高分辨率遥感影像数据一体化测图系统PixelGrid

无人机航空影像数据处理流程中国测绘科学研究院北京东方道迩信息技术有限责任公司目录1、无人机航空影像数据处理流程 (3)2、无人机航空影像数据要求 (4)3、无人机航空影像数据空三加密流程 (5)3.1畸变差校正 (5)3.2建立测区工程 (7)3.3.1工程目录及相机检校文件设置 (8)3.3.2设置航空影像数据 (10)3.3.3设置控制点数据 (14)3.3空三加密 (15)3.4.1数据预处理 (16)3.4.2航带初始点提取 (19)3.4.3自动相对定向及修改 (21)3.4.4自由网平差 (31)3.4.5控制点提取及区域网平差 (35)4、DEM与DOM制作 (37)4.1 DEM匹配及编辑修改 (37)4.1.1工程及格式转换 (37)4.1.2核线影像生成及DEM匹配 (40)4.1.3 DEM编辑修改 (46)4.2 DOM纠正及分幅 (52)4.3.1 DOM纠正及拼接 (52)4.3.2 DOM分幅 (60)1、无人机航空影像数据处理流程高分辨率遥感影像一体化测图系统PixelGrid作为卫星影像数据处理的能力和效率在生产过程中已经得到了很好的验证，其数据适用范围之广、处理效率之高在国内都是其它同类软件无法比拟的。

无人机航空摄影是一种新型的航空影像数据获取方式，由于无人机种类不同以及所搭配的相机不同，其获取数据的质量也不相同，PixelGrid针对国内测绘部分中低空领域普及的无人机航空拍摄数据，提供了高效快速的处理。

其无人机航空影像作业流程图如下：图1-1 无人机航空影像处理流程2、无人机航空影像数据要求对于无人机数据的处理需求必要的一些文件。

其中包括原始影像数据、相机检校文件、控制资料、航线结合表（航线索引图，包括飞行信息）等。

原始数据格式可以为JPG、BMP、TIF等；相机检校文件包括：相机像主点坐标、相机焦距、像元大小、径向畸变差系数（K1、K2）、切向畸变差系数（P1、P2）、CCD非正方形比例系数α、CCD非正交性的畸变系数β、像方坐标系等（其单位为像素或毫米）。

历史航片数据处理技术及方法探讨徐卫民;陈香;王琳【摘要】由于年代久远、数据资料的遗失、控制点的难以获取以及影像的扫描质量问题，在历史航片数据制作过程中碰到了不少困难。

本文从历史航片的扫描，到后期数据整理、空三加密及正射影像图制作等关键环节进行探讨，并对处理后获取的数字正射影像成果精度进行分析，阐述了整个历史航片数据处理的流程。

%Because of the long history, the loss of data information, the difficult to obtain the control points and image scanning quality, there are many problems in the process of historical orthophoto generation. This paper expounds the workflow of historical orthophoto data processing,including image scanning, data neatening, three - dimensional triangula- tion and orthophoto generation, the result precision is also analyzed.【期刊名称】《城市勘测》【年(卷),期】2012(000)006【总页数】4页(P93-95,102)【关键词】历史航片;空三加密;正射影像【作者】徐卫民;陈香;王琳【作者单位】天津市测绘院,天津300381;天津市测绘院,天津300381;天津市测绘院,天津300381【正文语种】中文【中图分类】TP751.11 引言为了满足现代测绘成果管理的需要，充分发挥历史航片的科学价值，国家测绘地理信息局启动了“国家基础航空摄影资料数字化与建库”项目。

高分辨率遥感影像数据一体化测图系统PixelGrid1. 系统概述高分辨率遥感影像数据一体化测图系统PixelGrid是一种集成为了遥感影像数据处理和测图功能的系统。

该系统具备高效、精确、自动化的特点，可广泛应用于地理信息系统、城市规划、土地利用分析等领域。

2. 系统组成PixelGrid系统由以下几个主要组成部份构成：- 遥感影像数据获取模块：通过卫星、无人机等遥感技术获取高分辨率影像数据，包括多光谱、高光谱、合成孔径雷达等数据。

- 影像预处理模块：对获取的遥感影像数据进行预处理，包括辐射校正、几何校正、影像配准等，以提高数据的质量和准确性。

- 特征提取模块：通过图象处理算法，提取影像中的地物特征，如建造物、道路、水体等，以便后续的测图分析。

- 数据融合模块：将不同类型的遥感影像数据进行融合，以提高数据的综合分析能力。

- 测图分析模块：基于提取的特征数据，进行测图分析，包括地物分类、面积测算、形状提取等。

- 结果可视化模块：将分析结果以图形化的方式展示，包括地图、统计图表等，便于用户直观地了解测图结果。

3. 系统特点PixelGrid系统具有以下几个特点：- 高分辨率：系统支持处理高分辨率的遥感影像数据，能够捕捉到更细节的地物特征。

- 自动化：系统采用自动化处理流程，减少人工干预，提高处理效率。

- 精确性：系统采用精确的校正和配准算法，保证数据的准确性。

- 多源数据融合：系统支持多种遥感影像数据的融合，提高数据的综合分析能力。

- 可视化展示：系统提供多种结果展示方式，便于用户直观地了解测图结果。

4. 应用场景PixelGrid系统可广泛应用于以下领域：- 地理信息系统：通过对遥感影像数据进行处理和分析，生成地理信息数据，为地理信息系统提供数据支持。

- 城市规划：通过对遥感影像数据进行测图分析，获取城市的地物分布、土地利用情况等信息，为城市规划提供决策依据。

- 土地利用分析：通过对遥感影像数据进行特征提取和测图分析，了解土地利用情况，为土地资源管理和决策提供支持。

高分辨率遥感影像可视化处理方法改进概述遥感技术在地理信息系统和环境监测等领域起着重要作用。

高分辨率遥感影像提供了丰富的信息，但其处理和可视化过程面临许多挑战。

为了改善高分辨率遥感影像的可视化效果，研究人员们持续努力，提出了许多改进方法。

本文将概述一些常用的方法和技术，以帮助读者更好地了解高分辨率遥感影像的可视化处理。

在高分辨率遥感影像的可视化处理中，最常见的方法是基于通道增强的技术。

通过优化通道的权重和增强对比度，可以明显改善图像的视觉效果。

通道增强方法包括直方图均衡化、线性拉伸、自适应直方图均衡化等。

这些方法能够增强图像的细节和对比度，使影像中的特征更加清晰可见。

除了通道增强方法，一种更高级的方法是基于图像融合的技术。

图像融合是将多个不同模态的遥感影像融合为一个有信息丰富性和更好可视化效果的影像。

常见的图像融合方法包括主成分分析融合、小波变换融合和多尺度融合等。

这些方法能够充分利用多种类型的遥感影像信息，提高图像的分辨率和空间细节。

此外，图像增强和降噪也是高分辨率遥感影像可视化处理中的重要环节。

图像增强通过图像灰度拉伸、对比度增强和色彩平衡等方法改善图像的视觉效果。

降噪技术则可以通过滤波和去除干扰物等方法减少图像中的噪点和杂乱信息。

这些方法能够提高图像的质量，使重要的地物和特征更加明显和易于识别。

在高分辨率遥感影像可视化处理中，还可以应用一些机器学习算法和人工智能技术。

例如，卷积神经网络（CNN）在图像分类和目标检测方面具有优势。

通过训练合适的CNN模型，可以将高分辨率遥感影像分类为不同的地物类别，从而更好地理解和利用影像信息。

此外，生成对抗网络（GAN）等技术也可以用于生成逼真的合成影像，以增强图像的可视化效果。

除了以上提到的方法，高分辨率遥感影像可视化处理中还存在许多其他改进方法。

例如，多角度观测技术、多光谱融合技术和图像分割技术等，都可以在特定应用领域中发挥重要作用。

这些方法的不断改进和创新将进一步推动高分辨率遥感影像的可视化处理前进。

高分辨率遥感影像数据一体化测图系统PixelGrid北京四维空间数码科技有限公司一、概况介绍高分辨率遥感影像数据一体化测图系统PixelGrid（以下简称“PixelGrid”）是由中国测绘科学研究院自主研发的“十一五”重大科技成果，获得2009年度国家测绘科技进步一等奖。

为将这一重大科技成果实现产业化，2008年开始，由中国测绘科学研究院参股单位北京四维空间数码科技有限公司进行成果转化和产品化，并开展销售。

该软件是我国西部1:5万地形图空白区测图工程以及第二次全国土地调查工程的主力软件，被誉为国产的“像素工厂”。

PixelGrid以其先进的摄影测量算法、集群分布式并行处理技术、强大的自动化业务化处理能力、高效可靠的作业调度管理方法、友好灵活的用户界面和操作方式，全面实现了对卫星影像数据、航空影像数据以及低空无人机影像数据的快速自动处理，可以完成遥感影像从空中三角测量到各种比例尺的DEM/DSM、DOM等测绘产品的生产任务。

PixelGrid软件主界面。

二、主要特点PixelGrid系统以现代摄影测量与遥感科学技术理论为基础，融合计算机技术和网络通讯技术，采用基于RFM通用成像模型的大范围遥感影像稀少或无控制区域网平差、基于旋转/缩放不变性特征多影像匹配的高精度航空影像自动空三、基于多基线/多重特征的高精度DEM/DSM自动提取、等高线数据半自动采集及网络分布式编辑、基于地理信息数据库等多源控制信息的高效影像地图制作、基于松散耦合并行服务中间件的集群分布式并行计算等一系列核心关键技术，是中国测绘科学研究院研制的一款类似“像素工厂”（ISTAR PixelFactoryTM）的新一代多源航空航天遥感数据一体化高效能处理系统。

同现有的国内外系统比较，PixelGrid系统的特点主要表现在：1、PixelGrid系统中使用的关键算法和技术已经基本成熟，较国外同类系统更适合于国内测绘遥感生产单位。

经多家测绘生产单位使用后结果表明：系统技术先进，运行稳定可靠；在四川汶川地震、青海玉树地震、舟曲泥石流和云南盈江地震等应急影像快速处理中发挥了较大作用，在接到数据后的6-8小时内可完成摄影区域DEM/DOM的制作。

PixelGrid一、概况介绍高分辨率遥感影像数据一体化测图系统PixelGrid（以下简称“PixelGrid”）是由中国测绘科学研究院自主研发的“十一五”重大科技成果，获得2009年度国家测绘科技进步一等奖。

为将这一重大科技成果实现产业化，2008年开始，由中国测绘科学研究院参股单位北京四维空间数码科技有限公司进行成果转化和产品化，并开展销售。

该软件是我国西部1:5万地形图空白区测图工程以及第二次全国土地调查工程的主力软件，被誉为国产的“像素工厂”。

PixelGrid以其先进的摄影测量算法、集群分布式并行处理技术、强大的自动化业务化处理能力、高效可靠的作业调度管理方法、友好灵活的用户界面和操作方式，全面实现了对卫星影像数据、航空影像数据以及低空无人机影像数据的快速自动处理，可以完成遥感影像从空中三角测量到各种比例尺的DEM/DSM、DOM等测绘产品的生产任务。

PixelGrid软件主界面二、主要特点PixelGrid系统以现代摄影测量与遥感科学技术理论为基础，融合计算机技术和网络通讯技术，采用基于RFM通用成像模型的大范围遥感影像稀少或无控制区域网平差、基于旋转/缩放不变性特征多影像匹配的高精度航空影像自动空三、基于多基线/多重特征的高精度DEM/DSM自动提取、等高线数据半自动采集及网络分布式编辑、基于地理信息数据库等多源控制信息的高效影像地图制作、基于松散耦合并行服务中间件的集群分布式并行计算等一系列核心关键技术，是中国测绘科学研究院研制的一款类似“像素工厂”（ISTAR PixelFactoryTM）的新一代多源航空航天遥感数据一体化高效能处理系统。

同现有的国内外系统比较，PixelGrid系统的特点主要表现在：1、PixelGrid系统中使用的关键算法和技术已经基本成熟，较国外同类系统更适合于国内测绘遥感生产单位。

经多家测绘生产单位使用后结果表明：系统技术先进，运行稳定可靠；在四川汶川地震、青海玉树地震、舟曲泥石流和云南盈江地震等应急影像快速处理中发挥了较大作用，在接到数据后的6-8小时内可完成摄影区域DEM/DOM的制作。

基于MapMatrixGrid 的网络化摄影测量系统实现与优化答　星1，吴克友1，刘　涛1，周勇兵1，田思忆1（1.武汉市测绘研究院，湖北 武汉 430022）摘 要：传统单机版摄影测量系统在协同生产、项目管理、海量影像调度等方面存在弊端，利用MapMatrixGrid 的网络化集群计算模式以及多源地理数据处理能力能有效解决该问题。

阐述了搭建网络化摄影测量系统的关键技术及其优势，并对主流航测产品的作业流程和质量检查方法进行了优化，为提升航测规模化协同生产和管理效率提供思路。

关键词：摄影测量系统；网络化；MapMatrixGrid ；质量检查中图分类号：P23 文献标志码：B文章编号：1672-4623（2020）01-0090-04随着武汉市加快建设国家中心城市的步伐不断深入，自然地理资源与城市规划对测绘地理信息数据的时效性要求越来越高。

当前遥感影像获取途径的多元化，特别是国产高分辨率卫星和无人机影像资源获取便捷，已成为基础测绘数据的重要数据来源。

高时空分辨率影像数据已呈现出大数据特征，并行、高效的数据处理软件与技术不断涌现，如利用Smart 3D 、PhotoScan 等软件实现低空无人机与倾斜影像三维建模的全自动处理；利用Pixel Factory 、Inpho 、Erdas 等软件提供从框幅式到推扫式传感器影像的一体化解决方案等[1-2]。

专业技术间壁垒的不断破除，使摄影测量与遥感、计算机视觉与网络、云计算并行处理等技术相互融合。

人工智能学习算法的不断演化，使大量依赖人工操作的传统摄影测量作业模式被新技术替代。

例如，张祖勋院士[3]提出的“云控制”摄影测量技术，即利用已有地理空间信息数据替代外业控制点采集，已在中小比例尺影像高效、自动的几何定位和数据更新等方面得以实现。

然而，在立体视觉环境中进行大比例尺的航测生产，更多地依赖于人工采集精度和测图经验的积累，且人机交互采集的技术手段已相当成熟。

2024 / 4 491 引言及时更新基础测绘地理信息成果，可以为经济建设、国防建设、自然资源管理、生态保护等提供基础支撑。

数字正射影像（DOM）符合人眼观测习惯，具备影像特征及地图几何精度，数据信息丰富、效果客观真实，可以作为地图分析背景控制信息，提取地表覆盖信息，为灾害防治、环境监测、城市规划等提供数据保障。

目前，数字正射影像已成为重要的基础地理信息 数据，如何快速、精准获取高质量的处理结果，成为急需解决的问题[2]。

由于天气、时相和传感器存在差异，获取的遥感影像存在色彩、亮度不一致等问题[3]，需经过辐射定标、大气校正、几何校正、图像匀色等后期处理。

本文运用PixelFactory、GeoWay CIPS、PixelGrid、PCI GXL 及沃韦五款软件，基于资源三号卫星全色与多光谱影像，利用影像处理软件，针对正射纠正、影像融合、匀光匀色、影像镶嵌、分幅裁切等环节，开展2米分辨率数字正射影像生产试验。

基于15景卫星影像进行自动处理试验，包括影像纠正、影像融合、匀光匀色、镶嵌裁切，制作四幅图的DOM 成果进行对比分析，总结出各自特点及优劣势，形成初步试验结论。

2 软件介绍及硬件环境遥感影像数据处理软件PixelGrid（简称PG）是中国测绘科学研究院研发的一款高分辨率遥感影像一体化测图系统。

针对高分辨率遥感影像特点，依据全数字化摄影测量和遥感技术理论，PG 软件采用基于RFM 通用成像模型的遥感影像稀少控制区域网平差、基于不同软件的资源三号正射影像处理的对比分析赵明 张育育（自然资源部第一航测遥感院，陕西 西安 710054）摘　要：全球地理信息资源建设（简称“全球测图”）对于提升我国测绘地理信息能力、保障“一带一路”国家倡议实施、抢占国际竞争制高点具有重要意义[1]。

数字正射影像图（DOM）是全球地理信息资源建设与维护更新项目的一个重要数据产品，也是基础地理信息成果的重要组成部分。

通过对PixelFactory、GeoWay CIPS、PixelGrid、PCI GXL、沃韦五款软件在正射校正、影像融合、匀光匀色、镶嵌编辑等方面进行对比分析，总结各自特点，研究分析几款软件的优劣势，对数字正射影像处理技术有一定借鉴意义。

低空飞行器航空影像数据处理流程中国测绘科学研究院北京东方道迩信息技术有限责任公司目录1、无人机航空影像数据处理流程 (4)2、无人机航空影像数据要求 (5)3、无人机航空影像数据空三加密流程 (6)3.1畸变差校正 (6)3.2建立测区工程 (8)3.2.1工程目录及相机检校文件设置 (9)3.2.2设置航空影像数据 (11)3.2.3设置控制点数据 (15)3.3空三加密 (16)3.3.1数据预处理 (17)3.3.2影像自动内定向 (20)3.3.3自动相对定向及修改 (20)3.3.4航带初始点提取 (30)3.3.4全自动航带间转点及数据整理 (32)3.3.5自由网平差 (33)3.3.6控制点提取及区域网平差 (37)3.3.7测区接边检查及测区合并 (38)4、DEM匹配及编辑 (42)4.1 DEM匹配 (42)4.1.1工程及格式转换 (42)4.1.2核线影像生成及DEM匹配 (46)4.2 DEM编辑修改 (50)4.2.1 DEM人工编辑 (50)4.2.2 DEM滤波处理 (53)5、DOM纠正及分幅 (60)5.1 DOM纠正及拼接 (60)5.1.1 DOM纠正 (60)5.1.2 DOM拼接 ............................................................. 错误！未定义书签。

5.2 DOM分幅 ....................................................................... 错误！未定义书签。

5.2.1 DOM标准分幅裁切 ............................................. 错误！未定义书签。

5.2.2 DOM自定义图幅裁切 ......................................... 错误！未定义书签。

基于自由网平差的内外业一体化遥感影像测图试摘要：随着各种传感技术的快速发展，很多新型传感技术得到了应用，并且在光谱与实践分辨率中都得到了很大的提高，从而也让遥感影像逐渐成为城市变化检测的重点问题。

本文结合基于自由网平差的内外业一体化遥感影像，对遥感影像主要特点、影像测图进行了简要的探究和阐述。

关键词：自由网平差；内外一体化；遥感影像；测图高分辨率的遥感影像系统作为中国测绘科学院自主研究的重大成果，它曾获得2009年国家级测绘技术一等奖。

为了推动遥感影像测图应用发展，从2008年开始，中国各个测绘科学研究院根据实际情况，进行销售研究。

同时，该软件也是我国西部地区测图工程和第二次土地调查项目的主力软件，还被称为“像素工厂”。

在这过程中，pixel grid用精确的测量算法、处理技术、自动化处理能力、可靠高效的管理调度方法、以及操作方式，已经能全面实现航空、卫星以及低空无人遥感影像的快速处理，进而完成遥感影像从空中三角测量到dom、dem/dsm相关测绘产品的主要任务。

一、基于自由网平差的一体化遥感影像特点pixel grid系统以现代遥感科学技术和摄像测量理论为基础，它融合了当今通讯网络和计算机技术，使用rfm通用成型的大范围遥感影像或者没有网平控制区域差、缩放不变形、基于旋转的影响匹配高精度航空影像、基于地理数据库等多源控制信息的影响制作。

目前，该系统的关键技术和算法已经基本成熟，和国外同类系统相比，更适合国内遥感影像测绘。

经过多家测绘生产单位表明，该系统技术比较先进，并且运行稳定，在汶川地震、玉树地震、盈江地震、雅安地震、舟曲泥石流中都发挥了重要作用，在接到数据6到8个小时就能完成dom/dem制作。

（一）技术成熟，性价比高它和国外同类遥感软件相比，拥有更高的性价比，它支持单机多核gpu/cpu多线程模式以及高速局域网gpu/cpu集群分布计算。

该系统的中低配置也能最大限度的运用生产单位已经拥有的局域网和计算机资源，使用更高性能的刀片机集群计算机，从而让软件运行拥有更高的性能。

2012年12月第6期城市勘测Urban Geotechnical Investigation ＆SurveyingDec．2012No．6文章编号：1672－8262(2012)06－93－04中图分类号：TP751．1文献标识码：B历史航片数据处理技术及方法探讨徐卫民*，陈香，王琳*收稿日期：2012—05—21作者简介：徐卫民（1972—），女，工程师，主要从事航空摄影测量航内工作。

基金项目：住房和城乡建设部科技项目（2011－R2－3）（天津市测绘院，天津300381）摘要：由于年代久远、数据资料的遗失、控制点的难以获取以及影像的扫描质量问题，在历史航片数据制作过程中碰到了不少困难。

本文从历史航片的扫描，到后期数据整理、空三加密及正射影像图制作等关键环节进行探讨，并对处理后获取的数字正射影像成果精度进行分析，阐述了整个历史航片数据处理的流程。

关键词：历史航片;空三加密;正射影像1引言为了满足现代测绘成果管理的需要，充分发挥历史航片的科学价值，国家测绘地理信息局启动了“国家基础航空摄影资料数字化与建库”项目。

该项目旨在完成航片的扫描数字化，建立航片影像数据库，对实现航空摄影资料管理的数字化、保证档案资料的安全完整、增强测绘保障能力具有重要意义［1］。

天津市测绘院于2004年启动历史航片的扫描任务，2011年启动并完成历史航片正射影像图的制作。

由于年代久远、数据资料的遗失、控制点的难以获取以及影像的扫描质量问题，在历史航片数据制作过程中碰到了不少困难。

本文基于历史航片的数据处理，对采用高分辨率遥感影像一体化测图系统PixelGrid （以下简称“PixelGrid 系统”）处理历史影像的方法、流程及关键技术环节进行探讨，并对成果精度进行分析。

2历史航片数据处理难点历史航片涉及的航摄仪有RC30，RC20，RC －8等不同类型，摄影比例尺从1/35000 1/3200不等，地面分辨率有0.1m ，0.2m ，0.5m 和1m ，胶片类型有黑白和彩红外两种。

文章编号：0494-0911（2013）05-0062-04中图分类号：P237文献标识码：B应急响应中PixelGrid 无人机遥感数据处理的关键技术与应用贾娇1，艾海滨2，张力2，燕琴2(1．兰州交通大学，甘肃兰州730070;2．中国测绘科学研究院，北京100830)Key Techniques and Applications of UAV Remote Sensing Data ProcessingBased on PixelGrid in Emergency ResponseJIA Jiao ，AI Haibin ，ZHANG Li ，YAN Qin摘要：随着数字摄影测量技术的发展，低空无人机摄影方式得到了很大的重视。

在灾害应急领域，可帮助获得受灾地区高质量的正射影像图、DEM 和全景图等产品，及时获取灾区的准确信息，为救灾减灾提供方便。

考虑到无人机摄影不同于常规摄影方式，需要在提高大量数据的处理速度的前提下，保证处理成果的精度符合应用要求。

以高分辨率遥感影像一体化测图系统（PixelGrid ）为依托，介绍对灾情发生后获得的影像数据进行快速处理的相关方法、实现技术及应用。

关键词：数字摄影测量；无人机；应急响应；PixelGrid ；数据处理收稿日期：2012-05-14作者简介：贾娇（1987—），女，北京人，硕士生，主要研究方向为数字摄影测量。

一、引言现今，在应急响应和防灾减灾领域，通过低空无人机获取灾区影像的方式发挥的作用越来越明显，其最大的优势就是可以在恶劣的自然条件下，或者在人无法到达的地区，利用简单条件就可以低空飞行，获取影像数据。

同时，其也存在一个不容忽视的问题，即与传统的航空拍摄相比，应用小型无人机获取数据的方式受到气候因素、重量因素、相机质量因素等影响，导致飞机姿态不稳定，从而使得通过无人机获得的影像质量会有一些不足，如影像航向重叠度和旁向重叠度都不够规则、像幅较小、像片数量多、影像的倾角过大且倾斜方向没有规律、航摄区域地形起伏大造成的影像旋偏角大、影像有明显畸变等。

基于PixelGrid的无人机影像快速拼接试验
米超川;刘英;韩同顺
【期刊名称】《测绘标准化》
【年(卷),期】2015(31)3
【摘要】无人机技术已广泛应用于应急测绘保障服务,但无人机快速获取影像后的影像快速拼接是开展应急测绘保障的关键环节.使用高分辨率遥感影像一体化测图系统PixelGrid的影像快拼模块进行试验,依据粗略精度POS系统对影像从畸变改正到正射影像快速拼接进行处理,试验结果表明,PixelGrid的影像拼接模块能完成无人机影像的快速拼接,生产效率高,其成果能满足应急保障需求.
【总页数】2页(P36-37)
【作者】米超川;刘英;韩同顺
【作者单位】国家测绘地理信息局第一地形测量队陕西西安710054;国家测绘地理信息局第一航测遥感院陕西西安710054;国家测绘地理信息局第一地形测量队陕西西安710054
【正文语种】中文
【中图分类】P231.5
【相关文献】
1.基于Agisoft PhotoScan的无人机影像快速拼接在新农村规划中的应用 [J], 李秀全;陈竹安;张立亭
2.基于BSIFT的无人机影像快速拼接算法 [J], 史建东;耿利川;秦永志
3.基于Voronoi图无人机影像快速拼接方法研究 [J], 于涵;李朋龙;胡冯伟
4.基于飞行姿态校正的无人机影像快速拼接 [J], 赵亚鹏;曹彬才;吴帅;
5.基于正射纠正与ARCEngine的无人机影像快速拼接 [J], 黄登山;李俊;杨鹏因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。