低空无人机数据后处理完整解决方案——航天远景概要

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无人机航测图像的后处理技术与精度优化一、引言随着无人机技术的发展，无人机航测图像在各个领域中的应用越来越广泛。

无人机航测图像的后处理技术是保证无人机航测数据质量的关键环节。

本文将探讨无人机航测图像后处理技术的发展现状和精度优化方法。

二、无人机航测图像的后处理技术1.无人机航测图像的摄影条件控制在无人机航测过程中，摄影条件的控制对于图像后处理的精度至关重要。

首先，要保证无人机的飞行高度和姿态角的稳定，避免图像模糊和畸变。

其次，要选择合适的光线和天气条件，避免阴影和反光的干扰。

最后，要保证无人机的飞行速度和航线设计的合理性，避免图像重叠和欠重叠等问题。

2.无人机航测图像的数据处理在无人机航测过程中，图像的数据处理是后处理的重要环节。

首先，需要进行图像的去噪处理，提高图像的质量和清晰度。

其次，需要进行图像的配准处理，确保图像之间的准确对应关系。

最后，需要进行图像的拼接处理，生成全景图或三维模型。

3.无人机航测图像的几何校正无人机航测图像的几何校正是提高后处理精度的重要手段。

首先，需要进行摄影测量，获取图像的实际尺寸和位置信息。

其次，需要进行图像的几何变换，纠正由于传感器和无人机姿态引起的图像畸变。

最后，需要进行图像的边界校正，消除图像边界的模糊和失真。

三、无人机航测图像的精度优化方法1.相机标定与参数优化相机标定是无人机航测图像精度优化的关键环节。

通过对相机的内外参数进行标定，可以提高图像的几何精度和定位精度。

在标定过程中，应选择合适的标定板和标定算法，并结合实地测量数据进行优化调整。

2.影像处理算法的改进影像处理算法的改进是无人机航测图像精度优化的重要手段。

在影像处理过程中，可以采用多种算法进行图像去噪、配准和融合等处理，提高图像的质量和准确性。

同时，还可以尝试引入深度学习等新技术，提高图像处理的自动化程度和效率。

3.地面控制点的布设地面控制点的布设是无人机航测图像精度优化的必要措施。

通过在地面上布设控制点，可以提供地面真实坐标数据，用于图像的几何校正和配准。

无人机解决方案操作手册无人机数据处理完整解决方案操作手册目录1 产品特点 .................................................................. 错误!未定义书签。

1.1 无人驾驶小飞机项目情况简介.................... 错误!未定义书签。

1.2 数据处理软件技术指标 ............................... 错误!未定义书签。

1.3 硬件设备要求 ............................................... 错误!未定义书签。

1.4 处理软件要求 ............................................... 错误!未定义书签。

1.5 数据要求....................................................... 错误!未定义书签。

2 数据处理操作流程 .................................................. 错误!未定义书签。

2.1 数据处理流程图 ........................................... 错误!未定义书签。

2.2 空三加密....................................................... 错误!未定义书签。

2.2.1 启用软件FlightMatrix ............................. 错误!未定义书签。

2.2.1.1创立Flightmatrix工程错误!未定义书签。

2.2.1.2设置工程选项参数错误!未定义书签。

2.2.1.3自动化处理错误!未定义书签。

2.2.1.4DATMatrix交互编辑错误!未定义书签。

2.2.1.5调用PATB进行平差解算错误!未定义书签。

了很多较好的无人机生产单位，如台湾炭基，武汉智能鸟等。

随着无人机装备的发展和服务队伍的建设，我国已能够利用无人机为国民经济建设服务，无人机发展已经进入社会应用的新时期。

由此，也出现了低空遥感技术这个专业名词。

该技术就是利用无人飞机平台搭载航空数码相机进行航空摄影，采用IMU/GPS技术进行自动导航，在1000米以下进行低空作业，具有高效快速、精细准确、可云下摄影等特点。

目前，无人机低空航测遥感技术已经成为我国经济建设、社会发展、应急救灾、突发事件处置、数字城市建设、国土资源调查、地理国情普查，地质灾害、矿山监测、工程设计等一系列国家重大需求的重要技术。

1 低空无人机小数码航拍数据优缺点■1.1 优点影像获取快捷方便：无需专业航测设备，普通民用单反相机即可作为影像获取的传感器。

成本低廉，性价比高：无人机（带飞控系统）市场价格10万到100万，各种档次都有，而相机整套（机身加镜头）不到2万。

整个系统机动性强：整套设备不需要专门机场调运、调配，可用小型汽车装载托运，随时下车组装，3个工作人员2小时内可组装完毕。

受气候条件影响小，影像获取周期短、时效性强，几乎不受场地和天气影响。

飞行条件需求较低。

满足大比例尺成图要求：满足《低空数字航空摄影测量内业规范》CH/ Z 3003-2010 1：500、1：1000、1：2000大比例尺成图精度要求，满足传统航测规范 GB 7930－1987和GB/T 7930－2008 中1：1000和1：2000大比例尺成图精度要求。

■1.2 缺点姿态稳定行差：无人机在飞行时，由于自身质量小，惯变化幅度大，甚至可能出现漏拍的情况。

影像畸变大：相对专业航摄仪来说，小数码影像（普通单反拍的）畸变大，边缘地方畸变可达40个像素以上。

2 无人机航拍影像后处理■2.1 产品应用2.1.1 快拼显示，输出全景图DOM，用于资料分析，应急响应利用无人机原始粗略的外方位元素POS信息和航拍影像数据，基于航天远景软件OKMatrix，智能化处理POS参数，恢复摄影过程，然后基于特征算子的数码影像转点，无控自由网平差方法，海量像片融合拼接，快速输出全景图DOM，用于后期项目资料分析，野外布控，及应急保障。

超低空目标的数据处理关联算法研究与实现1. 引言1.1 研究背景超低空目标是指飞行高度低于500米的目标，其特点是速度快、飞行高度低、机动性强。

这种目标对于传统的雷达系统来说具有一定的挑战性，因为其信号强度较弱，容易受到地面杂波的干扰。

研究超低空目标的数据处理关联算法具有重要意义。

随着无人机技术的快速发展，超低空目标的数量和种类也在不断增加。

这些目标可能是民用无人机、军用侦察机甚至是恐怖分子使用的无人机。

研究超低空目标的数据处理关联算法，可以帮助雷达系统更准确地识别和跟踪这些目标，提高国家安全和公共安全水平。

本研究旨在通过对超低空目标特点的分析，结合数据获取和处理过程中的关联算法设计，实现对超低空目标的有效识别和跟踪。

希望通过本研究可以提供一种有效的解决方案，为超低空目标的监测与防范提供技术支持。

【研究背景】部分的内容至此结束。

1.2 研究意义超低空目标的数据处理关联算法研究与实现旨在解决超低空目标在数据处理过程中所面临的挑战与问题，为提高超低空目标检测和跟踪的准确性和效率提供技术支持。

研究超低空目标的数据处理关联算法对于军事防御、边境安全、灾难监测等领域具有重要意义。

超低空目标在地面纹理和背景噪声的影响下，往往难以精确识别和跟踪。

研究超低空目标的数据处理关联算法能够提高目标检测的精准度，减少误差率，确保目标识别的准确性和可靠性。

超低空目标数据处理关联算法的研究可以有效提高目标处理的速度和效率，缩短响应时间，及时发现和处理潜在风险，保障国家安全和社会稳定。

通过研究超低空目标的数据处理关联算法，可以推动相关技术的发展和创新，提高我国在无人机、遥感技术等领域的技术水平和竞争力，促进国防科技的进步和发展。

研究超低空目标的数据处理关联算法具有重要的实际意义和战略意义，对于提升我国的国防能力和科技创新能力具有积极的推动作用。

1.3 研究目的研究目的是为了解决超低空目标数据处理中存在的挑战与问题，提高数据处理的效率和准确性。

1、数据的准备A、原始影像以及曝光点数据无人机低空航摄采用的是普通数码相机，需要进行相机畸变纠正才能用于后期空三处理。

但是我们采用的是双拼相机，原始影像是分为前后相机，而且相片好是一一对应的，这个是必须注意的。

曝光点数据是指的每张相片曝光时的坐标数据，它也是与相片一一对应的。

B、像控点数据像控点数据包括像控点坐标和点之记以及像控点刺点图，点之记主要是记录像控点所在位置的信息，刺点图记录的是像控点在图像上的准确位置，方便空三加密是刺控制点。

2、数据预处理数据预处理与空三软件有关，也与相机有关。

普通相机的相片需进行畸变纠正，双拼相机的影像需进行前后相片的拼接，拼接过程已经进行了畸变纠正。

一般相片预处理时需将相片按照航带分开并按照飞行方向适当旋转（相邻航线的相片旋转角度相差180 度），有的空三软件需将相片格式转换为tif 格式才能做后期处理，在转格式和旋转相片时，为了保持相片信息不丢失，最好是PhotoShop软件来处理，为了提高效率，可以采用PS的批处理命令。

如果是用MAP-AT软件的话，相片可放在一个目录，格式也不需转换，直接用JPEG格式，但是仍需按照航带旋转相片，这是为了方便批处理建立空三的工程文件。

像控点数据按照编号和航带分好目录。

3、空三加密处理空三加密处理是航摄中最重要的步骤，也是最繁琐的步骤。

不同的软件空三步骤有些许不同，但是大同小异。

一般都是先做内定向，然后是相对定向，最后做绝对定向，绝对定向是需要控制点数据的。

所谓加密其实就是平差过程，为了提高加密精度一般在最后都会在绝对定向的基础上做一次在整体的光束法平差，光束法整体平差不引入中间步骤的参数，是以精度最高。

当然这只是理论上的流程，真正的处理过程比较繁琐也不是全按照流程，只要知道每一步流程的作业就行。

这里以MAP-AT软件为例讲解下空三流程：（略，可参考MAP-AT处理流程文档）4、生成DEM和DOM做完空三之后就可以生成DEM和DOMT,在相对定向之后可以将部分加密点假设为已知点，所以相对定向之后就可以做这一步了，如果只是需要没用坐标的正射影像的话，可以在相对定向之后做这一步。

无人机影像空三后处理流程1、数据的准备A、原始影像以及曝光点数据无人机低空航摄采用的是普通数码相机，需要进行相机畸变纠正才能用于后期空三处理。

但是我们采用的是双拼相机，原始影像是分为前后相机，而且相片好是一一对应的，这个是必须注意的。

曝光点数据是指的每张相片曝光时的坐标数据，它也是与相片一一对应的。

B、像控点数据像控点数据包括像控点坐标和点之记以及像控点刺点图，点之记主要是记录像控点所在位置的信息，刺点图记录的是像控点在图像上的准确位置，方便空三加密是刺控制点。

2、数据预处理数据预处理与空三软件有关，也与相机有关。

普通相机的相片需进行畸变纠正，双拼相机的影像需进行前后相片的拼接，拼接过程已经进行了畸变纠正。

一般相片预处理时需将相片按照航带分开并按照飞行方向适当旋转（相邻航线的相片旋转角度相差180度），有的空三软件需将相片格式转换为tif 格式才能做后期处理，在转格式和旋转相片时，为了保持相片信息不丢失，最好是PhotoShop软件来处理，为了提高效率，可以采用PS的批处理命令。

如果是用MAP-AT软件的话，相片可放在一个目录，格式也不需转换，直接用JPEG格式，但是仍需按照航带旋转相片，这是为了方便批处理建立空三的工程文件。

像控点数据按照编号和航带分好目录。

3、空三加密处理空三加密处理是航摄中最重要的步骤，也是最繁琐的步骤。

不同的软件空三步骤有些许不同，但是大同小异。

一般都是先做内定向，然后是相对定向，最后做绝对定向，绝对定向是需要控制点数据的。

所谓加密其实就是平差过程，为了提高加密精度一般在最后都会在绝对定向的基础上做一次在整体的光束法平差，光束法整体平差不引入中间步骤的参数，是以精度最高。

当然这只是理论上的流程，真正的处理过程比较繁琐也不是全按照流程，只要知道每一步流程的作业就行。

这里以MAP-AT软件为例讲解下空三流程：（略，可参考MAP-AT处理流程文档）4、生成DEM和DOM做完空三之后就可以生成DEM和DOM了，在相对定向之后可以将部分加密点假设为已知点，所以相对定向之后就可以做这一步了，如果只是需要没用坐标的正射影像的话，可以在相对定向之后做这一步。

超低空目标的数据处理关联算法研究与实现超低空目标是指飞行高度在低空的目标，通常包括地面车辆、船只、以及低空飞行的飞机和无人机等。

在军事领域，超低空目标的识别和监测具有重要意义，因为这些目标往往具有较低的雷达截面积，难以被传统的雷达系统有效探测。

如何利用数据处理和关联算法来提高超低空目标的识别和追踪能力成为一个研究热点。

一、超低空目标数据处理的挑战超低空目标的数据处理面临着诸多挑战，主要包括以下几点：1. 数据分辨率低：由于目标距离地面较近，雷达回波的信号接收强度较低，导致数据分辨率下降，不利于目标的识别和分析。

2. 杂波干扰严重：低空环境下存在着大量的地面杂波，容易干扰目标信号，使得目标的特征提取和跟踪变得困难。

3. 目标运动模糊：由于超低空目标往往具有较高的速度和急剧变化的飞行轨迹，使得目标在雷达图像中呈现出模糊不清的状态，需要通过数据处理来进行运动模糊矫正。

二、超低空目标数据处理关联算法研究为了解决超低空目标数据处理中的挑战，研究者们提出了多种关联算法，并在实际系统中进行了验证和应用。

1. 目标特征提取算法针对超低空目标数据中的杂波干扰和分辨率低的问题，研究者们提出了一系列目标特征提取算法，通过对雷达回波信号进行分析和处理，提取出目标的特征信息，包括目标的形状、大小、速度等特征，从而实现对目标的识别和分类。

2. 目标运动模糊矫正算法针对超低空目标在雷达图像中呈现出的运动模糊问题，研究者们提出了多种运动模糊矫正算法，通过对雷达图像进行处理，将模糊的目标图像恢复成清晰的图像，从而提高目标的识别和追踪能力。

3. 目标关联跟踪算法针对超低空目标的快速移动和多目标情况，研究者们提出了多种目标关联跟踪算法，通过对雷达数据进行分析和处理，实现对多个目标的实时跟踪和定位，提高了雷达系统的监测能力。

1. 数据处理系统设计针对超低空目标数据处理的实际需求，研究者们设计了一套完整的数据处理系统，包括数据采集、预处理、特征提取、目标识别和关联跟踪等环节，以实现对超低空目标的快速监测和识别。

无人机应用领域中常见的数据处理问题及解决方案无人机作为近年来快速发展的技术和产业，已经在各个领域中发挥重要作用。

然而，在无人机应用的过程中，面临着一系列的数据处理问题。

本文将重点讨论无人机应用领域中常见的数据处理问题，并提供一些解决方案。

首先，无人机的传感器获取的数据量巨大，对数据的高效处理是一个挑战。

例如，无人机通过摄像头获取到的图像数据，需要经过大量的计算和分析才能得到有用的信息。

在实时应用中，无人机需要在短时间内对数据进行处理，以便做出相应的决策。

为了解决这个问题，可以采用分布式处理或并行计算的方法。

通过使用多个处理器或计算机并行处理数据，可以显著提高数据处理的效率。

其次，无人机数据的质量和准确性对于应用的结果至关重要。

由于工作环境的复杂性，无人机容易受到天气、风力、干扰等影响，从而导致数据质量下降。

为了解决这个问题，可以采用传感器融合的方法。

传感器融合是通过将多种不同类型的传感器数据进行综合利用，从而提高数据的准确性。

例如，通过将无人机搭载多个传感器，如GPS、激光雷达、惯性测量单元等，可以在数据处理过程中通过对传感器数据进行融合来提高数据的准确性。

此外，无人机应用领域中还面临数据存储和传输的问题。

由于无人机获取的数据量巨大，传统的存储和传输方式可能无法胜任。

为了解决这个问题，可以借助云计算和大数据技术。

通过将数据存储在云端，可以克服传统存储设备容量有限的问题，并且可以实现数据的实时共享和远程访问。

此外，通过采用压缩和加密等技术，可以减少数据传输的带宽占用和安全风险。

此外，无人机应用领域中还需要考虑隐私和数据安全的问题。

无人机携带的传感器可以获取到大量的敏感信息，如个人行踪、房屋布局等。

为了保护隐私和数据安全，需要采取相应的措施。

例如，可以使用加密算法对数据进行加密，以保护数据的安全性。

同时，还需要建立合理的权限管理机制，限制对敏感数据的访问权限，确保只有授权人员才能访问。

最后，无人机数据处理的实时性也是一个重要的问题。

无人机低空摄影测量数据处理及应用发表时间：2020-10-15T09:32:05.117Z 来源：《基层建设》2020年第19期作者：裴宏伟[导读] 摘要：数据处理效率与质量将直接决定无人机低空摄影测量技术应用的广度与深度，为了使低空摄影测量技术更好地服务测绘生产，需要研究低空摄影测量数据处理方法及流程，并在此基础上探索出不同行业中低空摄影测量技术的应用模式。

河北翔通信息技术有限公司摘要：数据处理效率与质量将直接决定无人机低空摄影测量技术应用的广度与深度，为了使低空摄影测量技术更好地服务测绘生产，需要研究低空摄影测量数据处理方法及流程，并在此基础上探索出不同行业中低空摄影测量技术的应用模式。

本文针对数字摄影测量软件的数字正射影像（DOM）制作、高精度数字高程模型（DEM）的构建以及大比例尺倾斜影像图的制作，研究了一种低空摄影测量数据处理流程及关键技术细节，并通过低空摄影测量实测数据，应用航天远景摄影测量系统实现DOM与DEM制作。

关键词：无人机；低空摄影测量；数字正射影像；数字高程模型1基于航天远景摄影测量系统的无人机低空摄影测量数据处理基于航天远景数字摄影测量系统的数字正射影像（DOM）制作、高精度数字高程模型（DEM）的构建是目前较为先进的一种低空摄影测量数据处理技术。

在实践中获取DEM，可以直接利用GPS、全站仪等仪器实地测量；也可以通过各种方式获得的DLG数据，编辑获得DEM。

从精度比较上来说，通过3种方式都得到的DEM精度都能达到规范要求，但是无人机低空摄影测量测图效率高、用人成本低和产品丰富。

相比于其他的软件，有着自身的独特性的功能，是其他方法手段无法比拟的。

Dat Matrix数码新空三系统支持普通光学航摄相机、可量测数码相机和非量测数码相机等各种传感器；支持TIF、JPG、PIX、IMG等多种影像数据格式；且支持PATB、BINGO国际上公认的平差软件进行数据平差。

Dat Matrix除了半自动量测控制点之外，其他所有作业如：连接点提取、内定向等都可以由软件自动完成。