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81.
为了研究探索在稀少及不规范像控点条件下,应用纵横大鹏CW-30垂直起降固定翼无人机搭载飞思IXU-RS1000单相机,优于2cm地面分辨率倾斜摄影测量系统用于1∶500地形及地籍测量。该文对实验成果进行外业全站仪及RTK打点,进行平面及高程精度检测,实验成果完全满足1∶500地籍图平面精度及1∶500地形图高程精度的要求。验证了固定翼无人机能够用于1∶500地籍测量及地形测量。地理信息行业对成果时效性和精度的要求越来越高。优于2cm分辨率固定翼无人机倾斜摄影系统,有着单架次5km~2高效率和中误差小于5cm高精度,它的应用一定能对行业发展有着积极作用。  相似文献   
82.
王冬梅 《测绘》2020,43(2):85-89
无人机倾斜摄影测量可以获得高精度的实景三维模型,本文介绍了无人机倾斜摄影测量的关键技术,按照无人机倾斜摄影实景三维模型测图作业流程,在河南范县利用无人机及Leica RCD30倾斜相机进行倾斜摄影,以Context Capture Center软件为平台进行空三加密与生成实景三维模型,然后在EPS平台上裸眼立体测绘1:500地形图。最后,从空三加密精度、像片控制点精度与测图精度三方面进行精度分析,结果表明:本次无人机倾斜摄影测量达到1:500地形图精度要求,相关方法可供参考。  相似文献   
83.
通过介绍无人机航摄系统的优点,结合无人机航摄系统高效快捷、地面分辨率高、成本低等特点,对无人机影像采集、影像处理、制作成图的流程进行了归纳;通过虎平岛的实例,对无人机在海岛1∶500地形图测绘中的应用进行了全面的分析和精度比对,进而说明无人机影像可应用于海岛大比例尺地形图的制作。  相似文献   
84.
刘磊  刘津  翟永  邢绪超 《测绘通报》2019,(9):135-138,146
通过分析应急测绘指挥调度的基本特点与实际需求,结合国家应急标准规范,采用基于多通道多协议的数据通信与传输技术、基于MPP架构的分布式数据库管理技术、基于UML模型化的任务规划技术,根据无人机、多功能方舱等应急装备实时回传的位置、状态和应急测绘地理信息,以及快速处理与共享系统等产生的数据成果与作业信息,设计完成了具有应急调度方案制定、指令快速下达、测绘装备动态调度与实时跟踪、测绘任务进度监控及应急任务演练等功能的应急测绘调度系统。  相似文献   
85.
小型低空无人机以其灵活、轻便、低成本等优势在国内各个领域得到广泛应用,"一带一路"发展背景下,传统测绘手段难以满足国外特殊地区测绘项目需求。本文介绍了小型低空无人机在复杂环境地形测绘的技术与方法,并以非洲特殊区域水电测绘项目为背景,验证了应用的可靠性。  相似文献   
86.
【目的】研究南海北部湾海域秋季蓝圆鲹与竹筴鱼的摄食生态特征和种间食物竞争。【方法】采用胃含物分析法,对2017年10月北部湾底拖网调查和港口随机取样收集的119尾蓝圆鲹(Decapterusmaruadsi)和198尾竹筴鱼(Trachurus japonicus)胃含物样品进行分析,通过肉眼直接观察或显微镜间接观察胃中残留的饵料,饵料种类鉴定、计数、称重等对食性做定量分析,以估算两种鱼类的营养级和生态位宽度,并利用生态位重叠研究两种鱼类的食物竞争关系。【结果与结论】蓝圆鲹的饵料种类19种(属),以桡足类和小型鱼类为主,优势饵料生物为布氏半棱鳀(Encrasicholinapunctifer);竹筴鱼的饵料种类18种(属),以小型鱼类和浮游甲壳类为主,优势饵料为中国毛虾(Acetes chinensis)。两种鱼类均为游泳动物食性,均存在摄食转换,随着叉长的增长,蓝圆鲹的饵料生物由小型浮游动物为主转变为小型鱼类为主,竹筴鱼的饵料生物由小型鱼类为主转变为以樱虾类和较大鱼类为主。蓝圆鲹和竹筴鱼的空胃率、竹筴鱼的平均胃饱满指数均随个体生长呈显著变化(P0.05),但蓝圆鲹的平均胃饱满指数随个体生长无显著变化(P0.05)。蓝圆鲹和竹筴鱼的营养级分别为3.63和3.40,营养生态位宽度分别为1.70和1.24,生态位重叠系数0.56,表明两种鱼类之间存在一定的食物竞争。  相似文献   
87.
88.
89.
提出利用慢特征分析的特征级多尺度融合的方法。首先对两时相影像分别进行多尺度分割,并与原始影像共同构成多尺度特征集;其次对特征集进行迭代慢特征变换,增大变化区域与未变化区域的可分性;最后通过K-means聚类完成变化区域与未变化区域的分割,得到二值变化检测结果。通过两组北京地区的多光谱影像实验发现,该方法具有更高的精度和自动化程度。  相似文献   
90.
无人机多源遥感数据的获取、融合以及应用是当今研究的热点和难点。文中以城洲岛为例,针对海岛特殊的地理生态环境,获取无人机多源遥感数据。结合无人机多光谱遥感数据定量分析各遥感植被指数与植被叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)的响应关系,构建单因子遥感反演模型;基于无人机激光LiDAR点云提取海岛植被冠层高度模型(Canopy Height Model,CHM),并将其作为自变量引入到多源统计回归分析中,从而构建多源遥感数据协同反演模型,对区域尺度下海岛叶面积指数(LAI)进行估算,开展验证和精度评价。结果显示,加入植被冠层高度因子的协同反演模型的判定系数R2为0.92,绝对平均误差系数为12.29%,预测精度要优于单因子反演模型(判定次数R2为0.86,绝对平均误差系数19.95%)。研究表明,加入了植被冠层高度因子的协同反演模型能在一定程度上提高乔木植被LAI的预测精度。实践证明,无人机多源遥感技术在生态学定量研究中具有巨大的潜力和广阔的应用前景。  相似文献   
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