黃鶯 李亞瓊

摘要：隨著數(shù)字地理信息工程技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字產(chǎn)品的最新產(chǎn)品信息已經(jīng)覆蓋了社會(huì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的各個(gè)方面，產(chǎn)品更新速度的要求也越來越高，傳統(tǒng)的航空攝影測(cè)量技術(shù)已經(jīng)不能完全滿足社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要。在本文中，與傳統(tǒng)航空攝影和現(xiàn)代航空攝影測(cè)量的主要優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了簡(jiǎn)單的比較，并介紹了現(xiàn)代像素工廠在航空攝影測(cè)量中的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：像素工廠；航空攝影測(cè)量；應(yīng)用情況

像素工廠（簡(jiǎn)稱PF）是世界上第一個(gè)遙感圖像處理系統(tǒng)、自動(dòng)化并行處理、圖像的各種兼容性、遠(yuǎn)程管理等，代表了當(dāng)前遙感數(shù)據(jù)處理技術(shù)，主要用于地形圖測(cè)繪，城市規(guī)劃，城市環(huán)境變化監(jiān)測(cè)航空攝影測(cè)量等。無人機(jī)遙感圖像處理技術(shù)的像素工廠逐漸成為基于內(nèi)容的研究熱點(diǎn)。在航天遙感遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)為核心的處理平臺(tái)，它是由多個(gè)計(jì)算機(jī)節(jié)點(diǎn)組成，具有強(qiáng)大的計(jì)算能力，攝影測(cè)量與遙感數(shù)據(jù)處理平臺(tái)強(qiáng)大。

1.傳統(tǒng)航空攝影測(cè)量的局限性

傳統(tǒng)的航空攝影測(cè)量技術(shù)在數(shù)字4D產(chǎn)品的生產(chǎn)，由于其技術(shù)方面，技術(shù)產(chǎn)品的時(shí)代，生產(chǎn)設(shè)備，空間的局限性，存在諸多薄弱環(huán)節(jié)。 相鄰的重疊范圍，導(dǎo)致生產(chǎn)成本高。傳統(tǒng)的黑白膠片攝影側(cè)重疊20% ～ 40%，50% ～ 80%航向重疊，重疊范圍。數(shù)碼攝影，橫向重疊10% ～ 30%，20% ～ 40%的縱向重疊，相比能節(jié)省成本。

隨著數(shù)字圖像的黑白膠片圖像相比不是很清晰，顏色不均勻，容易產(chǎn)生反光膜，黑與白的對(duì)比劑瓶，易產(chǎn)生分色線。行業(yè)內(nèi)外所需圖像控制點(diǎn)的布局條件，如密度控制點(diǎn)，溶液在工業(yè)自動(dòng)化，工作量大。傳統(tǒng)的圖像和矢量數(shù)據(jù)疊加，無縫不拼接。

2現(xiàn)代航空攝影測(cè)量的優(yōu)勢(shì)

2.1像素工廠無人機(jī)影像空三處理的原理與方法

無人機(jī)遙感圖像采集系統(tǒng)一般由小陣數(shù)碼相機(jī)分辨率高，精度低的POS（GPS/IMU）組成的定位系統(tǒng)或GPS定位系統(tǒng)。POS系統(tǒng)提供的外方位元素坐標(biāo)，初始飛行在接觸點(diǎn)數(shù)字圖像攝影獲得YN，Zn，琳和RZN。

用一種特殊的無人機(jī)遙感圖像插件處理像素工廠，支持POS數(shù)據(jù)直接導(dǎo)入；通過改變像素工廠QGIS軟件輔助GPS定位數(shù)據(jù)的支持，以滿足數(shù)據(jù)的格式，然后直接進(jìn)入像素工廠。為輔助的GPS數(shù)據(jù)QGIS軟件根據(jù)像素工廠格式相機(jī)文件，計(jì)算等效幀目標(biāo)圖像，套外方位角值的元素，建立點(diǎn)與軌道接觸的圖像文件之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，規(guī)則的獲取范圍EO EO元元文件，根據(jù)施工過程和照片的身份證，圖像和EO文件執(zhí)行。

像素工廠平臺(tái)的無人機(jī)遙感圖像處理，圖像的點(diǎn)，最初的外方位元素和DEM構(gòu)建共線條件方程，基于提取的連接點(diǎn)對(duì)象匹配的實(shí)現(xiàn)。通過連接點(diǎn)的一個(gè)免費(fèi)的網(wǎng)絡(luò)的建立，通過反復(fù)迭代，粗大誤差，三優(yōu)化計(jì)算，形成穩(wěn)定的自由網(wǎng)，將測(cè)量到的地面控制點(diǎn)，和三免費(fèi)網(wǎng)聯(lián)合平差，殘差分析點(diǎn)與地圖的準(zhǔn)確性，合成。像素工廠直接使用空間三結(jié)果和圖像聚類，并行和分布式處理的自動(dòng)化，DSM，DOM和真正的正射影像。也可以三推導(dǎo)出結(jié)果的外方位元素?cái)?shù)據(jù)，數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量工作站立體測(cè)繪的傳統(tǒng)。

無人機(jī)圖像像素工廠加工不同于傳統(tǒng)的方法。它以鏡頭畸變參數(shù)和攝像機(jī)投影中心和GPS/IMU的內(nèi)方位元素之間的偏心率矢量（X1，Y1，Z1）和偏心角（RX1，RY1，RZ1）的各種因素和切比雪夫多項(xiàng)式系數(shù)等參數(shù)，并為三、實(shí)現(xiàn)優(yōu)化組合，優(yōu)化這些因素的結(jié)合。為了修正和改進(jìn)之間的遷徙路線優(yōu)化，角偏心矢量和偏心。

2.2基于像素工廠的無人機(jī)遙感圖像處理

采用并行計(jì)算技術(shù)像素工廠，大大提高了系統(tǒng)的處理能力，縮短項(xiàng)目周期；系統(tǒng)具有自動(dòng)處理技術(shù)，人工干預(yù)少，可以快速生成正射影像等產(chǎn)品；海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)磁盤陣列和定期數(shù)據(jù)備份的數(shù)據(jù)在生產(chǎn)過程中的數(shù)字產(chǎn)品系統(tǒng)。

3.像素工廠在空三測(cè)量中的應(yīng)用

3.1基于QGIS的自動(dòng)排列航帶

無人機(jī)航拍整理指南數(shù)據(jù)導(dǎo)出慣性平臺(tái)，在始角外方位元素的元素的基礎(chǔ)上剝離，除去航空飛機(jī)著陸轉(zhuǎn)彎和無效數(shù)據(jù)，并考慮到空中平臺(tái)和像素工廠系統(tǒng)轉(zhuǎn)向角度的不同，元素的角度變化。同時(shí)根據(jù)帶鋼自動(dòng)排列，重命名原始圖像，確保POS數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)的一致性

3.2數(shù)據(jù)的輸入和檢查

像素工廠新建，橢球和投影定義項(xiàng)目，選擇進(jìn)口的無人機(jī)圖像編輯模塊，利用POS數(shù)據(jù)和重命名圖片，設(shè)置相機(jī)的參數(shù)正確，圖像數(shù)據(jù)檢查預(yù)覽，圖像定位，條帶重疊元素，確保圖像和POS數(shù)據(jù)進(jìn)口權(quán)。

3.3空三測(cè)量

基于視頻圖像的自動(dòng)布局設(shè)置相應(yīng)參數(shù)，條帶之間的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，同時(shí)，在初始POS數(shù)據(jù)投影偏差的基礎(chǔ)上確定相同的圖像搜索，相似，最大高度等參數(shù)，點(diǎn)匹配對(duì)應(yīng)點(diǎn)匹配自動(dòng)圖像完成后，圖像校正模型參數(shù)調(diào)整像素工廠提供了在舞臺(tái)上自由網(wǎng)平差，只有內(nèi)方位元素，很容易發(fā)現(xiàn)異常觀測(cè)值。參數(shù)和點(diǎn)的反復(fù)調(diào)整，在至少3條連接點(diǎn)使每個(gè)圖像，消除所有的過失誤差，最大點(diǎn)和圖像誤差調(diào)整到2像素，和點(diǎn)均勻分布，完成自由網(wǎng)平差?，F(xiàn)場(chǎng)控制點(diǎn)測(cè)量結(jié)果投影到圖像格式的轉(zhuǎn)換，根據(jù)實(shí)穴以外的產(chǎn)業(yè)調(diào)整，重新調(diào)整像素工廠的無人機(jī)圖像校正模型參數(shù)，包括外方位元素，切向畸變參數(shù)，徑向畸變參數(shù)，車被薛Dov許多類型的參數(shù)，通過調(diào)整參數(shù)，控制點(diǎn)和較大的殘余連接點(diǎn)、基本點(diǎn)，直到考試面向空氣測(cè)量規(guī)范。

總結(jié)

無人機(jī)遙感系統(tǒng)與移動(dòng)快速的響應(yīng)能力，高分辨率圖像采集功能，操作簡(jiǎn)單、低成本的優(yōu)勢(shì)，所以無人機(jī)遙感系統(tǒng)中的應(yīng)用將越來越廣泛。本文的研究具有一定的計(jì)算節(jié)點(diǎn)利用強(qiáng)大的計(jì)算能力，像素工廠自動(dòng)化，并行處理，遠(yuǎn)程管理功能在一個(gè)機(jī)構(gòu)處理的無人機(jī)遙感影像數(shù)據(jù)，對(duì)像素工廠的限制不能生產(chǎn)DLG，發(fā)展了一種像素工廠三成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目，滿足攝影測(cè)量三維采集相關(guān)數(shù)據(jù)文件，形成一個(gè)像素工廠處理遙感數(shù)據(jù)和生產(chǎn)基于三維操作系統(tǒng)。

參考文獻(xiàn)：

[1]袁國(guó)體.航空遙感影像正射校正關(guān)鍵技術(shù)研究[D].河南理工大學(xué)，2011.

[2]周智勇.基于像素工廠的無人機(jī)遙感影像處理研究[J].城市勘測(cè)，2013，05：53-55+70.

[3]鄒曉亮，繆劍，張永生，趙桂華.基于像素工廠的無人機(jī)影像空三優(yōu)化技術(shù)[J].測(cè)繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào)，2012，05：362-367.

[4]曹廣強(qiáng)，陳衛(wèi)平，王海燕.基于像素工廠的遙感影像快速糾正精度及效率探討[J].測(cè)繪標(biāo)準(zhǔn)化，2014，01：17-19.