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    空地联合采集进行地籍图制作的方法探索

    来源:六七范文网 时间:2022-09-08 17:25:05 点击:

      [摘 要]车载激光雷达系统可以采集大范围区域高精度高密度的三维点云数据,但是在地物顶部点云数据获取有一定的缺陷,而无人机系统恰好可以补充这个缺陷,通过后期生产的点云进行套合,可以获得地物完整的资料。本论文简介了一种灵活搭配使用无人机和地面激光扫描车进行测绘的从而大量减少野外人工的案例。
      [关键词]无人机;激光雷达;地籍图
      中图分类号:G623.58 文献标识码:A 文章编号:1009-914X(2019)13-0215-01
      1引言
      二十一世纪,测绘数据采集装备迅速发展,这些设备变得更廉价、更小、更精确,能够在很短的时间间隔内采集大量的数据。多种移动平台已经被开发为用于激光雷达数据采集平台、相机平台等的载体。无人机尤其热门,主要被用于三维地形绘图、大地测量等多个领域。其特点是轻巧、便携、自动化程度高,可以進入到人无法到达地方进行测量如高山、沼泽等。在这里,我们用一个简单的案例来演示利用新技术手段创建地籍图的过程。我们还将简单介绍eBeeSenseFly和SSW测量系统,以及我们灵活机动运用这两个系统的方法。
      2无人机与移动激光测量系统
      2.1SenseFly无人机系统
      SenseFlyEBEE无人机系统非常轻,质量仅仅为700克,是市场上最轻的无人机系统之一。其柔性机身和后置螺旋桨可以用于确保无人机和地面人员的安全。它可以从空中收集影像资料,飞行时间最长为45分钟,携带1600w像素的相机。可用于创建地图和数字高程模型。它的反推系统和地面传感器可以让eBee精确地在狭窄的空间着陆。SenseFly使用自带的地面站软件“eMotion”,可以在飞行前间进行完整的计划、模拟、跟踪和控制设备轨迹。其内置的飞控不断分析IMU和GPS的数据,并实时对飞行任务进行分析调整。飞控中会完整保存飞行轨迹的数据和航摄的影像,可以通过USB直接导出。
      2.2SSW系统
      SSW 车载激光建模测量系统是北京四维远见信息技术有限公司和首都师范大学联合自主研发的新一代快速数据获取及处理高科技测量设备。SSW系统以各种工具车为载体,集成国产360度激光扫描仪、IMU和GPS、CCD相机以及转台、里程计(DMI)等多种传感器。系统由控制单元、数椐采集单元和数椐处理软件构成。
      SSW系统具有推扫和转扫两种作业模式实现移动和定点数据采集,定点数据采集获得的均为绝对坐标,无需拼站。系统具有线阵相机、面阵相机、全景相机、纹理采集方式可选,并有相应的彩色点云生产软件。系统数据后处理软件DY-2点云已具有大规模点云快速浏览显示、初步的线划图测量和初步的自动分类、自动实体化、自动建模等功能。
      ssw系统可以360度、无“盲点”地记录周围的数据。该系统适用于收集地形、城市发展、工业厂房、运河、高速公路、铁路、等基础设施的三维数据。通过激光扫描的数据与照片组合,可以获得非常精确的3D模型。
      3数据处理与问题
      目前在处理大量点云数据中出现的主要技术难点在点云分类。无论是ssw扫描的点云还是UAV匹配生成的点云,都会面临分类的问题,这个问题在ssw系统点云处理软件DY-2里面通过半自动的方式得到了解决;第二个问题是在地面测量的情况下,不可能获得房屋等顶部的点云,因此对象的信息非常不完整。而无人机恰好弥补了这个缺陷。通过分析和处理从两个不同系统的技术特点,我们找到了解决方案。即联合两个系统进行作业,从而取长补短,获取最全面的数据。
      4地空一体化应用解决方案
      无人机系统获得的点云的密度取决于航拍的时候照片的分辨率。通过自动提取,可以获得常规的点云。但是无人机的高程常常会有比较大的误差,解决方案是外业用常规方法来打高程点。为了避免外业,因为这种方法常常需要大量的工作和时间,我们可以通过组合这两个系统来解决这个问题,这样需要的外业工作量将是最小的,主要压力将被放在内业进行数据处理。
      通过集成UAV设备和SSW系统,组成地空一体化设备,实际上解决了高程的问题,这种组合是最佳的。通过使用无人机系统获得的点云为我们提供了SSW系统无法扫描到区域(内部街道,院子内部的等)的可靠数据,而通过使用SSW系统为街道和街道周边的部件提供了可靠的数据。
      在我们的这次测试中,分析了一系列的地物,其中有个房子无法让车辆进入扫描。在图1中,呈现了用LIDAR生成的点云。完成点云的处理和分类后,对象的某些部分(顶部)可见,但侧面无法扫描到。过去的方法是对不完整的物体或部件进行传统大地测量,但是有了ebee无人机作业系统,问题迎刃而解。通过SSW系统生成的云的透视图(图1),可以看到,在大多数情况下,对象的侧面是不可见的。无人机系统生成的云的透视图,可以清楚地看到整个房屋结构。通过重叠两个来源的点云,我们得到了地物完整的数据。
      5结论
      近来,测绘相关的设备和技术手段发展迅猛,精度也得到了很大的提高,其次相关数据处理软件得到了极大的开发。然而,这些技术处理手段毕竟不是万能的,在人工智能发展到一定程度之前可能一直无法完全自动化。通过使用SSW系统和无人机系统将这些两个系统得到的数据集合并成一个,再通过合适的软件,就能得到了地籍图(图2)。此方法不失为一个好的能解决问题的思路。
      参考文献
      [1]鲁勇, 王留召,郭姣,等. 车载激光移动建模测量系统点云精度检核与误差来源分析[J]. 中州煤炭, 2012(6):53-55.
      [2]杨楠, 邵振峰, 郭丙轩,等. 基于非固定初始面元的无人机影像点云优化算法[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2016, 41(8):1013-1020.
      [3]杨玉杰, 田庆国, 葛宝臻. 多传感器点云拼接误差的修正方法[J]. 中国激光, 2014, 41(3):216-224.
      [4]王力等. "点云拼接中标志自动匹配方法." 测绘科学 36.2(2011):144-145.
      [5]罗海峰, 方莉娜, 陈崇成. 车载激光扫描数据路坎点云提取方法[J]. 地球信息科学学报, 2017, 19(7):861-871.
      作者简介
      孟将(1987-12),男,南京市鼓楼区,江苏省测绘工程院,本科。研究方向:测绘无人机。
      吴昊(1990-07),男,南京市鼓楼区,江苏省测绘工程院,硕士研究生,研究方向:摄影测量相关应用。

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