基于无人机运动恢复结构点云优化密度的多插值方法构建高精度数字高程模型

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作者 李妤帆 甘淑 +2 位作者 袁希平 高莎 胡琳 《兰州大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期627-633,共7页

基于预处理后的无人机运动恢复结构点云数据,通过随机抽稀、间距抽稀和体素抽稀调整参数,减少数据冗余并均化密度.将优化后的点云结合反距离权重法、不规则三角网、克里金(Kriging)插值法,构建0.5 m分辨率的数字高程模型(DEM),采用平均... 基于预处理后的无人机运动恢复结构点云数据,通过随机抽稀、间距抽稀和体素抽稀调整参数,减少数据冗余并均化密度.将优化后的点云结合反距离权重法、不规则三角网、克里金(Kriging)插值法,构建0.5 m分辨率的数字高程模型(DEM),采用平均绝对误差(M_(AE))与均方根误差(R_(MSE))指标评估误差.结果表明,3种抽稀和插值方法排列组合所得DEM的M_(AE)和R_(MSE)均整体随密度减小而增大;点云密度处于16~60个/m^(2)时宜采用体素抽稀和Kriging插值,体素抽稀和Kriging插值组合在点云密度为58.14个/m^(2)时,M_(AE)与R_(MSE)最小,分别为0.0023、0.0149 m,点云密度下降至17.21个/m^(2)时,M_(AE)与R_(MSE)变化趋于稳定,分别为0.0289、0.0546 m;点云密度处于10~16个/m^(2)时宜采用间距抽稀和Kriging插值,点云密度下降至14.55个/m^(2)时,M_(AE)与R_(MSE)变化趋于稳定,分别为0.0357、0.0670 m. 展开更多

关键词 点云密度 数字高程模型 无人机运动恢复结构 精度分析 点云抽稀 点云插值

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面向复杂山区微地貌的手持LiDAR点云滤波方法比较 被引量：3

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作者 徐亚静 袁希平 +2 位作者 甘淑 李绕波 叶俊民 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第5期24-28,共5页

本文以手持激光点云数据是否可用于进行复杂山地土壤侵蚀和地表剥蚀测量为典型实例,试验对比分析了渐进加密三角网滤波算法、坡度滤波算法及布料模拟滤波算法在地面激光雷达点云分类中的性能。具体分别采用了3种滤波对应的参数对试验数... 本文以手持激光点云数据是否可用于进行复杂山地土壤侵蚀和地表剥蚀测量为典型实例,试验对比分析了渐进加密三角网滤波算法、坡度滤波算法及布料模拟滤波算法在地面激光雷达点云分类中的性能。具体分别采用了3种滤波对应的参数对试验数据集进行测试以获得最高性能,并对比分析而获得每种算法的最优滤波。试验结果表明:对于平缓裸露地貌的滤波处理,布料模拟滤波效果最好,渐进加密三角网滤波次之,坡度滤波算法效果最差;对于复杂山地地貌的滤波处理,渐进加密三角网滤波算法滤波效果最好,布料模拟滤波次之,坡度滤波算法效果最差。试验研究成果为优化滤波算法的参数以提高其检测微地形变化的性能提供了有价值的信息,并验证了渐进加密三角网滤波在复杂地区滤波效果的有效性。 展开更多

关键词 手持三维激光点云 渐进加密三角网滤波 坡度滤波 布料模拟滤波 平缓裸露地貌 复杂山地地貌

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基于无人机成像点云的禄丰恐龙谷南缘环状 地貌空间特征探测实验分析 被引量：4

3

作者 高莎 袁希平 +3 位作者 甘淑 杨明龙 胡琳 罗为东 《地质科技通报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期283-292,共10页

为了定量获取复杂地貌构造的特征参数,需要获取高精度、高分辨率的地形地貌数据。在复杂地貌特征探测中,基于无人机航测结合成像点云,可以快速、高效、安全、准确地完成复杂地貌空间探测任务。针对禄丰恐龙谷南缘环状地貌的典型局地场景... 为了定量获取复杂地貌构造的特征参数,需要获取高精度、高分辨率的地形地貌数据。在复杂地貌特征探测中,基于无人机航测结合成像点云,可以快速、高效、安全、准确地完成复杂地貌空间探测任务。针对禄丰恐龙谷南缘环状地貌的典型局地场景,采用无人机测量技术获取测区高分辨率的地貌影像数据,构建实景三维场景模型并对其地貌特征进行探测分析研究。试验结果表明:①基于无人机成像点云构建0.2 m分辨率DEM数据能够精准表达研究区真实地貌特征。②通过构建环状场景“内-中-外”7条典型高程剖面线,对比分析证实了研究区地形呈现环形“盆缘”形态特征,内外两侧高程逐渐递减,并且“盆缘”外部剖面高程起伏变化剧烈,地形相较于内部地貌更加复杂。③为进一步探测提取微形地貌特征信息,利用无人机成像原理构建的精准DEM数据结合测区实景三维模型,定量提取了该区坡度、坡向、相对高差、等值线、山脊线、山谷线等相关参数进行精准定量测量及分析探讨。④利用立体三维模型的多视角目视解译与典型场景分析,可清楚辨别出测区冲沟发育以及地质体的节理层理面等微地貌特征。通过以上对地貌三维场景探测试验研究表明,利用实景三维模型能够快速准确呈现测区地貌形态特征,并且成像点云数据综合分析,能够量化、半量化揭示区域构造地质信息。总体而言,无人机测量技术与成像点云3D产品在地质调查中的应用具有实用意义,并具备独特的技术优势。 展开更多

关键词 无人机 实景三维模型 DSM DEM 地貌分析

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基于GEE云平台的小江流域泥石流迹地空间分布制图

4

作者 宗慧琳 袁希平 +3 位作者 甘淑 杨明龙 吕杰 张晓伦 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第4期1045-1060,共16页

快速、准确、详尽调研泥石流孕灾区域的分布信息能够帮助了解、深刻认识泥石流分布范围、分布规律及成因,并进一步根据具体情况找到科学的监测、预测、预防和治理的技术手段,从而减少泥石流灾害带来的问题与损失。为寻求高效、高精度的... 快速、准确、详尽调研泥石流孕灾区域的分布信息能够帮助了解、深刻认识泥石流分布范围、分布规律及成因,并进一步根据具体情况找到科学的监测、预测、预防和治理的技术手段,从而减少泥石流灾害带来的问题与损失。为寻求高效、高精度的泥石流空间分布提取方法,以云南省小江流域作为研究区,利用谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台和随机森林算法,有效地提取了泥石流迹地的空间分布。首先利用2022年Sentinel-2影像及地形数据构建4类特征变量(光谱特征、指数特征、地形特征、纹理特征)作为特征集合,接着将随机森林特征变量重要性评分和J-M距离结合进行特征优选研究与分析,探讨了各个特征变量对泥石流迹地提取的重要性;最后设置不同特征组合形成6种不同的提取方案,对比分析6种试验方案提取泥石流迹地的精度,确定最优方案以提高识别精度。研究表明:(1)无论是否进行特征优选,加入地形特征变量的泥石流迹地提取精度均优于仅使用光学影像数据的精度,可见地形数据有利于泥石流迹地信息提取;(2)不同类型的特征变量对分类精度的影响不同,特征重要性评分由高到低的特征类型为地形特征、指数特征、纹理特征、光谱特征;(3)基于Sentinel-2光学影像和地形数据的多源数据构建多维特征变量并进行特征优选的试验方案6,提取到的2022年云南省小江流域泥石流迹地空间分布图最优,总体精度为94.95%,Kappa系数为0.94,泥石流迹地的制图精度为91.01%,用户精度为95.29%,该方案不仅提高了分类精度还有效降低了数据冗余。利用Google Earth Engine平台,光学遥感影像和地形数据相结合的多源数据以及随机森林算法,能够快速、准确、高效地制作较大范围地物覆盖复杂地区的泥石流迹地空间分布图,具有较大的应用潜力。 展开更多

关键词 泥石流区提取 特征优选 J-M距离 Google Earth Engine Sentinel-2数据 随机森林 特征变量重要性

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MDS-DeepLabV3+——一种轻量级的复杂山地耕地提取方法

5

作者 殷海倩 甘淑 +2 位作者 袁希平 朱智富 张家铮 《兰州大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期341-349,356,共10页

针对复杂山地空间异质性显著、耕地信息破碎化严重、提取困难等问题,对DeepLabV3+模型进行改进,基于恐龙谷高分二号卫星影像,构建一种用于复杂山地耕地信息自动提取的MDS-DeepLabV3+模型.使用MobileNetV2作为特征提取器,引入其在ImageNe... 针对复杂山地空间异质性显著、耕地信息破碎化严重、提取困难等问题,对DeepLabV3+模型进行改进,基于恐龙谷高分二号卫星影像,构建一种用于复杂山地耕地信息自动提取的MDS-DeepLabV3+模型.使用MobileNetV2作为特征提取器,引入其在ImageNet数据集上的预训练权重,降低复杂度,加速模型拟合;提出密集连接的空间空洞金字塔池化模块与scSE注意力模块结合的DscASPP模块,获取多尺度图像特征,整合空间通道信息.采用CARAFE算子替代原始上采样方法,在较大的感受野范围内聚合上下文信息,实现更准确和高效的特征重建.结果表明,MDS-DeepLabV3+模型平均交并比DeepLabV3+提升6.5%,平均像素准确率增加4.08%,F_(1)上升4.04%,模型参数量仅有3.97 MB.在禄丰数据集上对各种耕地类型的提取效果均优于其他分割网络,有效降低耕地漏提率和误提率,提取效率及准确性较高. 展开更多

关键词 语义分割 高分二号卫星影像 MobileNetV2模型 scSE注意力模块 DeepLabV3+模型

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结合SBAS-InSAR技术及信息熵的苍山地质滑坡隐患识别 被引量：5

6

作者 朱智富 甘淑 +3 位作者 张荐铭 袁希平 王睿博 张晓伦 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2022年第11期13-19,共7页

针对西南地区滑坡隐患高位隐蔽,传统技术难以全面识别的问题,本文以大理苍山为研究对象,首先利用SBAS-InSAR技术对苍山2019年1月—2021年4月间的滑坡隐患进行识别;然后结合随机概率信息熵模型,对不同坡度等级与边坡稳定性之间的关联性... 针对西南地区滑坡隐患高位隐蔽,传统技术难以全面识别的问题,本文以大理苍山为研究对象,首先利用SBAS-InSAR技术对苍山2019年1月—2021年4月间的滑坡隐患进行识别;然后结合随机概率信息熵模型,对不同坡度等级与边坡稳定性之间的关联性进行定量分析;最后根据典型隐患区的遥感影像以及采样点的形变时序图,探讨了边坡形变时空演化特征及沉降诱因。试验结果表明:(1)2019年1月—2021年4月,研究区的形变速率为-155.6~92.4 mm/a,13个超过-30 mm/a的不稳定滑坡隐患被识别;(2)坡度等级为Ⅳ、Ⅴ级时,信息熵大于0.8,边坡稳定性较弱,不均匀形变严重,与已有研究保持高度一致,证实了该模型的可靠性;(3)典型隐患区形变趋势呈明显的季节性变化,降雨和冰雪消融是导致边坡失稳的主要因素。 展开更多

关键词 苍山 SBAS-InSAR技术 结合 信息熵 滑坡隐患识别

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融合无人机影像与LiDAR点云的山区地表覆被景观特征探测 被引量：6

7

作者 高莎 袁希平 +3 位作者 甘淑 杨明龙 袁新悦 罗为东 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2022年第1期110-115,共6页

机载LiDAR数据能够准确提供对象的三维空间位置信息,无人机高分辨影像具备丰富的色彩信息与纹理信息,综合两种数据的优点,可进行数据集成融合。针对山区普遍存在的分布广泛的植被覆盖类型基质景观,本文通过构建可见光植被指数(VDVI)融... 机载LiDAR数据能够准确提供对象的三维空间位置信息,无人机高分辨影像具备丰富的色彩信息与纹理信息,综合两种数据的优点,可进行数据集成融合。针对山区普遍存在的分布广泛的植被覆盖类型基质景观,本文通过构建可见光植被指数(VDVI)融合光谱信息点云数据,进行典型植被特征提取的研究。为了验证该方法提取信息的准确度,分别构建了3种数据源并依次进行山区地表植被提取试验。对试验结果定性定量分析表明,融合光谱点云数据的植被覆被率为56.8%,较另外两种数据类型的植被覆被率更加接近参考值(58.2%),可信度相对较高,效果更好,植被图斑轮廓更加清晰,更适用于目标对象植被特征提取,使融合影像信息的点云数据分类优势得以体现,证实了该方法面向山区植被特征提取的可行性。 展开更多

关键词 无人机影像 LIDAR数据 数据融合 可见光植被指数 植被覆被率

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融合InSAR与GWO-LSTM对高陡山地的形变监测与预测——以金沙江流域某边坡为例 被引量：1

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作者 彭翔 甘淑 +3 位作者 袁希平 朱智富 李璇 龚伟圳 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第9期44-49,共6页

由于乌东德水电站下游处于金沙江流域,水电站泄洪会导致下游区域水位发生变化和断裂带附近的地质活动频繁,从而改变流域周围边坡的稳定性,因此极易发生滑坡灾害并造成堵江。为了解高陡山地的边坡情况,本文首先利用2021年1月—2023年10月... 由于乌东德水电站下游处于金沙江流域,水电站泄洪会导致下游区域水位发生变化和断裂带附近的地质活动频繁,从而改变流域周围边坡的稳定性,因此极易发生滑坡灾害并造成堵江。为了解高陡山地的边坡情况,本文首先利用2021年1月—2023年10月的81景Sentinel-A影像,采用SBAS-InSAR技术,得到研究区地表形变特征,并结合形变速率图和遥感影像,识别出可能存在的滑坡风险区域;然后选取A1、A2、A4作为典型区域,通过累计时序形变进行分析,并构建LSTM神经网络沉降预测模型,采用GWO算法进行超参数寻优;最后将选点得到的沉降数据分为训练集和测试集,与传统预测模型SVR精度进行对比。结果表明,GWO-LSTM模型对复杂山区的滑坡体形变预测具有较高精度,9个测试点中最大平均绝对误差为1.0808 mm,最大均方根误差为1.1942 mm。本文为滑坡灾害预警及治理提供了理论依据。 展开更多

关键词 SABS-InSAR 滑坡识别 灰狼优化 LSTM记忆网络

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多变分模态分解下的湿地植被高光谱识别特征波长优选与模型研究 被引量：1

9

作者 李璇 袁希平 +3 位作者 甘淑 杨敏 龚伟圳 彭翔 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第3期601-607,共7页

高光谱数据以其高维度为特征,拥有更丰富的地物信息。在植被分类中,这种高维度数据为提升分类准确性和精度提供了更多机会。传统的特征波长建模往往因输入变量过多而导致分类精度不佳。为了克服这一问题并提高模型对湿地植被细微光谱差... 高光谱数据以其高维度为特征,拥有更丰富的地物信息。在植被分类中,这种高维度数据为提升分类准确性和精度提供了更多机会。传统的特征波长建模往往因输入变量过多而导致分类精度不佳。为了克服这一问题并提高模型对湿地植被细微光谱差异的捕捉能力,以洱海东岸海滨作为研究区域展开探索,测取了3种典型湿地植被(菰、芦、槐叶蘋)的高光谱数据作为目标样本。对样本光谱曲线进行SG平滑后作为原始光谱(OS)、对原始光谱进行包络线去除变换(CR)、一阶微分(FD)并分析其光谱特征;再将原始光谱通过变分模态分解(VMD)为8个尺度。接着,用竞争性自适应重加权(CARS)算法选择出的波长作为特征波长。最后,利用寻找出的最佳参数组合放入经贝叶斯算法优化的支持向量机(Bayes-SVM)进行建模。结果表明:CARS算法提取的特征波长数量减少,且大都分布于植被的吸收特征区间内,降维效果显著;经过分解后的第4模态构建的模型(S_(4)-CARS-Bayes-SVM)分类效果最好,其精确率PR为0.9333,召回率RR为0.8889、F1分数为0.8963、AUC值为0.9286,即此模型具有很强的鲁棒性以及识别性能。 展开更多

关键词 光谱学 湿地植被 变分模态分解 特征波长 支持向量机 贝叶斯算法

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改进A*算法的UAV室内三维航迹规划

10

作者 郭天伟 董坤烽 +2 位作者 杨敏 周新瑞 杨在松 《遥感信息》 北大核心 2025年第3期47-55,共9页

针对传统A*算法在室内环境下无人机航迹规划存在航迹安全性差、转折点多及航路实时性差等问题,对于可沿任意方向飞行的无人机来说是不适用的,提出一种改进A*算法的无人机室内三维航迹规划方法。首先引入人工势场法的思想,加入安全距离函... 针对传统A*算法在室内环境下无人机航迹规划存在航迹安全性差、转折点多及航路实时性差等问题,对于可沿任意方向飞行的无人机来说是不适用的,提出一种改进A*算法的无人机室内三维航迹规划方法。首先引入人工势场法的思想,加入安全距离函数,解决了传统A*算法紧贴障碍物物寻路造成的航路不安全问题;对提取的最优航迹进行了平滑处理,航迹的平滑性、可行性得到了进一步的保证;针对突发障碍,提出子目标点策略,提高了飞行的实用性。优化算法在构建的栅格地图上进行了模拟实验。实验结果显示,改进后的A*算法在安全性和规划效率上都有所提升,可以更好地处理突发障碍下的航迹规划问题,进一步验证了所提方法的安全性和实时性。 展开更多

关键词 无人机 A*算法 航迹规划 室内环境

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洱海东岸海滨三种典型湿地植被光谱特征分析与识别建模 被引量：1

11

作者 李璇 甘淑 +2 位作者 袁希平 杨敏 龚伟圳 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2439-2444,共6页

利用高光谱数据对湿地植被进行识别历来是植被遥感研究的重点之一。高光谱遥感数据包含更加细致的植被光谱特征,为高光谱植被识别提供了强有力的手段。以洱海东岸海滨为研究区,测取了3种典型湿地植被(菰、芦、槐叶蘋)的高光谱数据作为... 利用高光谱数据对湿地植被进行识别历来是植被遥感研究的重点之一。高光谱遥感数据包含更加细致的植被光谱特征,为高光谱植被识别提供了强有力的手段。以洱海东岸海滨为研究区,测取了3种典型湿地植被(菰、芦、槐叶蘋)的高光谱数据作为目标样本。对原始光谱进行一阶微分、包络线去除变换并分析其光谱特征,采用连续投影(SPA)、竞争性自适应重加权采样(CARS)两种特征变量选择算法选取原始光谱及其变换光谱中的特征波长,最后基于全波段数据以及特征波长选取后的数据分别建立支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、径向基(RBF)神经网络的识别模型。结果表明:SPA与CARS算法对高光谱数据都有良好的降维效果,选取出的特征波长数量在5~18之间。对比组合不同的光谱变换处理与特征波长提取方法进行模建实验,包络线去除-SPA-SVM模型识别三类目标样本表现最好,其识别精度为0.9375,此时选取用于输入建模的特征波长数量仅为10个,占全波段的4.7%,极大的降低了模型的运算时间,而且选取的特征波长中,70%都位于特征吸收带内,其分布可以较好的反应植被化学成分差异导致的光谱吸收特征规律。实验结果表明利用光谱变换、特征选择后建模的高光谱植被识别是可行的,可以为其他湿地植被识别方法提供参考。 展开更多

关键词 高光谱 湿地植被 光谱变换 特征波段选择 支持向量机 随机森林

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基于UAV-SfM数字模型的滇中环状构造地表与地形特征分析

12

作者 罗为东 甘淑 +4 位作者 袁希平 陈成 李绕波 毕瑞 朱智富 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期361-373,共13页

地表特征与自然灾害密切相关,对维护生态环境和深入了解地表演化过程及地质构造特征具有重要作用。通过无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)航测和运动恢复结构(Structure from motion,SfM)技术构建的高空间分辨率数字模型,在滇中环状... 地表特征与自然灾害密切相关,对维护生态环境和深入了解地表演化过程及地质构造特征具有重要作用。通过无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)航测和运动恢复结构(Structure from motion,SfM)技术构建的高空间分辨率数字模型,在滇中环状构造地貌开展地表覆盖信息和地形特征的分布关系分析。结果表明:在裸岩、裸土和植被混合区域,从定性和定量分析中发现DeepLabv3+算法相比于RF算法在试验区地表覆盖信息提取中有较好的提取效果。点云经滤波得到地面点,选择交叉验证中均值误差和均方根误差最小的Kriging算法构建分辨率0.1 m的数字高程模型(Digital elevation model,DEM),解译一阶坡面、二阶坡面和复合坡面的多种地形因子,根据相关性分析选取6种地形因子构建了综合地形分析模型(Comprehensive terrain analysis model,CTAM)。经过分析地表覆盖信息中覆盖面积最大裸土、植被与地形的联系,CTAM中每个等级像元数量与总像元数量百分比中,Ⅱ级占比最高,为28.87%,Ⅰ、Ⅳ、Ⅴ占比分别为18.39%、13.82%和17.29%。UAV-SfM技术能有效捕捉环状构造表面特征,可为该地区地质研究与资源管理提供技术手段和科学依据。 展开更多

关键词 环状地貌 UAV-SfM数字模型 地表覆盖 地形特征 滇中

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集成SIFT算法与检测模型优化的UAV影像匹配方法 被引量：18

13

作者 高莎 袁希平 +4 位作者 甘淑 胡琳 毕瑞 李绕波 罗为东 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期1497-1503,共7页

低空无人机(UAV)测量凭借着低成本、高效率、高精度的数据采集模式,可快速获取高空间分辨率的影像数据,已经成为遥感领域的一种重要技术手段。其中,影像匹配技术是UAV影像数据处理的重要步骤,图像间的匹配直接影响后期三维场景的精度及... 低空无人机(UAV)测量凭借着低成本、高效率、高精度的数据采集模式,可快速获取高空间分辨率的影像数据,已经成为遥感领域的一种重要技术手段。其中,影像匹配技术是UAV影像数据处理的重要步骤,图像间的匹配直接影响后期三维场景的精度及视觉效果。针对高原山地的高差起伏变化大地形复杂,植被覆被率高及地物分布不规则等问题存在,致使在该区域UAV地形测量处理中因局部噪声造成影像匹配较难。由于影像获取时受到该区特殊地形的限制,大场景影像需要借助多幅影像匹配拼接得到。目前,基于特征点的影像匹配是一种图像配准技术,不仅适用于低重叠度影像之间的匹配,还可以运用到运动恢复图像间的匹配。为探索特殊地形地貌条件下快速有效的UAV影像匹配技术,提出一种面向高原山地复杂地形的集成尺度不变特征变换(SIFT)算法与最近邻次近邻距离比(NNDR)、随机抽样一致算法(RANSAC)模型约束改进的UAV影像匹配方法。主要技术流程为:首先,基于SIFT算法,进行尺度空间的极值检测,构建高斯金字塔函数,通过高斯差分运算来实现特征点定位,并对所检测到的特征点的邻域位置、方向、尺度等进行统计分析,据此生成适合UAV影像特征的描述符;其次,集成“马式距离”和NNDR模型的综合运用,进行特征点对的第一次约束优化提取及相似度检测,在此基础上,利用RANSAC算法,引入匹配点对的均方根误差值(RMSE)进行第二次约束,以实现匹配错误点对的剔除,保证了影像匹配精确优化。此外,为了证实所提出优化算法的有效性,选择了1组高原山地典型地貌UAV影像数据进行匹配试验,结果表明:面向高原山地复杂地形进行无人机影像匹配中,所提出的改进算法不仅可以提取大量的特征点对,同时还可以提高同名特征点的检测正确率,并且配准正确率达到了85%,因此更加适用于高原山地复杂地形的无人机影像匹配处理技术优化。 展开更多

关键词 UAV 影像匹配 改进SIFT算法 对比分析

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典型高原坡耕地的UAV重复观测3D检测精度实证分析 被引量：3

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作者 高莎 甘淑 +4 位作者 袁希平 胡琳 毕瑞 李绕波 罗为东 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期2188-2194,共7页

随着低空无人机(unmaned aerial vehicle,UAV)技术的快速发展,搭载光学传感器的小型消费级无人机可快速、灵活地获取目标对象的高分辨率影像数据,在地学各领域中呈现出广阔的应用前景。UAV-SfM(structure from motion)作为成像3D立体构... 随着低空无人机(unmaned aerial vehicle,UAV)技术的快速发展,搭载光学传感器的小型消费级无人机可快速、灵活地获取目标对象的高分辨率影像数据,在地学各领域中呈现出广阔的应用前景。UAV-SfM(structure from motion)作为成像3D立体构建的最新技术方法,是深化低空无人机技术地学领域研究的核心技术,但目前对于运用UAV-SfM方法获取数据综合精度的研究不足,影响了该技术进一步的推广应用。针对DJI Phantom 4 RTK消费级无人机是否具有应用于滇中高原山地浅层地表变化检测的可能性问题,选择了东川红土地典型坡耕地为试验区,采用相同航高重复飞行规划方案,并运用SfM-MVS关键技术处理获取同一测区重复的DSM与DOM数据。为了评价分析针对典型坡耕地的UAV重复观测的测量精度,特别对实验区中的裸露坡耕地Ⅰ和有作物生长的坡耕地Ⅱ,分别采用基于剖面线的3D离散点抽样和基于窗口面的3D点集抽样方法,开展了对UAV重复观测坡耕地的3D点位精度评价。点位精度分析表明:①基于剖面线的3D离散点抽样及精度分析,坡耕地Ⅰ平面点位精度误差均值为±0.029 m,3D点位误差精度为±0.072 m;坡耕地Ⅱ平面点位精度误差均值为±0.032 m,3D点位误差精度为±0.075 m。②基于窗口面的3D点集抽样及精度分析,坡耕地Ⅰ平面点位精度误差均值为±0.013 m,3D点位误差精度为±0.066 m;坡耕地Ⅱ平面点位精度误差均值为±0.038 m,3D点位误差精度为±0.076 m。综合分析得出,基于剖面线单点抽样评价精度结果整体好于基于窗口的3D点集抽样评价精度,但总体上平面精度与垂直精度均能够达到厘米级。实验对比分析研究得出,不同地表粗糙度对UAV重复观测精度存在影响,地表粗糙度大的3D点位误差比粗糙度小的点位误差大。该研究成果可以为基于无人机与SfM方法的地貌数据采集与三维重建的精度控制和采集方案设置提供定量参考。 展开更多

关键词 UAV SfM-MVS DSM 点位误差 精度分析

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