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基于Pixi4D無人機圖像處理

2019-09-10 17:25:25周鵬蔣興星
新生代·上半月 2019年7期
關鍵詞:無人機

周鵬 蔣興星

【摘要】:無人機作為一種新型的平臺和影像獲取方法,目前在國內外的研究都還處于起步階段,理論和模型都不太成熟。本文介紹了國內外無人機發展現狀以及無人機特點的基礎上,本文以某地區的資料數據為基礎,對無人機遙感圖像基于PIX4D mapper軟件進行了處理研究,目的在于提高現使用比較多、應用比較泛的軟件處理無人機遙感影像的精度和處理效率,進而擴大無人機遙感影像的應用領域。

【關鍵詞】:無人機 影像處理 DSM DOM

一、引言

隨著計算機技術的高速發展,攝影測量系統也發展的更加成熟,目前己步入數字攝影測量階段。現在它己經可以自動完成影像的幾何糾正、配準、信息提取,無需人為干擾。無人機遙感相較于航空遙感而言,成本低、技術簡單、具有機動性;相較于衛星遙感而言對天氣依賴性小、實時便捷、具有靈活性:相對于地面遙感而言,它能獲取多角度、高分辨率的空間遙感影像。無人機遙感技術是在這三個傳統遙感技術基礎之上的進一步發展。

無人飛行器可按設置好的飛行航線自主飛行、拍攝,航線控制精度高,飛行姿態平穩【1】。系統成本及影像數據處理費用較低UAVRS系統及傳感器成本與其它遙感系統無法相比,一般的單位和個人都有能力負擔【2】。這些特點是傳統遙感獲取方式所無法比擬的。大比例尺和高現勢性的遙感影像的獲取就成為一件比較輕松的工作,這就在一定程度上擴大了遙感的應用范圍和用戶群,因此無人機遇遙感具有廣闊的應用前景。

二、無人機影像獲取

無人機影像獲取周期短,時效性強,有利于快速得到影像,便于快速及時有效的統計。目前而言,盡管無人機已經部分應用于遙感測繪各行業,由于圖片獲取及處理技術尚未完全成熟,目前尚不能完全取代傳統的“腳步丈量”。無人機數據獲取流程:無人機航空攝影的主要流程為成果圖需求分析、飛行前資料收集整理、航線設計、飛行場地選擇、飛行前檢查、機載飛控檢查、數據預處理、航攝質量檢查、航攝資料整理等步驟【3-4】。

三、無人影像處理

Pix4Dmapper這是一款專業化的無人機數據成像軟件,幫助用戶實現云計算功能,快速的生成最精準的報告,擁有自動生成正射影像的功能,從而能夠自動進行三維建模,幫助你在各行各業實現最佳的航拍監控與數據分析效果。集全自動、快速、與業精度為一體的無人機數據和航空影像處理軟件,即可將數千張影像快速制作成與業的、精確的二維地圖和三維模型。同時,PIX4D mapper通過軟件自動空三計算原始影像外方位元素。利用PIX4 UAV的技術和區域網平差技術,自動校準影像。軟件自動生成精度報告,可以快速和正確地評估結果的質量。提供了詳細的、定量化的自動空三、區域網平差和地面控制點的精度。Pix4Dmapper己廣泛應用于航測制圖、災害應急、安全執法、農林監測、水利防汛、電力巡線、海洋環境、高校科研等領域。

(一)作業流程

先準備好原始數據包括影像數據、POS數據、相機參數和控制點坐標數據;然后建立測區導入數據,全自動處理就生成了成果。

(二)實驗分析

(1)建立項目:導入影像數據和POS數據,選擇輸入輸出的坐標系;

(2)選擇處理選項模板:這里有11個模板可供選擇,3個標準模板:3D Maps(3D地圖)、3D Models(3D模型)、Ag Multispectral(農業多光譜);4個快速檢測模板:3D Maps-Rapid/Low Res(3D地圖-快速/低分辨率)、3D Models-Rapid/Low Res(3D模型-快速/低分辨率)、Ag Modified Camera- Rapid/Low Res(農業改制相機-快速/低分辨率)、Ag RGB-Rapid/Low Res(農業RGB—快速/低分辨率);4個高級模板:Ag Modified Camera(農業改制相機)、Ag RGB(農業RGB)、Thermal Camera(熱成像相機)、ThermoMAP Camera(thermoMAP相機)。本次處理選用3D Maps模板;

(3)無人機影像處理:開始處理前檢查“處理選項” 設置(這里一般都是默認),具體其他要求的設置。其中,目標是大面積區域匹配選擇航拍網格或走廊型航線,目標是單個物體匹配選擇自由飛行或傾斜拍攝。點云密度最好設置原始圖像,這樣生成的模型、DSM、DOM的精度才會高;

(4)輸出成果:完成本地處理后,就可以生產DSM、DOM、三維模型等。這樣無人機影像就可以應用于測繪生產等領域。

四、結論

無人機影像獲取周期短,時效性強,有利于快速得到影像,便于快速及時有效的統計。目前而言,盡管無人機已經部分應用于遙感測繪各行業,由于圖片獲取及處理技術尚未完全成熟,目前尚不能完全取代傳統的“腳步丈量”。針對無人機圖像的像幅小、數量多、傾斜無規律、缺乏地面控制點等數據特點,從而造成的工作量大、效率低等問題,研究了適合該情況的圖像拼接方法和幾何糾正方法,采用PIX4D mapper軟件對無人機遙感圖像做相似功能處理。運用PIX4D mapper軟件對無人機遙感影像進行圖像處理,在飛行現場就可以對數據進行快速處理檢查,發現問題方便及時處理。還對成果做了質量報告分析,主要是對區域網空三誤差、相機自檢校誤差和控制點誤差。針對生成的我們所需的三維模型、數字地面模型的和正射影像等產品。

【參考文獻】:

【1】 李先怡. 特征點匹配技術在無人機影像匹配中的研究與應用[D]. 西安科技大學, 2011.

【2】 韓友美. 優化UAVRSF攝影測量高程精度的方案與技術研究[D]. 山東科技大學, 2008.

【3】 王聰華. 無人飛行器低空遙感影像數據處理方法[D]. 山東科技大學, 2006.

【4】 張宏偉. 矢量與遙感影像的自動配準[D]. 武漢大學, 2004.

作者簡介:周鵬(1994—),男,漢族,四川省大竹縣人,學生,在讀碩士,單位:重慶交通大學,研究方向:工程遙感與圖像處理。

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