倪虹霞，吕晓丽

(长春工程学院电气与信息工程学院，长春 130000)

1 引言

随着科学技术的进步，对于地面目标持续监控的需求日益增加，在军事领域如坦克和移动导弹发射车的侦察，农林业如动植物保护与灾害预警，电力行业如通信网络、电力线和输电塔的服务中断或停电干预等等[1]。传统的人工检查容易受到人为错误的影响，并且效率低下，同时也使检查人员面临来自天气、地形甚至野生动物的威胁[2]。航空遥感为这些问题提供了解决方案，航空遥感监控成本更低、更方便用户、更省时、更安全。近年来，利用数字遥感(digital aerial imagery,DAI)或机载激光雷达，以立体图像匹配或以点云数据，产生的数字表面模型(digital surface model,DSM)与数字高程模型(digital elevation model,DEM)计算地面目标高度。但立体图像对匹配所产生的DSM模型，常因地势影响而降低测量精度，应用机载激光雷达可获取三维点云数据，并可进行地面目标估计，然而机载激光雷达的点云密度不足，难以产生准确的DEM供林分高度模型(canopy height model,CHM)进行估计，使得机载激光雷达技术无法普及。而卫星遥感的重新访问时间不利于获取新的图像，且卫星获取图像的空间分辨率和光谱分辨率很低。

无人机(unmanned aerial vehicles,UAV)航拍技术发展迅速，因其具有飞行成本较低、高机动性等特性，另飞行高度较低可取得高解析度的图像为空间数据采集和地面目标监测提供了一种经济有效的灵活[3]。且现今又可以应用图像密集匹配技术进行三维结构重建，产生点云数据。本文为空间数据采集和地面目标监测提供了一种经济有效的灵活解决方案，这种方案满足了对感兴趣图像的高空间、时间和光谱分辨率的要求。……