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无人机遥感技术制作DEM新方法

2016-01-15

全球定位系统 2015年3期
关键词:无人机遥感技术新方法

柏 飞

(新疆维吾尔自治区交通规划勘察设计研究院,新疆 乌鲁木齐 830000)

无人机遥感技术制作DEM新方法

柏飞

(新疆维吾尔自治区交通规划勘察设计研究院,新疆 乌鲁木齐 830000)

摘要:无人机遥感技术能够快速制作地表模型DSM,由于测区地物的存在,地表模型不能替代DEM,本文提出利用激光点云处理软件Terrasolid软件,通过高程分类算法对点云数据进行分类,通过人机互助快速提取出地面点制作DEM.

关键词:无人机遥感技术;DSM;DEM;新方法

doi:10.13442/j.gnss.1008-9268.2015.03.016

中图分类号:TP751

文献标志码:A

文章编号:号: 1008-9268(2015)03-0065-03

收稿日期:2014-12-20

作者简介

Abstract:UAV remote sensing technology to rapidly produce surface model DSM, due to the existence of the survey area was surface features, surface model can not substitute DEM, this paper using a laser point cloud processing software terrasolid software, through the elevation point cloud classification algorithm for data classification, by people mutual fast machine to extract ground points make DEM

0引言

无人机的快速发展,推动测绘行业向前发展,无人机遥感系统由于具有机动、快速、经济等优势,现已逐步从研究开发发展到实际应用阶段,成为未来的主要航空遥感技术之一[1]。 航测技术能够快速生成数字地表模型DSM,如何把DSM转化为DEM是一个难题。国内、外一些厂家软件通过修改模型来制作DEM,但是这种方法模型修改存在很多问题:1)判别困难,2)稀疏植被无法修改。针对存在问题本文提出新的制作方法,通过对模型生成的点云进行分类,制作DEM.此种方法对无人机遥感制作DEM具有一定的借鉴意义。

1无人机数据处理以及DEM制作过程

1.1 无人机数据处理

无人机遥感数据处理与传统的数字航测差别很大,通过无人机软件解算,影像间的连接点可以自动完成;空三加密比较简单,只需要人工把外业采集的像控点数据准确数据刺到对应位置,既能够得到高分辨率的正射影像、地表模型、点云数据,其中点云数据是由地表模型生成,即可说点云也是地表模型的一种表现形式[2]。无人机处理流程如图1所示。

图1 无人机处理流程

1.2 DEM 制作

Terrasolid系列软件是一套商业化的Lidar数据处理软件,基于Microstation开发的是处理机载激光雷达数据,车载激光雷达数据软件,对点云分类处理分类,根据行业的不同提取出的成果有差异,通常分类出噪音点、地面点、植被点、房子,电力线等。本文通过无人机采集数据输出激光格式的点云数据进行分类,根据高程算法进行编辑宏命令运行,自动分类出地面点、非地面点;非地面点又分为低于地面的点为地点,高于地面的点为植被点。自动分类不能完全把点正确分出,再通过人工干预进行分类处理[3]。流程图如图2所示。

图2 流程图

--------------------

联系人: 柏 飞 E-mail:365281315@qq.com

2工程实例

本项目是高速公路勘测项目采用Trimble UX5无人机采集的数据,该区域地形简单,有稀疏的植被、居民区。由于点云数据是通过模型生成,模型在生产过程中会存在一些噪音点,即模型错误点,在建立宏命令前要充分考虑,避免分类遗漏。通过调用高于地面的分类算法进行提取植被点。编辑宏命令为

Description=

Author=ByLine=0

SlaveCanRun=1

AnotherComputerCanRun=1

CanBeDistributed=1

FnScanClassifyClass(999,1,0)

FnScanClassifyLow(1,7,1,0.50,30.00,0)

FnScanClassifyLow(1,7,5,0.50,30.00,0)

FnScanClassifyGround(1,2,1,105.0,60.00,6.00,0.70,-1,5.0,0,2.0,0)

FnScanClassifyHgtGrd(2,100.0,1,3,0.20,20.00,0)

FnScanClassifyHgtGrd(2,100.0,1,4,20.00,50.00,0)

FnScanClassifyHgtGrd(2,100.0,1,5,50.00,200.00,0)

通过执行宏命令,模型的变化如图3所示。

图3 模型变化 (a)分类前DSM;(b)分类后DEM

从图3中可以看出,植被几乎被去除干净,建立宏命令目的尽量减少人为干预,减少手工分类,所以建立宏命令要充分考虑地形地貌。宏命令执行完后再进行人工分类,最后制作出DEM.

3结束语

伴随无人机的快速发展,无人机应用在国土、公路等测量行业应用也越来越广泛,本文结合无人机数据的特点,提出基于Terrasolid软件把DSM转化DEM,快速有效。在高速公路实际勘测中取得良好的效果,在同类无人机遥感测量中具有一定的借鉴意义。

参考文献

[1]柏飞.影响无人机航测高程精度分析[J].测绘技术装备,2014(3):92-93.

[2]张小红.机载激光雷达测量技术理论与方法[M].武汉:武汉大学出版社,2007.

[3]徐祖舰,王滋政,阳锋,等.机载激光雷达测量技术及工程应用实践[M].武汉:武汉大学出版社,2009.

柏飞(1983-),男,河南新蔡人,硕士,工程师,主要从事公路勘测以及3S研究与应用。

The New Method of UAV Remote Sensing Producing DEM

BAI Fei

(XinjiangUygurAutonomousRegionTransportationPlanningSurveyand

DesignInstitute,Urumqi830000,China)

Key words: UAV remote sensing technology; DSM; DEM; new method

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