资料介绍
近年来,遥感的发展趋势之一就是无人机遥感,无人机遥感技术已经成为提高测绘成果现势性的有力手段,是增强测绘应急保障能力的捷径。它能够获取大比例尺高分辨率影像,并具有影像时效性强、针对性强,执行任务灵活性高,运行成本低等优点,是获取遥感数据的重要途径。无人机影像成像过程中所产生的图像像元的几何位置相对于参照系统(地面实际位置或地形图)发生的挤压、伸展、偏移和扭曲等变形,使图像中地物的几何位置、尺寸、形状、方位等发生改变,图像的几何畸变可通过几何校正消除。本文详细阐述无人机影像误差成因分析、几何误差校正原理、数字影像重采样等研究内容。
由于无人机航测遥感系统具有灵活、成本低、大比例尺高精度的特点,在小区域和飞行困难地区快速获取高分辨率影像方面有明显优势,因此,无人机航测遥感技术已经成为提高测绘成果现势性的有力手段,是增强测绘应急保障能力的捷径。无人机影像由于受飞行高度、相机视角的影响,单张无人机影像所覆盖的区域面积不大,在特定任务中需要对多张影像进行拼接,有效覆盖所有工作区,影像匹配从提出到现在,经过了很多次的改进和发展,无论是匹配点精度还是匹配速度都有了量和质的飞跃,但是由于无人机影像具有像幅小、重叠度变化大、旋偏角大、影像畸变大、噪声和遮挡严重等不好的特性,需要寻找一种对各种畸变、噪声都具有良好鲁棒性的一种算法,而基于特征匹配的影像拼接算法能很好的满足,因而被广泛的应用。
本文按照国家相关规范,详细介绍智慧城市时空大数据与云平台的建设目标与任务、技术路线、关键技术等方面内容。
由于无人机航测遥感系统具有灵活、成本低、大比例尺高精度的特点,在小区域和飞行困难地区快速获取高分辨率影像方面有明显优势,因此,无人机航测遥感技术已经成为提高测绘成果现势性的有力手段,是增强测绘应急保障能力的捷径。无人机影像由于受飞行高度、相机视角的影响,单张无人机影像所覆盖的区域面积不大,在特定任务中需要对多张影像进行拼接,有效覆盖所有工作区,影像匹配从提出到现在,经过了很多次的改进和发展,无论是匹配点精度还是匹配速度都有了量和质的飞跃,但是由于无人机影像具有像幅小、重叠度变化大、旋偏角大、影像畸变大、噪声和遮挡严重等不好的特性,需要寻找一种对各种畸变、噪声都具有良好鲁棒性的一种算法,而基于特征匹配的影像拼接算法能很好的满足,因而被广泛的应用。
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