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本文简要介绍了徕卡ALS70机载激光扫描系统,全面阐述了ALS机载激光扫描系统常规误差检校项目,包括Roll、Pitch、Heading、Range以及RCD30相机视准轴误差等。以台安县开发区为实验区,建立检校场地,用RTK方式测量了642个WGS84坐标系的平高像控点,进行了9条航线的检校飞行,采用相应的误差计算方法针对每项误差进行改正。经迭代改正后,各系统误差基本消除,将该检校成果应用在台安县120平方公里的0．7米点间距的点云数据获取项目当中去,经过实际精度检测,激光点云数据精度完全符合相关技术要求规定。 相似文献
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棉花叶面积指数（LAI）是描述其长势的重要指标,准确获取冠层结构参数是叶面积指数反演的必要条件。以ScoutB-100油动单旋翼无人机为飞行平台,搭载RIEGL VUX-1激光雷达,精确获取棉花高密度点云数据,得到研究区棉田数字表面模型（DSM）和数字高程模型（DEM）,通过差值运算获得其冠层高度模型（CHM）,进而提取有效的冠层结构参数。利用相关性分析法选取相关系数大于0.2的激光穿透力指数（LPI）、回波点云密度（D）、孔隙率（fgap）、归一化高程值（VnDSM）构建棉花LAI反演模型,并与实测叶面积指数进行精度验证与评价。实验结果表明：模型估算的LAI与实测LAI之间的决定系数为0.824,均方根误差为0.072,验证了模型的可靠性。 相似文献
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无人机组网遥感数据是指在无人机组网条件下获取的遥感观测数据。随着无人机组网系统的复杂化,获取的遥感数据呈几何量级增长,迫切需要一种与无人机组网技术相匹配的标准化无人机组网遥感数据管理体系。遗憾的是,迄今为止,国内外还没有完善的无人机组网遥感数据体系,也没有相关文献系统地介绍无人机组网遥感数据体系的发展历程。论文依次对无人机组网遥感数据的发展历史、数据特点、数据界定和分类标准、获取和处理流程、不同场景下的应用进行了系统的梳理,指出了无人机组网遥感数据体系未来的研究方向。研究成果是无人机组网遥感数据体系研究的一次探索,将为无人机组网条件下相关行业标准的制定提供参考依据,也为无人机组网遥感数据的深层次应用提供借鉴。 相似文献
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一种高效快速建立地物三维模型的方法——以大疆无人机和Pix4D软件实现 总被引：1，自引：0，他引：1
《云南地理环境研究》2016,(4)
探寻能满足需要并低成本高效快速构建地物三维逼真场景的方法是当前研究的一个热点。利用低价大疆无人机获取地表、地物影像与价格适中的Pix4D软件结合来快速构建地物三维模型是一种方法。该方法虽采用传统以摄影获取地表数据的方式,但手段和手续方便简单,数据采集工作效率高;影像数据处理用Pix4D软件基于点云数据三维建模,有操作方便、高效快速、自动化程度高等特点。用不同的实验建模方案、数据与建模参数,对最终建成的模型和结果有影响,经对结果进行精度评价,表明该方法能满足要求,可行、可用。 相似文献
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轻小型无人机遥感及其行业应用进展 总被引：1，自引：0，他引：1
无人机是低空领域准确、灵活、高效获取多种类型高分辨率遥感数据的重要载体,无人机遥感技术在行业应用创新和管理部门科学决策之间构筑起信息沟通的关键桥梁。随着科技的进步、大数据时代的来临,无人机遥感系统的硬件设备、信息提取方法都取得了飞速的发展;同时其在国民经济主要行业领域的应用也面临着前所未有的机遇和挑战。论文首先介绍了无人机遥感系统的硬件研发进展,并指出轻小型、高精度、标准化与集成化是未来无人机遥感系统发展的总体趋势。其次,详细介绍了目前轻小型无人机遥感应用在农业、林草业、电力、测绘、大气探测和地质灾害等行业的应用现状,指出实现无人机多源遥感数据获取、融合、分析和提取的综合平台是未来轻小型无人机在民用领域行业应用创新的关键所在。最后,针对载荷与飞行平台的一体化集成应用、无人机组网作业、海量数据管理和信息自动化提取等发展趋势提出了几点思考。轻小型无人机遥感在国民经济各行业应用的普及化和标准化,将有助于国家和区域社会经济的健康发展。 相似文献
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基于自适应紧支撑径向基函数的点云三维建模 总被引：3，自引：0，他引：3
激光扫描仪(Laser'Scanner,LS)获得的点云数据由海量全离散的矢量坐标点构成.由于点云数据没有明显的形体信息和拓扑关系信息,考虑数据本身蕴含的丰富信息,采用改进后的自适应紧支撑径向基函数(AdaptiveCS-RBF)算法对点云数据进行曲面重建.在介绍紧支撑径向基函数数学模型的基础上,采用激光扫描获得同济大学孔子头像点云数据进行实例建模,通过比较不同建模参数获得的模型,分析该方法的应用效果. 相似文献
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智慧城市的蓬勃发展和快速推广,使得三维建模成为当前热点研究方向。平面点云分割是三维点云建模中数据处理的关键环节。该文提出一种三角面片法向量方向调整方法,通过后续对邻近法向量进行加权平均估算实现平面点云的分割。首先采用八叉树的空间划分方法将无序的点云建立索引,利用K紧邻搜索获取参考点的K个邻近点,然后将该局部点构建不规则三角网并且得到包含参考点的所有三角面片以及三角面片的法向量,并通过将三维点投影到二维平面,利用平面三角形两边向量叉乘的方法,判断并调整各三角面片的顶点排列顺序,使三角面片的法向量一致化,最后对包含参考点的所有三角面片的法向量加权平均,估算参考点的法向量,根据点云法矢一致、共面的原则将平面点云分割出来。以徕卡Scanstation 2型扫描仪获取点云数据,对该方法进行检验,结果显示其能较好地实现对点云法矢量方向的调整与估算,并对平面点云数据进行分割提取。 相似文献
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胡平波 《地理与地理信息科学》2019,35(4)
正城市建筑三维模型(Three Dimensional City Model,3DCM)是智慧地球、智慧城市建设的重要框架数据,其三维重建工作一直是摄影测量与计算机视觉研究中的基础问题。机载激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)系统能高效、可靠地获取高密度、高精度的点云数据,是获取大范围建筑物三维模型的可靠手段。在建筑物模型的生成过程中,不同的部门根据其标准和需求,利用不同的数据和方法构建了不同的三 相似文献
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在过去的几年时间内,无人机在生态学应用领域取得了快速发展（Koh et al., 2012; Anderson et al., 2013; Whitehead et al., 2014a）。通过与激光雷达、多光谱、高光谱和红外光谱等传感器相结合,无人机技术在生物多样性、动物行为及其数量调查、物候监测、生境监测、野生动植物保护、自然保护区管理、恢复生态学、入侵生态学等领域都得到广泛的应用（郭庆华 等,2016;孙中宇 等,2017;胡健波 等,2018）。我是在2013年开始接触无人机,并关注和尝试将其应用于本人的生物多样性研究中。在近几年的学习和交流过程中,经常有人问我一些无人机相关的问题,比如：应该购买什么型号的无人机？无人机应该飞多高？怎样处理海量的影像数据？怎么提取某个关注的变量信息？我也看到一些研究者以无人机为平台收集了大量的生物与环境数据,却找不到准确的科学问题和适合的研究方法对这些数据进行深入的分析和挖掘。究竟怎样才能将无人机放入生态学家的工具箱呢？什么才是“生态＋无人机”的“正确”打开方式呢？本文将结合自身有限的无人机生态学研究经历来分享我对这些问题的一些认识（因学科背景、专业水平等的差异,本文所提到的不成熟的观点不一定适合所有人）。 相似文献
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基于研究对象视角梳理轻小型无人机遥感手段在生态学研究中的应用现状,重点分析了无人机在不同生态对象应用的优势和局限：优势主要在于其能够高灵活性、高分辨率地获取各生态对象的数据,为较大规模的生态研究提供了便利。在农田生态系统应用中主要关注农田信息检测、自动化农作等方面,但在这方面的应用还比较单一,缺乏更深层更全面的系统化应用;在森林草地中主要关注植被结构参数提取、生物量反演等,在数据采集过程中应注意设备的稳定性避免对数据准确性造成影响;城市生态系统主要集中在城市环境监测和测绘方面,同时城市方面飞控政策尚待完善;水生生态系统主要关注水生动植物监测和潮间带观测等,大规模监测也对设备续航和数据标准化处理提出了要求;动物研究应用中主要关注动物迁徙规律、物种分布等方面,在监测过程中需注意不要对动物栖息造成干扰。总的来说,无人机应用局限主要在于其获取的数据处理尚未标准化,飞控政策尚未成熟和硬件续航等方面。在此基础上探讨了未来无人机遥感在生态学研究的应用趋势：随着无人机智能化的软硬件发展和云端生态大数据的建立,无人机数据的获取和处理将更加智慧化,多源的无人机遥感数据将会更好地服务于生态学研究。 相似文献
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基于机载激光点云数据的电力线自动提取算法 总被引：1，自引：0，他引：1
设计并开发了一种从机载激光扫描的三维点云数据中自动提取电力线的算法,采用局部高程分布直方图模式分类滤波、Hough特征空间中全局方向特征优先的线特征提取、悬挂点位置数学推算和局部分段多项式拟合的方法,有效解决了电力线提取过程中电力线点云与电塔点云的自动分类、电力线平面位置提取、电力线悬挂点提取、电力线拟合问题。最后通过实际的工程数据验证了该算法的实用性。 相似文献
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针对基于TIN的机载LiDAR点云数据插值为GRID过程中,大量TIN数据I/O操作导致的栅格化效率下降问题,提出了基于三角形驱动的点云栅格化流式算法:以基于直线正负区判别原理的TIN向GRID转换新算法为基础,通过遍历三角形模拟流计算实现三角形生成、三角形插值为GRID以及内存释放,有效避免了TIN数据的I/O操作,并可以提高内存利用率。试验表明:流式算法显著提高了点云栅格化效率,为海量点云的栅格化及并行计算提供了一种算法支撑。 相似文献
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三维激光扫描技术作为一种新技术,它被称之为由"单点测量"到"面测量"进化的革命性技术突破。本文中,笔者归纳了"三维激光扫描技术"的工作流程,基于此,探讨了"三维激光扫描技术"获取DEM模型的方法,着重讨论了外业数据采集和数据处理过程中的关键技术,如点云数据匹配、数据绝对定位及拼接等。试验结果初步说明了,该技术较为适合大变形边坡监测,能够为边坡灾害提供真实、客观、有效的预警信息。 相似文献
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云GIS的内涵与研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
云计算将是下一代计算平台,云计算的发展必将带动与计算科学密切相关的地理信息系统学科的发展.本文采用文献分析方法综述了云计算的特征、云GIS内涵、关键技术和科学问题,指出云GIS是利用云基础设施获得大规模计算能力来解决GIS中海量空间数据的分布式存储、处理任务划分、查询检索、互操作和虚拟化等关键性科学问题,提高GIS 数据处理与管理能力,为计算密集型和数据密集型的各类GIS 服务提供高性能处理的技术.其基本内涵是空间数据的云特征,空间数据管理中的云计算特征.同时指出云GIS 将彻底突破GIS 既有的“专业圈子”,实现GIS自身的革命性突破,极大地扩展其市场规模.然后,本文介绍了云GIS平台,指出云GIS发展中的优势与不足;最后,从云GIS模式技术发展趋势、应用需求及教育专业需求3个方面展望了中国云GIS的研究进展. 相似文献
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无人机遥感能够获取高精度、高分辨率的冰川表面三维形态,有助于揭示冰川的运动和消融变化,现已成为冰川变化监测的重要技术支撑。针对无人机高分辨率影像能够有效识别表碛覆盖型冰川表面细节特征点的优势,本文引入金字塔影像集和最小二乘匹配方法联合开展特征点的追踪,用以实现冰川表面特征点三维位移场提取和动态变化分析。以贡嘎山贡巴冰川冰舌区作为典型研究区域,利用高分辨率无人机影像生成消融期前后（2018年6月9日和10月17日）的正射影像数据和数字表面模型,基于2期正射影像提取冰川表面特征点并实施追踪以获得三维位移场,在此基础上初步探明贡巴冰川冰舌段表面位移速率最大为7.51 cm/d,垂向消融速率超过11 cm/d。本文相关研究数据和结果可为冰川及复杂地形山区地质灾害的监测提供参考。 相似文献