探讨无人机正射影像图的制作

无人机正射影像工作总结
无人机技术的快速发展为各行各业带来了许多新的应用可能性，其中之一就是无人机正射影像工作。

无人机正射影像是利用无人机航拍技术获取的高分辨率影像数据，通过特定的处理方法生成的具有一定几何校正的影像产品。

这种影像产品在土地测绘、城市规划、环境监测等领域有着广泛的应用价值。

首先，无人机正射影像在土地测绘领域具有重要意义。

传统的土地测绘工作需要大量的人力物力，而且往往无法做到全面覆盖和高精度的测绘。

而利用无人机进行航拍，可以快速获取大范围的高分辨率影像数据，再通过正射处理，可以得到具有真实地面坐标的影像产品，为土地测绘工作提供了强大的支持。

其次，无人机正射影像在城市规划方面也有着重要的应用价值。

城市规划需要对城市的地理信息进行全面的调查和分析，而无人机正射影像可以提供高分辨率、真实地理坐标的影像数据，为城市规划工作提供了重要的参考依据。

通过对影像数据的分析，可以更好地了解城市的地形地貌、道路交通、建筑分布等情况，为城市规划提供科学依据。

此外，无人机正射影像在环境监测方面也有着重要的应用潜力。

环境监测需要对大范围的地理环境进行监测和评估，而无人机正射影像可以提供高分辨率的影像数据，为环境监测工作提供了更加全面和准确的数据支持。

利用无人机正射影像，可以更好地监测自然资源的利用情况、环境污染的情况等，为环境保护和可持续发展提供了重要的技术手段。

总的来说，无人机正射影像工作是一项具有广泛应用价值的技术工作，它为土地测绘、城市规划、环境监测等领域提供了强大的技术支持。

随着无人机技术的不断发展和完善，相信无人机正射影像工作将会在更多领域发挥重要作用，为人类社会的发展进步做出更大的贡献。

DMC数码航摄及制作1:500正射影像图(DOM)的实践与探索摘要:介绍了数码航摄构成和特点,及利用数码数据制作DEM、DOM的工艺流程和成果精度检测。

关键词:数码航摄构TIN DOM随着科学技术的发展,测绘手段已逐步实现从模拟测绘到数字化测绘和信息化测绘的过渡,数码航摄仪的产生,真正意义上实现了全数字摄影测量的“全数字”。

影像质量的好坏,处理手段的差异,直接影响到测绘产品的精度和质量,目前基于光学影像为基础的“4D”数字产品的生产,已形成了一整套科学的生产模式,而基于DMC数码航摄影像数据生产4D产品,国内已有几家单位进行了有益的探索,基于目前的市场现状拟从1:4000比例尺DMC航摄数据制作1:500正射影像生产的各工序,旨在探索出一套,适合我单位生产实际、成本合理、效益明显的大比例尺正射影像图生产的工艺流程。

1 DMC数码航摄仪构成DMC是德国CarlZeiss(卡尔·蔡司)公司和美国Intergraph公司合作生产的用于地图量测的数字航空摄影仪,该相机系统主要由陀螺平台、相机镜头单元、相机中心电子单元、数据存储系统、航飞管理控制系统、飞行软件系统和航空摄影数据后处理系统7大部分组成。

2 DMC航摄数据的特点2.1DMC合成影像及多光谱与全色影像匹配的精度(1)DMC合成影像精度:1/12像元～1/6像元的中误差。

(2)光谱与全色影像匹配的精度:最大可达1个像元以上,同时考虑彩色扩散的影响有可能出现融合后的“双眼皮”现象。

对视觉效果有影响,对几何精度没有影响。

2.2地面点高差对平面和高程的精度影响(1)对平面精度影响:半个像元以内,多数应用可以忽略其影响。

(2)对高程精度影响:对基准面附近的点影响小,对高差大的点影响大。

有可能造成高程的系统误差。

2.3DMC数字航摄的成果精度(1)平面中误差约1/2像元,高程中误差约0.08‰×航高。

(2)平面精度较高,高程精度较好。

2.4DMC影像处理流程(1)整个航空摄影测量过程与常规光学航摄差别不大。

⽆⼈机航空摄影正射影像及地形图制作项⽬技术⽅案⽆⼈机⼤⽐例尺地形图航空摄影、正射影像制作项⽬技术⽅案1、概述根据项⽬需求对项⽬区进⾏彩⾊数码航空摄影，获取真彩数码航⽚，并制作正射影像及地形图。

1.1 作业范围呼伦贝尔市北部区域约400 平⽅公⾥。

如下图：飞⾏区域（红⾊）1.2 作业内容对甲⽅指定的范围进⾏1:2000 航空摄影，获取⾼分辨率的彩⾊影像。

1.3 ⾏政⾪属任务区范围⾪属于呼伦贝尔市。

1.4 作业区⾃然地理概况和已有资料情况1.5 作业区⾃然地理概况（1）地理位置呼伦贝尔市地处东经115°31′～126°04′、北纬47°05′～53°20′。

东西630 公⾥、南北700 公⾥，总⾯积26.2 万平⽅公⾥[2]，占⾃治区⾯积的21.4%，相当于⼭东省与江苏省两省⾯积之和。

南部与兴安盟相连，东部以嫩江为界与⿊龙江省⼤兴安岭地区为邻，北和西北部以额尔古纳河为界与俄罗斯接壤，西和西南部同蒙古国交界。

边境线总长1733.32 公⾥，其中中俄边界1051.08 公⾥，中蒙边界682.24 公⾥。

（2）地形概况呼伦贝尔市西部位于内蒙古⾼原东北部，北部与南部被⼤兴安岭南北直贯境内。

东部为⼤兴安岭东麓，东北平原——松嫩平原边缘。

地形总体特点为：西⾼东低。

地势分布呈由西到东地势缓慢过渡。

（3）⽓候状况呼伦贝尔地处温带北部，⼤陆性⽓候显著。

以根河与额尔古纳河交汇处为北起点，向南⼤致沿120°E经线划界：以西为中温带⼤陆性草原⽓候；以东的⼤兴安岭⼭区为中温带季风性混交林⽓候，低⼭丘陵和平原地区为中温带季风性森林草原⽓候，“乌玛-奇乾-根河-图⾥河-新帐房-加格达奇- 125°E蒙⿊界”以北属于寒温带季风性针叶林⽓候。

1.6 已有资料情况甲⽅提供的航飞范围。

2、作业依据（1）《全球定位系统（GPS）测量规范》GB/T 18314-2009；（2）全球定位系统实时动态测量（RTK）技术规范》CH/T2009-2010；（3）《低空数字航空摄影规范》CH/Z3005-2010；；CH/Z3004-2010）《低空数字航空摄影测量外业规范》4（．（5）《航空摄影技术设计规范》GB/T19294-2003 ；（6）《摄影测量航空摄影仪技术要求》MH/T 1005-1996；（7）《航空摄影仪检测规范》MH/T 1006-1996；（8）《航空摄影产品的注记与包装》GB/T 16176-1996 ；（9）《国家基础航空摄影产品检查验收和质量评定实施细则》国家测绘局；（10）《国家基础航空摄影补充技术规定》国家测绘局；（11）《1∶500、1∶1000、1∶2000 地形图航空摄影规范》GB/T 6962-2005；（12）《1∶500、1∶1000、1∶2000 地形图航空摄影测量外业规范》GBT7931-2008；（13）《1∶500、1∶1000、1∶2000 地形图航空摄影测量内业规范》GBT7930-2008；（14）《1∶500、1∶1000、1∶2000 地形图航空摄影测量数字化测图规范》GB 15967-1995；（15）《1∶500、1∶1000、1∶2000 地形图图式》GB/T 20257.1-2007 ；（16）《1∶500、1∶1000、1∶2000 地形图要素分类与代码》GB14804-93；（17）《全球定位系统（GPS）辅助航空摄影技术规定》（18）《数字航空摄影测量空中三⾓测量规范》GB/T23236-2009；（19）《数字测绘产品检查验收规定和质量评定》GB/T 18326-2001 ；（20）《数字测绘成果质量检查与验收》GB/T 18316-2008 ；（21）《测绘成果质量检查与验收》GB/T24356-2009 ；（22）《国家基本⽐例尺地形图分幅和编号》GBT 13989-2012；（23）《基础地理信息数字成果1:500 、1:1000 、1:2000 数字正射影像图》CH/T 9008.3-2010 ；（24）《数字测绘产品质量要求第 1 部分: 数字线划地形图、数字⾼程模型质量要求》GB/T 17941.1-2000 ；（25）《⾼程控制测量成果质量检验技术规程》CH/T1021-2010；（26）《平⾯控制测量成果质量检验技术规程》CH/T1022-2010；（27）《测绘管理⼯作秘密范围的规定》（国测办[2003] 17 号）。

基于无人机实景三维模型的真数字正射影像生成方法成李博;段平;李佳;姚永祥;李晨;王云川【摘要】传统数字正射影像图(DOM)采用微分纠正方法消除相机倾斜与地形起伏所带来的投影误差,但会产生双重投影现象.真数字正射影像(TDOM)可有效解决DOM的双重投影问题.文中提出一种基于无人机影像的实景三维模型TDOM制作方法,首先通过无人机挂载五镜头相机获取航空摄影测量影像并生成实景三维模型;然后采集实景三维模型建筑物顶部轮廓边界线,并构建其三维体模型;最后基于建筑物顶部轮廓边界线三维体模型进行遮蔽检测和遮蔽补偿生成TDOM.以云南师范大学呈贡校区无人机影像实验数据验证了本文方法,实验表明本文的方法可作为一种生成高质量的TDOM方法.【期刊名称】《全球定位系统》【年(卷),期】2019(044)004【总页数】8页(P25-32)【关键词】无人机影像;真数字正射影像;实景三维模型;遮蔽检测;遮蔽补偿【作者】成李博;段平;李佳;姚永祥;李晨;王云川【作者单位】云南师范大学旅游与地理科学学院,云南昆明650500;云南省高校资源与环境遥感重点实验室,云南昆明650500;云南省地理空间信息工程技术研究中心,云南昆明650500;云南师范大学旅游与地理科学学院,云南昆明650500;云南省高校资源与环境遥感重点实验室,云南昆明650500;云南省地理空间信息工程技术研究中心,云南昆明650500;云南师范大学旅游与地理科学学院,云南昆明650500;云南省高校资源与环境遥感重点实验室,云南昆明650500;云南省地理空间信息工程技术研究中心,云南昆明650500;云南师范大学旅游与地理科学学院,云南昆明650500;云南省高校资源与环境遥感重点实验室,云南昆明650500;云南省地理空间信息工程技术研究中心,云南昆明650500;云南师范大学旅游与地理科学学院,云南昆明650500;云南省高校资源与环境遥感重点实验室,云南昆明650500;云南省地理空间信息工程技术研究中心,云南昆明650500;云南师范大学旅游与地理科学学院,云南昆明650500;云南省高校资源与环境遥感重点实验室,云南昆明650500;云南省地理空间信息工程技术研究中心,云南昆明650500【正文语种】中文【中图分类】P231.20 引言航空相机采用中心投影的方式获取地面航空影像. 因中心投影成像原理,导致航空影像中心点像素周围建筑物呈现倾斜样式,建筑物间因倾斜造成遮蔽. 真数字正射影像(TDOM)旨在消除因物体倾斜而导致的遮蔽现象,使得影像上物体以均匀的比例分布于真实位置. 传统数字正射影像(DOM)虽进行正射微分校正,但并不能使物体正确地分布在原本的位置. 同时,TDOM比DOM具有较高的可信度、精度高、信息量丰富、直观真实等特点,并且具有很高的背景控制信息的应用价值,成为地理信息库的重要基础数据,也是测绘、遥感行业的重要数据来源.生成TDOM的基础数据源有两种:数字建筑模型(DBM)和数字表面模型(DSM). DBM是由高程信息表示的建筑物轮廓,并根据所表示的建筑物层次结构的不同,区分不同图层的三维矢量模型,一般采用3Dmax、Sketchup等专业软件绘制,实际上不是实景三维模型. 自Z-buffer算法被提出以来[1],学者们基于DBM进行遮蔽检测生成TDOM. 在该算法中,Z缓冲器为每个像素存储投影中心与DBM之间的距离(Z)和DBM表面多边形投影到虚拟图像上的识别码. 传统的Z-buffer算法导致建筑物遮蔽的误检测,许多研究者对该方法进行了优化. Jiann等[2]提出一种使用多视图图像生成TDOM的方法;ZHOG等[3]提出一种基于多边形算法检测遮挡区域的方法,边馥苓等[4]提出一种基于有效像素的样本纹理合成方法,随后国内外学者也做了相关研究. 以上方法生成TDOM的前提需要DBM. 难点不在于检测,而在于DBM的生成. 面对区域较小,建筑物稀少、结构简单或数据库中已存有DBM模型的情况下,可实现较为快速的生成;反之,该类型方法很难快速生成TDOM.为此,大量学者研究了基于DSM进行建筑物的遮蔽检测生成TDOM[5-7]. Wan等[8]提出一种基于3D R-tree的CSG模型校正方法,以提高TDOM的质量;Habib 等[9]提出基于角度的射线追踪方法,任东风等[10]提出一种基于高程约束的TDOM 遮蔽检测的算法,肖卫峰等[11]提出一种基于DSM的光线追踪算法,潘慧波等[12]也利用DSM生成TDOM. 以上检测的假设是能够获取精确的DSM. 然而,在使用图像密集匹配获得精确的DSM是很困难的,导致建筑物边缘锯齿化[13],最终生成的TDOM效果损失.以上是基于DBM和DSM进行建筑物的遮蔽检测研究,但这两类方法各自都具有不同的缺陷. 无人机倾斜摄影测量技术采用无人机搭载多镜头传感器,能轻松获取同一地点同一时刻同一物体的多面信息,便于实景三维模型的构建[14]. 本文以无人机搭载五镜头相机获取低空航空影像,利用倾斜摄影技术生成实景三维模型,在此基础上,采集建筑物顶部轮廓线并构建三维体模型,并利用三维体模型进行遮蔽检测和遮蔽补偿,生成TDOM.1 无人机数据采集与实景三维模型以云南师范大学呈贡校区为实验区域,将无人机搭载五镜头相机获取的影像作为数据源生产1∶1000比例尺TDOM. 试验区域地处中国云贵高原,平均海拔1 900 m,坐标位于24°51′59″N、102°50′58″E,总面积达1.43 km2,校园建筑物较多,空间分明,通过分析气候变化、光线强度、行人适宜量等要素,于2018年8月23日采集实验区域航空影像.1.1 实验设备实验采用哈瓦四轴八旋翼MEGA-V8Ⅱ无人机,搭载SONY ILCE-5100五镜头数码相机采集航空影像，如图1所示,表1所示为倾斜相机五镜头参数.(a)多旋翼无人机(b)镜头SONY ILCE-5100图1 无人机设备表1 相机参数项目类型参数信息相机型号SONY ILCE-5100 传感器类型CCD 像幅大小6000×4000 像元大小3.8 μm 主点(x,y)(2986.0,1927.4) 焦距20 mm 镜头类型1个垂直,4个倾斜镜头倾斜角度45°在实验测区航飞数据时,设置飞行参数为:航向重叠度为85%,旁向重叠度为75%,相对航高150 m,飞行航向以东南-西北为基准,偏角为北偏西16.09°,镜头影像分辨率达2.9 cm;以9:00—14:00点为影像最佳采集点,续航飞行5个架次,飞行航线46条,共获取13 025幅低空数码航空影像.1.2 无人机实景三维模型的构建利用无人机航拍获取的五镜头影像数据生产实景三维模型,具体流程如图2所示,详细步骤如下:1) 将预处理后的POS数据结合五个镜头影像数据做第一次无控制自由网空中三角测量,若连接点出现漏洞、稀少或不均匀、航线弯曲等现象,参考平差报告对区域连接点做检查,确保像点收敛值和相对定向误差不大于1个像素,对空洞区进行人工补点,对残差较大的连接点做剔除处理;2) 做第二次无控制自由网平差,重复第一次平差后的检查工作,直到自由网平差结果满足平差要求;3) 进行控制自由网平差,利用无控制自由平差的结果添加控制点,将空中三角测量结果转换到实际坐标位置,其中添加控制点时采用先周边后内部的刺点顺序. 具体操作如下:先在区域周围四个角刺点,并做一次平差,检查平差结果是否达到平差要求,若平差误差较大,进行内部刺点,每当刺两个控制点后又做一次平差处理,重复此操作,直到相对定向误差、检查点和控制点误差符合规定限差要求,每张影像至少200个匹配连接点,并停止操作.4) 在空中三角测量提取特征点的基础上做加密处理,利用密集点云生成表面模型,并赋予纹理,生成实景三维模型.图2 数据预处理流程2 基于建筑物屋顶轮廓的体模型遮蔽检测和遮蔽补偿2.1 基本原理生产TDOM的关键在于检测遮蔽,即寻找被遮蔽区域,消除双重投影问题[15]. 如图3所示，双重映射区域内投影的灰度值重复投影到正射影像上,假设a、b、c是原始像片上的像素,由中心投影原理可知,原始像片上a、b、c点采集的像素是建筑物顶部A、B、C坐标点处的特征,a′、b′、c′的灰度值对应建筑物屋顶A、B、C坐标点的特征信息,a″、b″、c″同样采集了原始像片a、b、c处的像素特征,即采集了建筑物屋顶A、B、C处的特征,这就导致正射影像上出现双重映射区域. 例如,点A(XA, YA, ZA)和点D(XD, YD, ZD)同时占用像点a(Xa, Ya)的像点信息,此时的投影像点顺序依次为a″、b″、c″和a′、b′、c′;有时两个点A、C同时占据了正射表面相同的一点F. 因此,需要合理地检测出被遮蔽区域,消除因航摄高度和相机倾斜带来的遮蔽现象,使得影像均匀地分布在实际地表位置上.图3 双重投影图4 无房檐与有房檐情况下的遮蔽区域通常情况下,遮蔽范围会因房檐的存在与否,产生不同的效果. 房檐存在时的遮蔽检测区域大于无房檐的情况. 图4为还原相机拍摄时刻的场景信息图,假设ABCD-EFGH-efgh是带房檐的建筑物体,分析如下:1) 不含房檐的遮蔽区域. 多边形ee'h'g'f'fe是建筑物ABCD-EFGH-efgh去除房檐情况下,只保留矩形EFGH-efgh的阴影区,记为Wshadow;多边形ee'h'g'f'fghe是Wshadow对地面物体形成的遮蔽区域,记为Wshading.2) 包含房檐的遮蔽区域. 多边形ee'a'd'c'b'f'fe是建筑物ABCD-EFGH-efgh在中心投影下的影子,记为Bshadow,多边形ee'a'd'c'b'f'fghe是Bshadow对地面物体形成的遮蔽区域,记为Bshading.3) 遮蔽区域的面积大小关系:Bshading>Wshading.在TDOM中影像位置被还原到真实地理位置上,生成结果难免会牺牲房檐正下方的物体(例如,靠近房门的少部分台阶,屋檐下摆放的花盆等),以确保屋顶信息的完整. 牺牲区域为正射投影下,建筑物环状房檐(ABCE-EFGH)在地面上的投影. 尽管带房檐时检测的遮蔽区域大于不带房檐时的遮蔽区域,但根据遮蔽补偿原理,遮蔽区域的纹理能在相邻航线上得到补偿,故不影响TDOM的生成.从以上分析可知遮蔽检测重视屋顶信息.通常,为了保证UAV飞行的安全,UAV飞行高度需要在建筑物上空保持一定的安全距离. 这就导致,即使使用多镜头传感器倾斜摄影,房檐下拐角处依然会出现影像的空白区域,生成的DSM会将原本直角的房檐曲面化，如图5所示,降低房屋边缘精度. 本文结合实景三维模型,采集建筑物顶部边缘信息,与DSM同时进行遮蔽检测.(a)房檐曲面化(b)曲面化放大图图5 影像缺失导致的房檐曲面化对检测到的遮蔽区域做纹理补偿. 采集被检测区域相邻航线上影像的纹理信息,对遮蔽区域做纹理补偿. 补偿原理如下:(1)式中:W代表某一遮蔽区域;n表示该遮蔽区域周围含有该遮蔽区域的所有影像;Ki 为第i张包含遮蔽区域的影像.当由于原始影像成像时气候环境差异过大导致的影像反光度、纹理信息差异较大的现象,在进行影像纠正时,可剔除差异过大的几张影像,前提是要保证剩下的影像能覆盖W区域;在不能保证整体覆盖W时,先采用差异较大的影像进行纠正,然后做匀光匀色处理,只是效果略有逊色. 所以,在数据采集过程中既要保证航线过高的重叠度[1],又要保证成像光线变化不大.逐一对整个测区的W区域进行补偿,即得：(2)式中:Wj代表整个测区的第j个遮蔽区域;Wj,b指当第j个遮蔽区域缺少影像时,补飞b张影像用于遮蔽区域纠正填补;U表示所有遮蔽区域都被完全填充.对研究区内所有检测得到的遮蔽区域做补偿纠正,并将纠正结果计算平差、整合,生成一副无缝、色彩亮度平衡的影像镶嵌图. 整合针对色彩差异进行匀光匀色处理,接边线的编辑和羽化处理.最后将处理过的镶嵌图分幅裁剪得到最终产品.2.2 实施方法基于上述基本原理,具体实施步骤为步骤1:获取建筑物顶部轮廓线. 基于前期生产的实景三维模型,依据建筑物顶部轮廓采集顶部边缘信息,将采集到的顶部轮廓线作为DTM生成的控制信息.步骤2:建筑物数字地面模型(DTM)生成.将步骤1中获取的带有地理空间坐标的建筑物顶部轮廓线嵌套在DSM上,生成三维建筑物的DTM.步骤3:TDOM生成. 结合步骤2中生成对象的DTM数据、空中三角测量生成的DSM和航片工程文件,在确保遮蔽补偿计算时,相片重叠度达到采集航空像片所设置的航向与旁向最大数值的前提下生产TDOM.步骤4:TDOM镶嵌处理.对步骤3中生产的TDOM进行不可视像元检查,通过矫正和自适应羽化处理,计算补偿不可视像元,生成一副完整的TDOM.3 结果与分析3.1 实景三维模型的空中三角测量分析实景三维模型的好坏最终影响到建筑物屋顶轮廓线的质量,而空中三角测量质量的好坏关系到实景三维模型的结果,在实验区域利用五镜头航空影像数据做空中三角测量平差时采用7个控制点就达到了实验要求. 将控制点在x、y、z方向的最大误差分别记为:Δx、Δy、Δz、在平面最大均方根误差记为:RMSEH、在高程最大均方根误差记为:RMSEV,从以上5个误差指标评价空中三角测量结果,如表2所示.表2 空中三角测量加密精度表点名Δx/mΔy/mΔz/mRMSH/mRMSV/m〛10.042-0.0660.0000.0280.003 20.049-0.147-0.0020.037-0.006 30.006-0.02 0.0000.0340.001 4-0.055-0.031-0.0010.0430.001 5-0.043-0.0270.0000.0120.002 60.082-0.0050.0010.0230.009 7-0.0430.020.0000.0240.006由表2可知,Δx、Δy、Δz分别为0.082 m、0.147 m、0.002 m;RMSEH为0.043 m,RMSEV为0.009 m.除Δy外,其余四个指标均小于10 cm;Δz和RMSEV达到毫米级. 5个误差指标均满足空中三角测量精度要求. 通过分析,利用POS辅助空中三角测量在添加少量控制点的情况下使得空中三角测量结果满足实验要求.3.2 TDOM成果基于五镜头航空影像建立的实景三维模型采集建筑物顶部轮廓信息生成三维建筑物DSM,随后通过遮蔽检测和遮蔽补偿,生成建筑物的TDOM. 由于实验区建筑物众多,挑选云南师范大学呈贡校区汇学3栋和同析3栋两栋建筑作对比分析. 如图6所示,其中图6(a)、(d)是在建筑物实景三维模型上采集顶部边缘线,当出现同一建筑物既有高屋顶和低屋顶时,建议分别采集各自的屋顶;都以五镜头影像为前提生成两种正射影像,对生成结果进行对比分析:图6(b)、(e)是生成的两张DOM图,图中清晰地显示每栋建筑具有各个方向的倾斜,并存在遮蔽现象(蓝色圆圈所标记);图6(c)、(f)是本文方法生成的TDOM图,其特征变化用红色圆圈标记.从图6中的DOM和TDOM的差异可以看出,本文提出的方法通过遮蔽检测生成的TDOM是对传统DOM的完善. 图7为整个实验区的TDOM图.(a)汇学3栋实景三维模型 (b)汇学3栋DOM (c)汇学3栋TDOM(d)同析3栋实景三维模型 (e)同析3栋 DOM (f)汇学3栋TDOM图6 汇学3栋与同析3栋实验结果图7 云南师范大学呈贡校区TDOM3.3 TDOM精度验证为了检验TDOM的精度,在野外实测6个点作为精度验证点,同时在TDOM上对应的6个影像点作为对比点,用实测点与影像点做误差分析. 如表3所示,Δx、Δy分别代表了影像点与野外实测点在x、y两个方向上的误差值.通过对比分析,x方向的最大误差为0.011 m,y方向的最大误差为0.015 m,符合CHT 9008.3-2010《基础地理信息数字成果1∶500、1∶1000、1∶2000数字正射影像图》平地平面位置中误差0.6 m的精度要求. 点位误差如表4所示.本方法生成的TDOM在x方向上的点位误差为0.007 m,y方向上的点位误差为0.009 m,整体点位误差M为0.011 m. 表3 TDOM平面精度检查表检查点xyΔxΔy 影像点01∗∗∗1.090∗∗∗9.780 实测点01∗∗∗1.082∗∗∗9.778 0.008 0.002影像点02∗∗∗2.940∗∗∗9.290 实测点02∗∗∗2.933∗∗∗9.288 0.008 0.002影像点03∗∗∗7.540∗∗∗2.330 实测点03∗∗∗7.529∗∗∗2.315 0.011 0.015影像点04∗∗∗2.970∗∗∗7.050 实测点04∗∗∗2.977∗∗∗7.051-0.007-0.001影像点05∗∗∗8.010∗∗∗1.390 实测点05∗∗∗8.007∗∗∗1.397 0.003-0.007影像点06∗∗∗4.840∗∗∗9.030 实测点06∗∗∗4.840∗∗∗9.017 0.000 0.013表4 TDOM控制点的点位误差对象μxμyMTDOM0.0070.0090.0114 结论本文提出了一种顾及建筑物屋顶轮廓体模型的TDOM生成方法,该方法以无人机搭载五镜头相机采集的云南师范大学呈贡校区影像数据为例实现了本文的方法,最终生成的TDOM的方向精度误差分别为1.1 cm和1.5 cm,高于制图规范60 cm的要求,是一种可行的方法.参考文献【相关文献】[1] LERMA J L, NAVARRO S, CABRELLES M, et al. Terrestrial laser scanning and close range photogrammetry for 3D archaeological documentation: the Upper Palaeolithic Cave of Parpall as a case study[J]. Journal of Archaeological Science, 2010, 37(3):499-507.DOI：10.1016/j.jas.2009.10.011.[2] CHEN N Y, RAV J Y, CHEN L C, et al. True orthophoto generation of built-up areas using multi-view images[J]. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 2002,68(6): 581-588.[3] ZHOU G, CHEN W, KELMELIS J A, et al. A comprehensive study on urban true orthorectification[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2005,43(9):2138-2147.DOI:10.1109/TGRS.2005.848417.[4] 边馥苓,王潇.真正射影像生成中遮蔽区域的补偿[J].测绘科学,2009,34(3):81-83.[5] LIU L, LI X, LIU K, et al. Occlusion detection analysis based on two different DSM models in true orthophoto generation[C]//Geoinformatics 2008 and Joint Conference on GIS and Built Environment: Advanced Spatial Data Models and Analyses, SPIE, 2008. [6] OLIVEIRA H C, GALO M. Occlusion detection by height gradient for true orthophoto generation, using lidar data[C]//ISPRS Hannover Workshop, International Society for Photogrammetry and Remote Sensing 2013,40-1(W-1):275-280.DOI:10.5194/isprsarchives-XL-1-W1-275-2013.[7] OLIVEIRA H C, GALO M, DAL POZ A P. Height-Gradient-Based Method for OcclusionDetection in True Orthophoto Generation[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2015, 12(11):2222-2226. DOI:10.1109/LGRS.2015.2459671.[8] WAN C Y, KING B A, LI Z. An assessment of shadow enhanced urban remote sensing imagery of a complex city-Hong Kong[J]. Isprs Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2012,39-(B6):177-182.DOI:10.5194/isprsarchives-XXX1X-B6-177-2012.[9] HABIB A F, KIM E M, KIM C J. New metho dologies for true orthophoto generation[J]. 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无人机正射影像图的制作准备工作制作无人机正射影像图需要做好充分的准备工作。

需要收集研究区的地形图、航拍照片等基础资料，以便确定航拍方案和图像处理方法。

同时，根据项目需求，选择合适的无人机型号和镜头参数，确保获取高质量的影像数据。

需要确定航拍时间、地点和天气条件，选择合适的云台角度、曝光参数等，以保证影像质量。

还需要进行无人机及配件的保养和维护，确保其正常运行。

制作步骤无人机正射影像图的制作步骤主要包括以下环节：数据采集根据航拍方案，选择合适的无人机型号和镜头参数，进行航拍数据的采集。

在采集过程中，需要注意飞行的稳定性、曝光时间等参数的调整，以保证影像质量。

同时，需要按照拍摄计划，对拍摄区域进行分块、分时拍摄，确保数据覆盖全面、无遗漏。

数据处理与编辑拍摄完成后，需要对采集的影像数据进行处理和编辑。

这包括对影像进行去噪、纠正、拼接、色彩调整等操作，以便获得高质量的正射影像图。

在这个过程中，需要注意图像的分辨率、颜色等参数的调整，保证影像图的质量和精度。

对于大型项目，需要对多个无人机拍摄的影像进行拼接，以获取全面的正射影像图。

拼接时需要选择重叠区域，并对其进行图像处理和匹配，以保证拼接处的平滑和连续。

同时，需要注意控制点、坐标系等参数的设置，确保整个影像图的精度和一致性。

完成拼接后，需要对正射影像图进行加框处理。

这包括添加图框、标题、标注等信息，以便用户能够快速识别和利用影像图。

同时，需要注意保持图框和标注的简洁明了，避免影响影像图的阅读和使用。

注意事项在制作无人机正射影像图过程中，需要注意以下事项：数据精度无人机拍摄的影像数据质量会直接影响到最终的正射影像图精度。

因此，在采集数据时，需要选择合适的无人机型号和镜头参数，并注意调整好飞行姿态和曝光参数，以保证获取高质量的影像数据。

图像质量在处理和编辑影像数据时，需要注意保持图像的质量和精度。

这包括对图像进行去噪、纠正、拼接等操作时，需要尽量减少人为误差和操作失误，以保证最终的正射影像图质量。

无人机大比例尺地形图航空摄影、正射影像制作项目技术方案1、概述根据项目需求对项目区进行彩色数码航空摄影，获取真彩数码航片，并制作正射影像及地形图。

1.1作业范围呼伦贝尔市北部区域约400平方公里。

如下图：飞行区域（红色）1.2作业内容对甲方指定的范围进行1:2000航空摄影，获取高分辨率的彩色影像。

1.3行政隶属任务区范围隶属于呼伦贝尔市。

1.4作业区自然地理概况和已有资料情况1.5 作业区自然地理概况（1）地理位置呼伦贝尔市地处东经115°31′～126°04′、北纬47°05′～53°20′。

东西630公里、南北700公里，总面积26.2万平方公里?[2]??，占自治区面积的21.4%，相当于山东省与江苏省两省面积之和。

南部与兴安盟相连，东部以嫩江为界与黑龙江省大兴安岭地区为邻，北和西北部以额尔古纳河为界与俄罗斯接壤，西和西南部同蒙古国交界。

边境线总长1733.32公里，其中中俄边界1051.08公里，中蒙边界682.24公里。

（2）地形概况呼伦贝尔市西部位于内蒙古高原东北部，北部与南部被大兴安岭南北直贯境内。

东部为大兴安岭东麓，东北平原——松嫩平原边缘。

地形总体特点为：西高东低。

地势分布呈由西到东地势缓慢过渡。

（3）气候状况呼伦贝尔地处温带北部，大陆性气候显着。

以根河与额尔古纳河交汇处为北起点，向南大致沿120°E经线划界：以西为中温带大陆性草原气候；以东的大兴安岭山区为中温带季风性混交林气候，低山丘陵和平原地区为中温带季风性森林草原气候，“乌玛-奇乾-根河-图里河-新帐房-加格达奇-125°E蒙黑界”以北属于寒温带季风性针叶林气候。

1.6已有资料情况甲方提供的航飞范围。

2、作业依据（1）《全球定位系统（GPS）测量规范》GB/T 18314-2009；（2）全球定位系统实时动态测量（RTK）技术规范》CH/T2009-2010；（3）《低空数字航空摄影规范》CH/Z3005-2010；（4）《低空数字航空摄影测量外业规范》CH/Z3004-2010；（5）《航空摄影技术设计规范》GB/T 19294-2003；（6）《摄影测量航空摄影仪技术要求》MH/T 1005-1996；（7）《航空摄影仪检测规范》MH/T 1006-1996；（8）《航空摄影产品的注记与包装》GB/T 16176-1996；（9）《国家基础航空摄影产品检查验收和质量评定实施细则》国家测绘局；（10）《国家基础航空摄影补充技术规定》国家测绘局；（11）《1∶500、1∶1000、1∶2000地形图航空摄影规范》GB/T 6962-2005；（12）《1∶500、1∶1000、1∶2000地形图航空摄影测量外业规范》GBT 7931-2008；（13）《1∶500、1∶1000、1∶2000地形图航空摄影测量内业规范》GBT 7930-2008；（14）《1∶500、1∶1000、1∶2000地形图航空摄影测量数字化测图规范》GB 15967-1995；（15）《1∶500、1∶1000、1∶2000地形图图式》GB/T 20257.1-2007；（16）《1∶500、1∶1000、1∶2000地形图要素分类与代码》GB 14804-93；（17）《全球定位系统（GPS）辅助航空摄影技术规定》（18）《数字航空摄影测量空中三角测量规范》GB/T23236-2009；（19）《数字测绘产品检查验收规定和质量评定》GB/T 18326-2001；（20）《数字测绘成果质量检查与验收》GB/T 18316-2008；（21）《测绘成果质量检查与验收》 GB/T24356-2009；（22）《国家基本比例尺地形图分幅和编号》GBT 13989-2012；（23）《基础地理信息数字成果1:500、1:1000、1:2000数字正射影像图》CH/T 9008.3-2010；（24）《数字测绘产品质量要求第1部分:数字线划地形图、数字高程模型质量要求》GB/T 17941.1-2000；（25）《高程控制测量成果质量检验技术规程》CH/T1021-2010；（26）《平面控制测量成果质量检验技术规程》CH/T1022-2010；（27）《测绘管理工作秘密范围的规定》（国测办[2003] 17号）。

contextcapture生产正射影像dom实验报告实验目的：本实验旨在使用ContextCapture软件对航空影像进行处理，生成正射影像DOM（Digital Orthophoto Map），并对处理过程进行详细分析和评价。

实验步骤：1. 数据准备：收集航空影像数据，包括航空影像照片和相机参数文件。

2. 创建项目：在ContextCapture软件中创建一个新项目，并导入航空影像数据。

3. 相机标定：根据相机参数文件对航空影像进行相机标定，以确定每张照片的内部和外部定位参数。

4. 影像对齐：使用自动或手动对齐功能，将航空影像对齐到一个共同的坐标系中。

5. 点云生成：通过影像匹配算法，将航空影像转换为点云数据，得到三维模型。

6. 点云处理：对点云数据进行滤波、去噪等处理，以提高模型质量。

7. 正射影像生成：利用点云数据和相机参数，生成正射影像DOM，即经过几何校正的影像地图。

8. 评估分析：对生成的正射影像DOM进行质量评估，包括地理位置精度、图像分辨率等指标。

实验结果：根据实验步骤，通过ContextCapture软件处理航空影像数据，成功生成了正射影像DOM。

生成的正射影像DOM具有高地理位置精度和图像分辨率，能够满足实际应用需求。

同时，通过对实验结果进行评估分析，可以得出正射影像DOM的优点和不足之处，为进一步改进和优化提供参考。

结论：本实验通过使用ContextCapture软件对航空影像进行处理，成功生成了正射影像DOM，并对其进行了详细分析和评价。

实验结果表明，ContextCapture是一款功能强大的软件，能够高效地处理航空影像数据，并生成高质量的正射影像DOM。

然而，仍有一些改进空间，例如进一步提高影像匹配算法的准确性和稳定性。

通过本实验的研究，可以为相关领域的进一步应用和研究提供参考和借鉴。

正射影像制作
Photoscan正射影像制作流程
1.资料准备
（1）原始影像
（2）POS数据
（3）控制点数据
2.正射影像制作
（1）打开workspace,右键选择add chunk,创建成功之后，单击chunk1,右键add photos,选择需要添加的影像，添加完成后出现如下界面。

（2）选择reference,单击第一排工具栏的import,选择相应的pos数据，导入后选择Delimiter下的space和Combine consecutive delimiters,保证pos数据与标题相互对应。

当pos文本中的数据比导入的影像数量多时，会弹出如下对话框，
选择 No to all
完成后，会出现影像的排列信息，如下图所示
3.单击workflow菜单下的align photos,出现如下进度条。

当任务完成后，结果如下图所示
单击workflow菜单下的build dense cloud,出现如下进度条
任务完成后，会出现如下图所示影像，即正射影像。

4.正射影像导出
单击文件菜单下的export orthophoto (导出正射影像)按钮，并选择其菜单下的第一个选项，弹出如图2所示对话框，依要求设置好参数后，单击export按钮。

对正射影像命名并选择好其存放位置，保存即可。

下图为导出的正射影像图
5.导出完成后，单击文件菜单下的保存按钮，选择工程的存放路径并保存。

Geomatics Science and Technology 测绘科学技术, 2023, 11(4), 396-402Published Online October 2023 in Hans. https:///journal/gsthttps:///10.12677/gst.2023.114046利用DEM制作数字正射影像(DOM)精度分析万阿芳，潘紫阳湖南省第一测绘院，湖南长沙收稿日期：2023年7月10日；录用日期：2023年10月10日；发布日期：2023年10月16日摘要传统的数字正射影像(DOM)是在数字高程模型(DEM)基础上进行生产的，DOM制作中其数字微分纠正通常要用到DEM实现地形的纠正，DEM的精度会在一定程度上影响DOM精度和效果。

随着无人机摄影测量技术的快速发展和DEM成果逐渐丰富，本文探讨并验证了利用不同精度DEM成果制作DOM成果的不同效果，为DOM制作中合理有效选择数据源提供了帮助。

关键词DEM，DOM，数字微分纠正，精度Accuracy Analysis of Digital Orthophoto(DOM) Made by DEMAfang Wan, Ziyang PanThe First Surveying and Mapping Institute of Hunan Province, Changsha HunanReceived: Jul. 10th, 2023; accepted: Oct. 10th, 2023; published: Oct. 16th, 2023AbstractThe traditional digital orthophoto (DOM) is produced on the basis of the digital elevation model (DEM). In the production of DOM, digital differential correction usually requires the use of DEM to achieve terrain correction, and the accuracy of DEM will to some extent affect the accuracy of DOM.With the rapid development of UAV photogrammetric technology and the gradual enrichment of DEM achievements, this paper discusses and verifies the impact of using different precision DEM achievements on DOM achievements, providing assistance for selecting data sources reasonably and effectively in DOM production.万阿芳，潘紫阳KeywordsDEM, DOM, Digital Differential Correction, PrecisionCopyright © 2023 by author(s) and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0)./licenses/by/4.0/1. 引言数字正射影像(DOM, Digital Orthophoto Map)是将地表航天影像经垂直投影而生成的影像数据集。

基于航天远景制作正射影像的流程及其注意事项下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

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