏置处理,并提取经偏置采样处理得到的临近DEM采样点的三维坐标值,最终获取间隔距离一致、呈均匀网格状密集分布的偏置地形矩阵Coffset‑DEM[latoffset,lonoffset,altoffset];步骤九、比较基于航拍图像的DEM地形矩阵CDEM[latUAV,lonUAV,altDEM]与偏置地形矩阵Coffset‑DEM[latoffset,lonoffset,altoffset]中的标高值的差异,对两矩阵中的标高值序列进行求差运算,得到DEM差值矩阵CΔ[latoffset,lonoffset,altΔ];步骤十、对DEM差值矩阵CΔ[latoffset,lonoffset,altΔ]与点源地形矩阵CGPS‑LiDAR[latUAV,lonUAV,altGPS‑LiDAR]中的标高值序列进行求和运算,得到均匀密布且具有较高精度的优化DEM地形矩阵Coffset‑DEM′[latoffset,lonoffset,altoffset′];步骤十一、将优化DEM地形矩阵Coffset‑DEM'[latoffset,lonoffset,altoffset']与点源地形矩阵CGPS‑LiDAR[latUAV,lonUAV,altGPS‑LiDAR]进行升维合并,得到高精度地形标高矩阵C[lat,lon,alt];步骤十二、基于克里金空间插值模型,利用高精度地形标高矩阵C[lat,lon,alt]生成数字地形模型DTM。
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