利用单张航摄像片制作正射影像图的几种典型方法及其算法研究

正射影像图因为保留了航摄像片丰富的影像信息又具有地形图的特征。因此，在实际生产中得到了越来越广泛的应用。制作正射影像图有各种各样的方法。当前一般采用的是数字微分纠正技术。对于航摄像对。可以直接通过像对解算像点的地面点高程。进而制作影像重叠区的正射影像。然而，购买生产工作区的舷摄像对制作正射影像图，无疑会成倍地增加工作成本，因此不少研究者试图探讨单张航片生产正射影像的方法。文中介绍了利用单张航摄像片制作正射影像图的几种典型方法。并给出了它们的算法实现，最后作了简单的对比分析。     

无人机热红外遥感煤火探测方法

为了提高矿区煤火识别的精度,利用无人机搭载数码相机和热红外相机分别在白天和夜晚采集RGB图像和热红外图像,基于面向对象的分类方法将矿区彩色正射影像分类并赋予对应类别的发射率值;热红外影像经过辐射定标后镶嵌为正射影像,根据辐射传导方程和Plank反函数反演矿区地表温度,采用移动窗口热异常提取算法识别煤火区。试验表明,实测煤火点与无人机热红外技术探测的煤火区的重叠率为96.72%,说明无人机热红外遥感煤火探测方法的精度可靠,技术可行。     

基于MSER特征的无人机倾斜影像匹配算法

针对无人机影像存在仿射变形与阴影问题,文中提出应用MSER和影像最大信息熵,提取仿射不变特征,通过POS数据估计影像变换初始参数,利用初始变换参数估计待匹配点的位置,提取匹配点局部区域的点集,利用NCC相关系数确定局部区域内点的同名点,对于初始匹配点对采用均方根误差(RMSE)剔除初始中误匹配点对。实验结果表明,该算法在存在仿射变形、高大建筑物阴影的影像匹配表现较好的结果。     

天狼星无人机免像控技术在基础测绘更新中的应用

无人机具有机动灵活、适应性强、获取影像分辨率高等优点,是航天遥感和航空遥感的有效补充。文中介绍了天狼星无人机航测系统的特点,探讨了影像获取的技术流程,研究了正射影像制作的方法,利用实地测量检测点对正射影像精度进行了的统计分析。结果表明,天狼星无人机航测系统在免除地面像控点布设的条件下,制作的正射影像满足基础测绘更新的要求。     

基于无人机航测的露天矿三维模型重建技术

以舟山某大型露天采石矿山为工程背景,分析了无人机航摄影像获取及处理的流程,通过Pix4D软件对无人机数据及获取的大量正射影像数据进行了图像解析处理,迅速便捷地获取了矿区空间三维信息,生成了数字表面模型和数字正射影像,并进行了精度分析。试验表明,无人机航测可较好地重建某一阶段的矿区三维模型,实现了矿区三维全景漫游,为矿山开采提供了数据支持,可用于生产进度检查纠偏,强化管理决策的科学性。     

无人机在矿区1∶2000地形测绘中的应用研究

以无人机航摄技术在矿区1∶2 000大比例尺地形图测绘中的应用为研究目的,采用复合翼无人机搭载非量测相机,对甘肃某矿区进行了地形图快速测绘与更新,生产了该矿区1∶2 000地形图和矿区的正射影像图。通过外业施测像控点对测图高程精度的检测与分析,结果表明:通过提前布设地标点,严控飞行质量等误差影响因素,此无人机可满足矿区1∶2 000航测成图。     

无人机影像自动相对定向方法研究

针对传统相对定向方法在处理存在大旋偏角的无人机影像中的限制,提出一种基于SURF(speeded up robust features)特征点的无人机影像自动相对定向方法.该方法首先利用SURF算法提取无人机影像上的特征点并进行匹配,然后利用以本质矩阵为变换约束矩阵的RANSAC(random sample consensus)算法剔除误匹配点,并根据本质矩阵求得相对定向元素粗略值,最后将粗略值作为初值代入严格相对定向误差方程迭代精化,求得相对定向元素精确值.实验验证,该方法在无人机影像相对定向中不仅能保持较高的精度,而且具有更强的收敛性.     

露天煤矿正射影像切片技术应用研究

为了提高露天煤矿正射影像大规模栅格数据集的处理效率,优化矿区地理信息系统底图显示效果,提出运用地图切片技术处理矿区栅格数据。对无人机正射影像的栅格数据进行网格切片,根据使用需求实现局部快速加载;同时,利用基于前台的实时影像坐标转换算法,实现不同坐标系统下的数据自动叠加。并在哈尔乌素露天煤矿应用了正射影像切片技术,结果表明：全部加载矿区65 km²范围的11.8 GB影像耗时约为20 min,使用地图切片技术处理,根据显示位置与缩放等级局部加载,每次仅需加载7.5 MB数据,单次地图缩放或平移操作的响应时间0.75 s。     

云南首次大面积利用低空无人机进行航摄及1∶2000 DOM的制作

论述了利用低空无人机航摄系统在云南省首次进行大面积高分辨率航摄,并成功制作5 000余km2、0.2 m分辩率的1∶2 000正射影像图(DOM)的主要技术流程,并对最终获得的DOM的精度进行分析,旨在为利用低空无人机航摄系统进行大面积高分辨率航摄,以及制作1∶2 000正射影像图提供一些参考。     

露天矿滑坡位移监测的ASIFT算法

针对现有的大型露天矿边坡大变形监测方法存在的不足,提出了一种基于ASIFT图像特征匹配算法的滑坡位移监测方法。首先基于露天矿滑坡真实地形空间分布形态,设计了滑坡物理模型,并利用高分辨率数码相机获取模型滑动过程中的序列影像;然后利用ASIFT特征匹配算法对滑坡各阶段光学影像进行特征点提取与匹配,并利用RANSAC随机抽样一致算法剔除误匹配点;最后利用滑坡体运动特征矢量集模型计算出特征点空间矢量位移,从而实现了滑坡位移场标定与滑坡范围确定。研究表明：所提算法对于滑坡蠕变阶段的位移监测效果一般,但可有效监测滑坡中后期发生明显变形时的位移,该算法的特征点匹配数量及匹配正确率均明显优于SIFT算法,且位移矢量标定精度也得到明显提高,反映出该算法适合于大型滑坡后期发生大变形时的位移量监测。     

无人机测量技术在矿山地质测量工程中的应用研究

为了更加直观地让设计人员了解矿区的基本情况,分析了矿山地质测量工程中地面分辨率与相机焦距、无人机航高、矿山地质测量区域的像片重叠度和飞行速度、曝光时间等测绘参数之间的关系,通过在矿山区域布置少量地面控制点,计算出所有矿山地质测量工程影像的外方位元素和所有加密点的地面坐标,结合DATmatrix 软件完成矿山地质测量工程的空中三角量测,利用无人机遥感技术制定了矿山地质测量工程的测绘方案,实现了矿山地质测量工程的测绘。实例分析结果表明,无人机测量技术可以精确得到矿区整体状况、建筑细部情况和山体背面树木等基本信息。     

基于梯度空间二值纹理化描述子的矿山井筒视频图像匹配

针对传统匹配算法在低质量的矿山井筒视频图像匹配时匹配精度和效率低问题,提出基于梯度空间纹理化描述子的匹配算法。该算法快速检测特征点和特征点邻域状态,并将二值纹理和方向梯度直方图相结合构建特征描述子,提高描述子的区分度,然后根据特征点状态分类,在类内采用2种不同的匹配策略大幅提高算法的执行效率。试验结果验证,该算法能有效解决图像模糊、光照变化、低对比度和图像变形问题,对低质量的矿山井筒视频图像具有较好的匹配效果。     

基于无人机倾斜摄影的矿山开采沉陷监测研究

采用无人机倾斜摄影技术对矿山采沉陷状况进行了监测,采用搭载5枚摄像头的民用消费级无人机设备对寿阳境内新元矿9103工作面进行图像采集,并利用Smart3D数据处理平台对无人机图像数据进行处理,综合运用垂直摄影和倾斜摄影所获取的两期图像数据输出DEM渲染图,通过计算两期DEM减值的方式获取2张DEM渲染结果的差值图,进而了解该矿区的沉陷情况。     

基于电力负荷历史数据挖掘的负荷预测算法研究

针对电力负荷历史数据中异常数据点影响电力负荷预测精度的缺陷,研究基于电力负荷历史数据挖掘的负荷预测算法。选取K means聚类算法挖掘电力负荷历史数据的属性特征量,检测其中所包含的异常数据点,选取灰色系统理论中的GM（1,1）模型修正电力负荷历史数据中的异常数据,利用完成修正的电力负荷历史数据建立训练集以及预测集,将训练集样本输入支持向量机中,利用支持向量机所具有的非线性映射能力映射样本至高维空间内,获取支持向量机最优阈值,将预测集输入具有最优阈值的支持向量机中,获取精准的电力负荷预测结果。所研究算法可实现长期、短期、超短期电力负荷的预测,且预测的精准性及速度较为优越。     

基于Canny优化算法物理模拟实验覆岩裂隙场自动识别研究

为了实现实验过程中采动覆岩裂隙信息的自动识别,以某矿15235工作面为工程背景,设计了相似材料模拟实验,通过对定焦相机批量获取的近景摄影测量影像进行拼接和校正,获得了研究区域的正射影像。针对Canny算法在影像信息阈值分割方面的不足,提出了一种自适应阈值分割优化算法,实现了相似材料模型表观裂隙场的自动识别。基于Matlab研发平台,分别采用像素法和计盒维数法对工作面不同推进度的覆岩裂隙场进行了定量分析。结果表明,裂隙场信息提取完整,当工作面推进度分别为46、118、255 cm时,类间方差权重系数为3.16％、5.73％、7.68％,覆岩裂隙场分形维数为1.804、1.811和1.885,采动覆岩裂纹生长具有良好的自相似分形特性。工作面推进至255 cm时,采动覆岩垮落带高度和断裂带高度分别为13.31 cm和63.36 cm,左右垮落角分别为52°和55°。采用改进的Canny算法能够实现物理模拟实验采动覆岩裂隙场的精确辨识。     

无人机航测技术在矿区开采沉陷变形监测中的应用

为了更好地监测矿区开采沉陷变形情况,提出一种基于无人机航测技术的矿区开采沉陷变形监测方法。优先标定相机,输入无人机畸变参数,降低相机畸变误差。通过无人机航测技术获取矿区影像数据,采用UASMaster软件对点云数据预处理。将倾斜航拍方案引入沉陷区,获取矿区地面无人机倾斜数据;采用矿区经验参数以及实际观测数据预测沉陷盆地,最终达到矿区开采沉陷变形监测的目的。仿真实验结果表明,所提方法可以获取高精度的矿区开采沉陷变形监测结果。     

一种基于改进光流法的电子稳像算法

针对煤矿井下机载抖动视频序列低照度、低清晰度以及易受噪声影响的特点,提出了一种基于改进光流法的电子稳像算法。算法利用SUSAN算子获取帧间匹配特征点,并提出基于金字塔改进光流模型,实现抖动视频序列的全局运动矢量计算。为克服机载图像中局部运动目标和移动背景的影响,利用RANSAC算法去除误匹配点,提出稳像参考帧的动态更新机制。针对矿下机载摄像抖动的不确定性,运用均值滤波求解运动补偿矢量,在保留主动运动的同时过滤随机抖动。理论分析和实验结果表明,提出的算法不仅保留了光流法获取运动矢量的精度,而且提高了算法的实时性,对于煤矿井下机载抖动视频序列具有较好的稳像效果。     

基于三视张量的序列影像特征匹配

影像特征匹配是三维重构、图像分割、运动跟踪中的关键步骤。然而,传统匹配方法错误率较高,不利于后续工作的操作。本文对三视张量进行了研究,将其用于序列影像的点、线匹配,并通过试验证实了该方法能有效提高点、线匹配的正确率。     

基于煤位检测的多尺度特征匹配算法

针对煤矿企业煤仓内煤位的检测,运用计算机视觉检测识别技术,提出了一种基于双目视觉W-SIFT图像特征匹配算法的非接触式煤仓煤位深度测量方法,将小波压缩编码和尺度不变特征变换算法相结合,去除双目图像中的冗余信息后,通过基于尺度因子变化的模版进行自适应调节,并对双目视图配准的煤位图片进行处理,构建多尺度空间从而提取煤位图片的特征点,然后对比左右煤位视图,运用双目视图双向配准的策略,进行深度匹配。最后依据W-SIFT匹配算法预先标定的左右图像得出视觉传感器的内外参数,代入坐标转换公式,准确确定煤仓煤位的真实深度值。实验结果表明将这一新算法应用到煤位检测中,与传统SIFT算法相比具有较明显的优势,实时性、稳定性好,取得了满意的效果。     

基于密集匹配点云的露天矿台阶线提取方法研究

台阶线是露天矿测量的主要对象之一,传统的全站仪、GPS 点式测量方法耗时长、劳动强度大、效率低, 而基于无人机点云的现代测量方法为台阶线高效提取提供了可能。基于无人机影像构建的密集匹配点云数据,提出 了一种自适应高程阈值的台阶线提取方法。 该方法首先通过邻域点云的协方差矩阵对地形条件进行判断,依据不同的地形自适应地选用不同的高程差阈值进行台阶线特征点提取,极大限度地减少误提取数量;然后,基于点云聚类分割后各点云簇中点的数量与高程特征对误提取的点云进行剔除,并采用三次 B 样条曲线对特征点进行拟合,较好完成了露天矿台阶线提取。试验表明:该方法可以高效地完成露天矿台阶线特征点提取,有效区分台阶线和道路边线特征点;同时依据特征点拟合出的曲线效果良好,真实反映了台阶线的实际位置。上述分析为露天矿台阶线高效测量提供了新的解决方法。