无人机航测的DEM数据生产及编辑分析
无人机航测的DEM数据生产及编辑分析
（3）中值滤波。在编辑的过程中，有时需要使用模板数 据，将模板按照大小顺序排列好，使用含有奇数的滑动模板， 截取中间位置的数据信息作为最终数据处理的结果。通过这种 方式，在处理之后如果存在暗点噪声的情况，需要及时对数据 的位置进行调整，从而实现控制噪声的目的。这种方式对于处 理孤立噪声问题非常有效，另一方面，处理过程中需要做好图 像内容的保存工作，在进行DEM编辑的过程中，这种处理方式 也是常见的一种方式。技术人员根据实际情况选择合适的处理 编辑方式，保证最终结果的有效性[4]。
（1）三角网内插。在进行编辑的过程中，三角内插是常 用的一种方式，主要是对区域边缘的高程值进行处理，并在内 差点形成三角形之后进行搜索，之后完成重构，得到新的三角 形，并得到三角形的矢量结构、存储点以及拓扑关系。
使用这种方法可以有效对测绘过程中的树木、桥梁、房屋 以及道路等进行修正，从而改善数据的还原效果，提升数据的 准确性。合理使用三角网内插的方式，对于编辑对比，选择最 优区域，更好地开展立体测量都具有重要意义。
TECHNOLOGY AND INFORMATION
信息化技术应用
无人机航测的DEM数据生产及编辑分析*
谢燕祥 福建省上杭职业中专学校 福建 龙岩 364200
摘 要 地形地貌的测绘是我国工程施工的重要基础，在相关技术的推动下，测绘技术不断进步，同时也推动了工 程的发展。其中，利用无人机结合DEM数据可以充分利用虚拟的三维技术，提供可视化的信息服务。基于此，本文 将重点阐述无人机航测的DEM数据生产及编辑分析。 关键词 无人机航测；DE航测大数据运算中心建设的探究，福建省中青年教师教育科研项目资助，项目编号：JAT191896。
基于无人机航测的DEM生产研究
基于无人机航测的DEM生产研究摘要：伴随现代测绘技术的发展，无人机低空航摄以其灵活机动的优势，可快速获取的高分辨率航片，快速获取区域现势性影像资料，经航空摄影测量软件处理，生产DEM与DLG线划图，为国土监察提供详实的资料数据。
本文以无人机航摄数据生产入手，分析其线划图与DEM高程模型生产的相关技术，为类似工程提供参考依据。
关键词：无人机低空航摄；DOM数字高程模型；空中三角测量无人机低空航测，以其灵活机动的优势，弥补了传统载人飞机航空摄影测量在影像分辨率、地物几何精度、飞行成本方面所存在问题，利用高分辨率数码相机为传感器，快速获取区域现势性影像资料，为国土资源监察、大比例尺地形图测绘、DEM快速生产，提供了高效便捷的技术手段。
1.无人机低空航摄系统构成无人机低空航摄系统，即以轻小型无人机为载体所进行的非接触式数据采集，包含无人机飞行载体（UAV）、数据采集模块、POS信息模块与飞行控制模块等子模块。
其中UAV无人机分为固定翼、多旋翼两类，为数据采集提供飞行载体平台；数据采集以CCD可见光相机或光谱传感器为主，快速实时获取地表信息；POS模块提供数据采集瞬间对应时刻的空间定位、姿态确定等信息，便于后期影像空三解算；飞行控制模块则负责航线信息传输、飞行器起降与巡航控制等功能。
相对于传统测绘方式而言，利用无人机低空航摄方式进行数据采集，具有以下优势：数据获取周期短，一旦天气因素满足数据采集要求，即可快速灵活的开展测绘活动；数据分辨率高，由于无人机低空飞行，携带高分辨率传感器即可采集高GSD影像数据，满足大比例尺的测图需求；无人机飞行由于自动化程度比较高，可很好避免因为人为操作，降低不必要的干扰误差，提升外业测绘的数据精度。
2.航测数据处理技术分析针对无人机搭载相机的畸变差改正、空中三角测量和遥感影像的重采样，是无人机摄影测量影像数据处理的关键技术。
无人机体积小、重量轻、自稳定性差，导致模型机搭载的数码相机容易产生抖动和倾斜，致使所拍摄的影像产生几何变形；同时由于搭载的普通数码相机，内方位元素未知，要确定摄影中心的位置坐标，计算时会产生误差积累，致使镜头出现畸变，进而影响到影像配准的精度，重建的地物几何模型也产生畸变。
使用无人机进行测绘的数据处理与分析方法
使用无人机进行测绘的数据处理与分析方法无人机测绘技术被广泛应用于各个领域，包括土地测绘、城市规划、环境监测等。
通过无人机可以高效、精确地获取大量地理信息数据，但如何对这些数据进行处理和分析成了一个关键问题。
本文将探讨使用无人机进行测绘的数据处理与分析方法。
第一部分：无人机测绘数据的获取无人机测绘可以采用多种方式获取数据，包括摄影测量、激光雷达扫描等。
其中，摄影测量是最常用的方式，通过搭载相机在空中进行拍摄，获取连续的照片。
这些照片经过处理后可以形成三维点云数据，用于生成数字高程模型（DEM）和数字地表模型（DSM）。
第二部分：无人机测绘数据处理无人机测绘数据的处理过程主要包括图像拼接、定位校正和三维重建。
图像拼接是将无人机拍摄的多张照片拼接成一幅完整图像的过程。
这一步骤可以使用图像处理软件进行自动拼接，也可以采用人工处理的方式。
定位校正是将无人机拍摄的图像与地面控制点进行配准，以提高数据的准确性。
三维重建是使用图像数据生成三维模型的过程，可以使用计算机视觉和Photogrammetry等技术来实现。
第三部分：无人机测绘数据分析得到处理后的无人机测绘数据后，可以进行各种数据分析。
其中最常见的就是地形分析。
通过对数字高程模型和数字地表模型进行分析，可以获得地表高程、坡度、坡向等信息，用于土地利用规划、水资源管理等。
此外，无人机测绘数据还可以用于监测地表变化，如水体面积变化、建筑物变化等。
通过对比两个时间段的无人机测绘数据，可以量化地表变化，以便做出相应的决策。
第四部分：无人机测绘数据的优势与挑战与传统的测绘方法相比，无人机测绘具有许多优势。
首先，无人机可以快速、高效地获取大量数据，提高工作效率。
其次，无人机能够在复杂环境下工作，如建筑物之间的狭小空间、山区等，传统测绘方法很难达到的地方。
此外，无人机测绘成本相对较低，减少了人力资源的需求。
然而，无人机测绘技术仍然面临一些挑战。
首先，数据处理和分析需要专业的技术支持，对操作人员的要求较高。
测绘技术中的DEM数据处理方法
测绘技术中的DEM数据处理方法引言测绘技术是一门用于测量和描述地球表面特征的学科。
其中，DEM（数字高程模型）数据是构建地形模型和进行地形分析的重要基础。
本文将探讨测绘技术中常用的DEM数据处理方法，包括数据获取、处理和应用。
一、DEM数据获取DEM数据的获取主要有遥感和GPS测量两种方法。
1. 遥感方法遥感技术通过卫星、航空器或无人机获取的遥感图像，可以得到大范围的地表高程信息。
遥感影像中的像元灰度值可用于计算地表高程，从而生成DEM数据。
在遥感方法中，常用的DEM获取技术包括立体像对匹配以及影像解析度的处理。
2. GPS测量方法全球定位系统（GPS）是一种基于卫星定位的技术，可用于获取地表的三维坐标信息。
通过测量地面上的GPS控制点，可以建立参考坐标系统，并计算出DEM 数据。
GPS测量方法精度高、定位准确，适用于小范围的地形测量。
二、DEM数据处理获取到原始的DEM数据后，需要进行一系列的处理步骤，以提高数据的精度和准确性。
1. 数据清洗原始的DEM数据中可能存在各种噪声和异常值，需要进行数据清洗。
主要包括去除无效点、补充缺失数据、平滑数据等操作。
常用的方法有中值滤波、高斯滤波和插值等。
2. 数据配准将DEM数据与地理坐标系统进行配准，以确保数据与实际地貌一致。
配准包括对DEM数据进行大地坐标转换、投影变换等操作，以保证DEM数据与其他地理信息数据的一致性。
3. 数据融合不同来源的DEM数据具有不同的精度和空间分辨率，可以通过数据融合的方法将它们合并为一幅高质量的DEM数据。
数据融合方法包括加权平均法、多分辨率分析法等。
三、DEM数据应用DEM数据在测绘技术中有广泛的应用，包括地形分析、地质勘查、土地规划等方面。
1. 地形分析DEM数据可以用于构建三维地形模型，进行地形分析和地貌研究。
通过对DEM数据的分析，可以提取地形特征，如山脉、河流等，并进行地形参数计算、可视化表达等。
2. 地质勘查DEM数据在地质勘查中起到重要作用。
无人机数据高精度DEM生产方案
地面点云导出
地面点云数 据LAS
图 2 Pix4Dmapper 软件空三加密处理整体流程
2
2.1.2 新建工程
1
项目—新项目，打开新建项目向导： （1）确定项目名称、项目路径、项目类型和处理模式，然后点击 next。
2
加载待处理相片数据，点击 next。
3
（2）
注意： 数据需放在英文路径下，路径中不能包含中文和特殊字符。 支持的相片数据格式包括 tif 和 jpg
（2）点击【编辑】按钮，设置地面控制点坐标系
（3）点击【导入外业控制点】按钮，打开导入外业控制点窗口：
7
导入完成后如下图。
3 （4）点击【空三射线编辑器】按钮，打开控制点刺点界面：
每刺完一个点，点击【使用】按钮，保存点位。依次刺完所有控制点。 注： 1） 可以每个控制点先刺在两张相片上，点击使用，查看预测的点位是否正确，如果正
2.3 地形数据预处理 ...............................................................................................20 2.4 DEM 编辑.........................................................................................................21
3
（3）确定图片属性 图像坐标系： POS 数据的坐标系 地理定位： 可导入准备好的 POS 数据，支持 txt、csv 等格式。 文件格式是相片名、纬度、经度、高程。 相机型号： 软件自动读取，可点击【编辑】按钮查看或编辑相机参数。 参数确认无误后，点击 next。
如何运用测绘技术进行正射影像与DEM数据的采集与处理
如何运用测绘技术进行正射影像与DEM数据的采集与处理正射影像与DEM数据的采集与处理在现代测绘技术中扮演着重要的角色。
正射影像常用于地图制作、环境监测、城市规划等领域，而DEM数据则是生成三维地表模型的基础。
本文将介绍如何运用测绘技术进行正射影像与DEM数据的采集与处理。
一、影像采集影像采集是正射影像与DEM数据处理的第一步。
目前，无人机航拍已成为常用的影像采集方法之一。
通过选择合适的无人机设备和相机配置，可以获得高质量的正射影像。
在进行飞行任务前，需考虑飞行高度、重叠度、飞行速度等参数的设置，以获得满足精度要求的影像。
在飞行过程中，应注意保持无人机稳定、光照条件良好，以获得清晰、准确的影像。
二、影像处理影像处理是正射影像与DEM数据处理的关键一环。
首先，通过图像校正处理，对采集到的影像进行去畸变、去噪等操作，使其更加准确。
此外，初始影像中可能出现的遮挡物也需进行修复，以提高后续分析的准确性。
可使用图像处理软件进行自动或半自动处理，以提高效率。
三、DEM数据采集DEM数据是进行正射影像与DEM数据处理的重要输入。
常用的DEM数据采集方法包括全球定位系统（GPS）测量、激光雷达测量等。
GPS测量通常用于采集大范围的高程数据，可以提供较高的精度。
而激光雷达测量则可以获得更为精细的地表高程数据，适用于城市区域等复杂地形的采集。
在采集过程中，需选择合适的测量参数，如点云密度、扫描角度等，以满足后续数据处理的要求。
四、DEM数据处理DEM数据处理是正射影像与DEM数据处理中的核心环节。
处理这一步骤前，需对采集到的DEM数据进行质量控制，包括数据检查、去毛刺、去孔等操作，以确保数据的准确性。
随后，可根据需求进行DEM数据格网化处理，将不规则的点云数据转化为规则的高程格网。
此外，还可以进行数据平滑、插值等操作，以进一步提高DEM数据的质量。
五、正射影像与DEM数据集成正射影像与DEM数据集成是将采集到的正射影像与DEM数据进行高效融合的过程。
对基于无人机航测的DEM数据相关思考与分析
对基于无人机航测的DEM数据相关思考与分析摘要：把DEM数据与高分辨率航测影像结合起来，再加上虚拟三维技术的使用，就可以很容易测量出一个地区的地形和地貌，并且对于DEM数据值真实可靠。
目前经常使用的主要有机载LIDAR无人机航测DEM数据和可以从网上免费获取的SRTM卫星干涉雷达数据。
本文详细介绍了目前发展较迅速的无人机航测技术DEM数据的生产流程，并利用具体的案例进行了实际的操作展示，最后通过精度的比较和验证，说明无人机生产的DEM数据具有较高精度及可靠性，可完全满足物探生产的需要。
关键词：无人机航测；DSM；DEM；三维影像1 DEM数字化生产流程1.1常用的DEM数据无人机摄影运用的是低空遥感技术来进行对地面土地的拍照，这一技术充分利用无人机这一方便、快捷、具有高机动性的飞行平台，能够轻松获取普通拍照技术无法拍得的照片，能够轻松地获取高精度遥感数据。
此外，无人机技术与倾斜摄影测量技术进行结合，是摄影界的一次伟大的壮举。
而对于无人机DEM数据的种类是比较多的，并且对于DEM数据的格式也是多种多样。
目前经常使用的主要有机载LIDAR无人机航测DEM数据和可以从网上免费获取的SRTM卫星干涉雷达数据。
在SRTM卫星干涉雷达数据的获取是包括两个方面，一方面是采用WGS－84坐标系统的平面基准进行对SRTM卫星干涉雷达数据的获取；另一方面是采用EGN96大地水准面的高程基准进行对SRTM卫星干涉雷达数据的获取。
虽然SRTM卫星干涉雷达数据可以在网上免费获取，但是网上获取的SRTM卫星干涉雷达数据存在着明显的缺陷，在垂直方向上的对SRTM数据检测存在很大的误差，甚至在一些平原地区都会出现不平坦的结果。
所以，SRTM数据不仅在准确性的可信度不高，还在可靠性的可信度也是不高，对于上传的参考数据也是使用不大。
无人机具有高度灵活性的特点，能够适应多种复杂复杂地形的拍摄，因此，它是对传统拍摄技术的一次创新，能够补充传统摄影测量方法存在的缺陷。
基于无人机航测的DEM数据生产及编辑
基于无人机航测的DEM数据生产及编辑摘要：随着社会经济的不断发展，现代测绘技术已进入全新阶段，将新兴科学技术引入测绘生产并借此高效完成测绘任务成为历史发展的必然趋势。
充分研究 DEM 数据的生产与编辑有不可替代的作用，勘探施工区域日益复杂，探区分布有大量油田设施、管线、道路、水域、树林、农田和居民区等，施工难度逐步加大，严重影响了物探生产施工进度。
对于高山地形，需要施工者详细掌握地形高差的变化及施工线路的规划，从而保证施工效率及安全生产。
关键词：无人机航测；DEM 数据；编辑近年来，高精度测量技术，特别是激光 LiDAR及航空摄影测量技术的迅速发展，使地质学者所获取的地形地貌数据达到前所未有的高时空分辨率和细微度。
其中，新型航空摄影测量 SfM技术因其低成本、高灵活性并且能快速获取高精度3D 地形数据等优势，已经成为一种广泛使用的获取高精度 DEM 数据的方法。
目前，物探采集技术迅猛发展，高密度勘探、震源高效采集、低频可控震源激发等新技术已广泛应用于物探生产，为提高地震资料品质、解决地质问题、完成勘探任务发挥了重要作用。
一、无人机航测外业和内业数据处理流程1、无人机航测外业（1）基本流程。
人机航测外业流程为收集测区资料，对测区所处地理位置、地形地貌等进行评估，考虑周围是否有机场、军区等，是否需要报备和空域申请等；然后根据成果要求和已有无人机航测设备，确定是否可以飞行；确定可以飞行后，在地面站软件进行航线规划，设置飞行高度、重叠度、起降场等，形成飞行计划，必要时可进行现场踏勘；进行像控点布设、采集，根据测区地形地貌，也可在飞行任务完成后进行像控点采集；将飞行计划上传至飞行控制系统，进行起飞、飞行、降落，采集影像数据、记录飞行的POS数据、获取飞行数据；地面监测系统显示无人机飞行航迹，地面工作人员据此监视无人机工作情况；飞行任务完成后，下载航测数据。
（2）航线规划。
根据地面分辨率大小、相机CCD 大小、焦距，确定飞行航高；根据地形复杂程度，如高差大小，确定航向重叠度、旁向重叠度的大小，航向重叠度一般设置在80％以上，旁向重叠度设置在60％以上；根据飞机续航时间，划分飞行架次。
无人机测绘操控技术的数据处理与结果分析指南
无人机测绘操控技术的数据处理与结果分析指南随着无人机技术的快速发展，无人机测绘在各个领域得到了广泛应用。
然而，无人机测绘的过程中，数据处理和结果分析是至关重要的环节。
本文将介绍无人机测绘操控技术的数据处理与结果分析的指南，帮助读者更好地应对这一挑战。
一、数据处理1. 数据采集无人机测绘的第一步是数据采集。
在飞行过程中，无人机会通过搭载的传感器收集大量的数据，包括图像、视频、激光雷达等。
为了确保数据的准确性和完整性，需要注意以下几点：- 飞行计划：合理规划飞行路线和高度，确保无人机能够充分覆盖目标区域。
- 传感器设置：根据具体的测绘任务，合理设置传感器参数，如曝光时间、焦距等。
- 数据质量控制：在数据采集过程中，实时监控数据质量，及时处理可能出现的问题。
2. 数据预处理数据采集完成后，需要对原始数据进行预处理，以便后续的分析和应用。
常见的数据预处理包括：- 数据格式转换：将原始数据转换为通用的格式，如JPEG、TIFF等。
- 数据校正：对图像进行几何和辐射校正，以纠正由于无人机姿态、大气等因素引起的误差。
- 数据配准：将采集的多个图像进行配准，以获得更高精度的测绘结果。
3. 数据处理算法数据处理算法是无人机测绘中的核心技术之一，它决定了最终测绘结果的精度和可靠性。
常见的数据处理算法包括：- 影像拼接：将多个图像拼接成一个完整的地图，常用的算法有SIFT、SURF 等。
- 数字高程模型（DEM）生成：通过对图像进行三维重建，生成地表的高程模型。
- 特征提取：通过图像分析和计算机视觉技术，提取出目标区域的特征信息。
二、结果分析1. 数据可视化数据处理完成后，需要将结果进行可视化，以便更直观地理解和分析。
常见的数据可视化方式包括：- 二维地图：将测绘结果以地图的形式展示，可以使用GIS软件进行制作。
- 三维模型：通过将测绘结果转换为三维模型，可以更清晰地观察地形和地貌的变化。
- 热力图：通过对测绘结果进行颜色渲染，可以显示目标区域的密度和分布情况。
航测法生成DEM_DSM的工艺流程与质量控制
航测法生成DEM、DSM的工艺流程与质量控制贾秋英 江德才 朱 荣 西安煤航信息产业有限公司摘 要：DEM、DSM是两种非常重要的基础地理信息数据，随着3G技术的不断发展，DEM、DSM在电讯业方面得到了非常广泛的应用，自2005年煤航集团与法国Siradel公司签约以来，煤航已为该公司成功生产了香港、伦敦、纽约、罗马尼亚全境以及法国本土包括巴黎在内的十几个城市的DEM、DSM数据，而且还首次采用IKONOS卫星的立体像对为该公司成功生产了摩洛哥、拉巴特等地区的DEM、DSM数据，煤航提供的高质量DEM、DSM数据已经得到了法方的完全认可，也使航测法生成DEM、DSM数据的途径得到了更广泛的应用,本文主要介绍了航测法生成DEM、DSM工艺流程，总结了生产过程中的常见问题及解决方法，为今后进一步提高工作效率和质量提供了良好的技术保障。
关键词：航测；DEM/DTM；空三；模型；精度；CAD；IKONOS一、引言DEM（数字高程模型）是区域地形的数字表示，它主要反映的是某一地区的自然形成地貌特征，而DSM（数字表面模型）是地表特征的数字表示，他们最大的区别在于DEM只表示地形起伏，而DSM不仅表示地形起伏,还包括了各种建筑物表面和植被覆盖情况。
它反映的是座落于地面的所有物体表面特征。
随着计算机科学和航测技术的飞速发展,中国电讯业也随之不断发展，3G手机将进入中国，3G技术也将得到广泛应用。
航空摄影测量已成为给3G技术提供高精度基础数据最有效的手段之一。
法国Seridal公司是一家专为电讯运营商提供服务的国际公司，有着众多的国际合作伙伴。
煤航是亚州第一家与该公司签约的合作伙伴，几年来煤航为法国Seridal公司大规模生产DEM、DSM基础数据面积达一万多平方公里，本文将结合几年来生产DEM、DSM基础数据的经验和教训，介绍其作业方法和工艺流程，并结合作业中经常遇到的实际问题，探讨作业过程中的质量控制方法。
无人机航拍数据处理与分析
无人机航拍数据处理与分析在最近几年，随着科技的飞速发展和技术的不断更新换代，无人机航拍技术日益被广泛应用于各个领域，从农业、林业到建筑、城市规划，从环境监测到动植物保护，甚至到电影摄影等等，因其高效、准确的拍摄效果和数据获取方式受到不少市场的青睐。
不过，想要深入挖掘这些丰富的数据取得更大的价值，需要多方面的处理和分析。
因此，本文将会针对这一话题进行详细探讨。
一、数据获取首先，无人机航拍技术的核心就是数据获取，通过无人机的高空视角和高分辨率，可以快速获取目标区域的多种空间、时间和光谱分辨率数据，如不同波段的照片、视频、点云、高度、GPS轨迹、气象、温度、湿度、辐射等。
其中，最具代表性和基础的莫过于RGB拍摄照片，可以反映目标的颜色、纹理、形状、大小、密度、高低等信息，再配合无人机的GPS、IMU、航拍规划等信息，就可以构建三维数字地图，进行各种地理信息分析(GIS)和遥感(RS)应用。
二、数据预处理然而，这些原始数据通常是不直接可以使用的，需要经过一些预处理的步骤。
具体而言，涉及以下几个方面：（1）图像校正：由于无人机在飞行过程中会受到气流、风速、航线等因素的干扰，导致航拍的图像具有扭曲、倾斜、重叠、缺失、畸变等问题，需要进行图像几何校正校准，使其符合正交、重叠、对齐的标准格式；（2）图像拼接：由于无人机通常是按照局部的小块进行拍摄，因此需要进行图像的拼接和融合，形成完整的无缝地图；（3）数据去噪：由于光照条件、天气因素等影响，航拍图像中常常包含噪声点、杂波等，并且还存在条纹噪声和其他噪声，需要进行去噪和滤波处理，优化图像效果；（4）数据增强：经过上述处理，数据损失一定的信息，需要进行数据增强操作，如增加对比度、降低噪声等，提高数据品质。
三、数据分析在数据预处理的基础上，可以进行更加深入和复杂的数据分析，具体可以以下面三个方面进行：（1）特征提取：根据目标对象和科学问题，可以从航拍数据中提取出一些与问题相关的特征信息。
无人机测量影像的DEM生产
无人机测量影像的DEM生产作者：郑欣宇来源：《西部论丛》2019年第24期1.引言在当今这个发展速度迅速的时代，无人机航空摄影测量应其具有机动灵活、高效快速、精细准确、作业成本低、使用范围广等特点已经得到大范围的应用和广泛的传播。
无人机航摄系统是无人飞行器携带遥感设备对特定区域进行拍摄，利用影像处理软件生成测绘成果图的一系列航空摄影测量的一门技术。
然而传统航空摄影测量主要是利用大飞机进行航拍，但这种航拍方式受限制因素比较多比如天气、地势、空管等因素对其影响都较大，此外其测图周期长、测图成本高，已经难以完全满足实际需要。
2.无人机航空摄影2.1无人机航空摄影简介无人机航空摄影技术是我国当前主要发展的新型地形测绘技术手段，其是以无人机来作为主要的飞测绘行平台，并通过利用分辨率较高的数码相机等一些先进的设备来作传感器，借助3S测绘技术在整个测繪中对有关数据和信息进行收集和整理，从而对地形进行测绘，涉及到遥感技术、地理信息测绘技术以及全球定位测绘技术三大系统的主要内容的地形图新型测绘技术方式。
与以往地形测绘技术进行对比，无人机航测技术在整个应用过程中，不但具备较低的成本、灵活性较强、结构也很简单等优势，同时其测量的精准度也很高、工作效率也比较高，可以在一定的范围内满足我国当代地形测绘工作要求。
2.2无人机航空摄影组成无人机航空摄影系统是以无人飞行器作为飞行平台、以影像传感器作为拍照摄影仪器的获取地面影像的航空摄影系统。
它集成了无人驾驶飞行器、遥感科学以及GPS导航等高端技术，具有高机动性、低成本、便捷式、实时观测、专用化等优势，并且可以获取比较高的遥感影像的空间分辨率，是航空遥感技术发展中不可或缺的力量。
2.3无人机航空摄影特点（1）快速航测反应能力无人机航测通常低空飞行，空域申请便利，受气候条件影响较小。
对起降场地的要求限制较小，可通过一段较为平整的路面实现起降，在获取航拍影像时不用考虑飞行员的飞行安全，对获取数据时的地理空域以及气象条件要求较低，能够解决人工探测无法达到的地区监测功能。
无人机测绘数据处理与分析的基本方法
无人机测绘数据处理与分析的基本方法近年来，随着无人机技术的飞速发展，无人机测绘已经成为一种高效、精确的数据采集方法。
然而，采集到的大量数据如何进行处理和分析，是无人机测绘的关键环节。
本文将介绍无人机测绘数据处理与分析的基本方法。
一、数据处理1. 数据预处理在进行数据处理之前，首先需要对采集到的数据进行预处理。
这包括数据清洗、去噪和校正等步骤。
数据清洗是指去除采集过程中产生的无效数据，如传感器故障或异常数据。
去噪是指去除数据中的噪声，提高数据的质量和准确性。
校正是指根据地面控制点或其他参考数据进行数据的几何和辐射校正，以消除数据中的系统误差。
2. 数据配准数据配准是将无人机采集到的多个影像或点云数据进行对齐，以获得一致的坐标系统。
常用的数据配准方法包括特征点匹配、相位相关法和地面控制点法等。
特征点匹配是通过提取图像或点云中的特征点，并将其与其他数据中的特征点进行匹配，以实现数据的配准。
相位相关法是通过计算两幅影像或点云数据之间的相位相关系数，来确定它们之间的相对位置关系。
地面控制点法是通过在地面上布设一定数量的控制点，并测量它们在不同数据中的坐标，从而实现数据的配准。
3. 数据融合数据融合是将多个数据源的信息进行整合，以获得更全面、准确的数据。
在无人机测绘中，常用的数据融合方法包括影像与点云数据的融合、多时相影像的融合和多源数据的融合等。
影像与点云数据的融合是将无人机采集到的影像和点云数据进行融合，以获得更丰富的地物信息。
多时相影像的融合是将不同时间采集到的影像数据进行融合，以监测地表变化。
多源数据的融合是将不同传感器采集到的数据进行融合，以提高数据的精度和可信度。
二、数据分析1. 特征提取特征提取是从无人机采集到的数据中提取出有用的地物特征。
在无人机测绘中，常用的特征提取方法包括边缘检测、纹理分析和目标识别等。
边缘检测是通过检测图像或点云中的边缘信息，来提取地物的形状和轮廓。
纹理分析是通过分析图像或点云中的纹理信息，来提取地物的纹理特征。
无人机航测的DEM数据生产及编辑分析
无人机航测的DEM数据生产及编辑分析
一、数据采集
1.选择合适的无人机及相关设备。
根据航测需求，选择合适的无人机
及GPS测量设备，以确保航测数据的准确性和精度。
2.飞行计划制定。
制定合理的飞行计划，包括航线设置、航高和航速
等参数。
飞行计划要考虑到地形的复杂程度和航测的目的。
3.数据采集。
在飞行计划制定完成后，使用无人机进行航测数据的采集。
无人机应在预定航线上按照一定间隔进行航拍，以获取覆盖区域的高
程信息。
二、数据处理
1.照片处理。
将采集到的航拍照片导入电脑，使用专业的照片处理软
件进行图像校正、去除畸变等操作，以确保照片质量。
2.特征点提取。
使用图像处理软件对校正后的照片进行特征点提取，
并进行匹配，以获取异态匹配点坐标信息。
3.DEM生成。
根据特征点的坐标信息和匹配点关系，使用三角剖分算
法生成高程数据。
根据DEM的分辨率要求，可以选择不同的三角剖分方法。
2.室内外一体化分析。
通过室内外一体化技术，将无人机航测的DEM
数据与其他数据（如卫星影像、地面测量数据等）进行融合分析。
可以利
用DEM数据进行地形分析、坡度和坡向计算等。
3.应用于城市规划与环境评价。
利用DEM数据，结合城市规划和环境
评价需求，进行地表覆盖分析、地形分析、洪水模拟分析等，为城市规划
和环境评价提供数据支持。
四、数据输出
2.生成高程等值线图。
根据DEM数据，生成高程等值线图，以直观展示地形的起伏情况。
无人机航摄测量DEM、DOM、DLG、DSM产品的关键环节
无人机航摄测量DEM、DOM、DLG、DSM产品的关键环节摘要：无人机航空摄影测量制作生产DEM、DOM、DLG、DSM产品质量控制作为重要一项工作，而且是关键工作环节，要想提高DEM、DOM、DLG、DSM产品的成果质量，则必须要根据工程实例做好综合探究，并科学合理地将无人机航摄与相关软件融入到DEM、DOM、DLG、DSM生产制作当中，通过科学可靠的建立数字表面模型，使得数字高程模型的运行效果得到全面保障。
基于此，本文简要概述无人机航空摄影测量要点，并阐述了无人机航摄测量设计产品关键环节。
关键词：DEM、DOM、DLG、DSM产品制作；无人机；航空摄影；质量控制引言：在科技水平不断提高的背景下，无线电技术、飞控系统已经广泛的融入到各个领域当中，而且无人机的应用领域也在得到不断拓展，多种技术对应效果得到全面保障，其具备灵活性与可靠性，广泛的融入到各个领域应用当中，并有效将自身的作用体现。
因此，无人机航摄获取地理信息数据过程中生产制作基础测绘4D产品阶段，必须要加强对软件规范的重视并做好综合探究，对无人机航空摄影测量作业流程及工作要点有着一定的掌握，这样在优化调控阶段可以设置符合当前形势的运行方案，以便于准确对数据进行记录，从而保证后续工作稳步进行。
一、无人机航摄测量DEM、DOM、DLG、DSM产品的要点无人机航摄测量所包含的工作较多，而且4D产品关键环节主要在于定向处理工作，无论是运用哪种技术，都必须要对软件应用要点有着一定掌握，尤其是高层参考与三维模型构建，需要按照标准实施管控，这样可以严格遵循实际工作，要点更好的保证测量数据的准确性，杜绝受相关因素影响约束而导致数据不准确问题的产生。
同时无人机行设测量4D产品会受一定因素影响，这不仅难以保证测量数据的准确性，甚至还会产生较为严重的约束，不利于促进该领域的发展。
所以，针对现阶段存在的问题，则必须要做好综合探究，确保可以严格按照标准实施管控，这样可以根据国情做好全面普查工作，利用立体模型构建测图，这样可以制作DLG产品，从而通过科学优化更好的将多种技术整合。
无人机测绘操控技术的数据处理与分析方法
无人机测绘操控技术的数据处理与分析方法近年来，随着无人机技术的快速发展，无人机测绘已经成为了现代测绘领域的重要组成部分。
无人机测绘操控技术的数据处理与分析方法对于提高测绘效率和数据质量具有重要意义。
本文将探讨无人机测绘操控技术的数据处理与分析方法。
一、数据采集与处理无人机测绘的第一步是数据采集。
通过搭载各种传感器和相机，无人机可以高效地获取地面的图像和其他数据。
在数据采集过程中，操控人员需要确保无人机的飞行路径和姿态，以保证数据的准确性和完整性。
数据处理是无人机测绘的核心环节。
在数据采集后，需要对采集到的图像和数据进行处理，以提取有用的信息。
常用的数据处理方法包括图像拼接、点云处理和地形建模等。
图像拼接是将多个图像拼接成一个完整的图像的过程。
通过计算图像之间的重叠区域和特征点，可以实现图像的自动拼接。
图像拼接可以提高测绘的精度和覆盖范围。
点云处理是将激光雷达或其他传感器采集到的点云数据进行处理和分析的过程。
通过点云处理，可以提取出地面特征、建筑物轮廓等信息。
同时，点云处理还可以用于三维建模和地形分析等应用。
地形建模是将地面的高程信息转化为三维模型的过程。
通过无人机采集到的图像和点云数据，可以生成真实的地形模型。
地形建模可以广泛应用于城市规划、土地利用等领域。
二、数据分析与应用无人机测绘操控技术的数据处理与分析方法不仅可以提高测绘效率，还可以为各种应用提供数据支持。
在农业领域，通过无人机测绘可以获取到农田的植被指数、土壤湿度等信息，进而实现精确施肥、灌溉等农业管理。
通过数据处理和分析，可以对农田的生长状况进行监测和评估，提高农业生产的效益。
在环境保护方面，无人机测绘可以用于监测和评估自然资源的状况。
通过无人机采集到的图像和数据，可以分析森林覆盖率、湿地面积等信息，为环境保护决策提供科学依据。
在城市规划和建筑设计方面，无人机测绘可以提供精确的地形数据和建筑物信息。
通过数据处理和分析，可以实现城市规划的三维可视化和建筑物的精确测量，提高规划和设计的准确性和效率。
无人机测绘操控技术中的数据处理与分析方法
无人机测绘操控技术中的数据处理与分析方法近年来，随着科技的飞速发展，无人机测绘操控技术越来越受到人们的关注和重视。
无人机的应用范围越来越广泛，其中包括测绘领域。
在无人机测绘中，数据处理与分析方法起着至关重要的作用，它们能够帮助我们更好地理解和利用测绘数据。
本文将探讨无人机测绘操控技术中的数据处理与分析方法，并介绍一些常用的技术。
首先，无人机测绘中的数据处理是指对采集到的原始数据进行预处理、校正和整理的过程。
这一过程是确保测绘数据准确性和可靠性的关键。
在无人机测绘中，常用的数据处理方法包括数据去噪、数据配准和数据融合等。
数据去噪是指通过滤波等方法去除原始数据中的噪声，提高数据质量。
数据配准是指将不同时间或不同传感器采集到的数据进行对齐，以便进行后续的分析和处理。
数据融合是指将不同传感器采集到的数据进行融合，以获得更全面和准确的测绘结果。
其次，无人机测绘中的数据分析是指对处理后的数据进行统计、分析和模型建立的过程。
数据分析可以帮助我们发现数据中的规律和趋势，并从中提取有价值的信息。
在无人机测绘中，常用的数据分析方法包括点云处理、图像分析和地理信息系统（GIS）分析等。
点云处理是指对激光雷达或摄影测量仪采集到的点云数据进行分类、分割和重建等操作，以获得地形、建筑物等目标物体的三维模型。
图像分析是指对无人机拍摄到的图像进行特征提取、目标检测和变化监测等操作，以获得地物信息和变化情况。
GIS分析是指将测绘数据与地理信息进行关联和分析，以获得更全面和综合的地理信息。
在无人机测绘操控技术中，数据处理与分析方法的选择和应用需要考虑多个因素。
首先是数据的类型和特点。
不同类型的数据需要采用不同的处理和分析方法。
例如，对于激光雷达数据，可以采用点云处理方法；对于图像数据，可以采用图像分析方法。
其次是数据的规模和复杂程度。
大规模的数据需要采用高效的处理和分析方法，以提高处理速度和效率。
同时，复杂的数据需要采用先进的算法和技术，以提高数据的准确性和可靠性。
如何进行航测数据的处理与分析
如何进行航测数据的处理与分析航测数据的处理与分析引言：航测是一种获取地面或其他目标物信息的高效、高精度的方法。
无论是地图制作、资源调查、环境监测还是灾害评估，航测数据的处理与分析都扮演着重要的角色。
本文将介绍一些常见的航测数据处理与分析方法。
一、数据收集航测数据的处理与分析首先需要进行数据收集。
航测通常使用航空或遥感技术获取数据，主要包括拍摄照片、获取雷达或激光扫描数据等。
在获取数据时，需要注意飞行高度、相机参数等因素，以保证数据的质量和准确性。
二、数据预处理收集到的航测数据需要进行预处理，目的是除去噪声、纠正影像几何形变等。
常见的预处理方法包括图像配准、去除影像条纹、去除云层和遮挡物、去噪等。
预处理的目标是提取可靠、准确的数据，为后续的处理和分析提供基础。
三、数据配准与建模航测数据通常有多个角度或视角，因此需要进行数据配准与建模，以消除重叠区域的不一致性。
数据配准可以使用图像匹配算法，比如利用特征点提取与匹配的方法来实现。
通过配准与建模，可以将不同角度或视角的数据融合在一起，提高数据准确性和完整性。
四、数据分类与提取特征航测数据一般包含大量的信息，需要进行分类与特征提取，以便分析和应用。
数据分类可以使用图像分割算法，将图像分为不同的类别或区域。
特征提取可以使用特征描述子（如SIFT、SURF、HOG等），提取图像中的特征信息，如边缘、纹理、颜色等。
通过分类与特征提取，可以将航测数据转化为更为可操作和有用的数据。
五、数据分析与模型构建处理完航测数据后，可以进行数据分析与模型构建。
数据分析可以使用统计分析、信号处理、深度学习等方法，对数据进行量化和分析。
模型构建可以使用机器学习或人工智能算法，通过训练来建立预测模型。
航测数据的处理与分析结果可以用于地理信息系统（GIS）、地图制作、遥感影像解译等。
六、数据可视化与应用航测数据的处理与分析结果通常通过数据可视化的方式呈现，以便更好地理解和应用数据。
数据可视化可以采用地图、图表、3D模型等形式。
基于无人机航测的DEM数据生产及编辑
基于无人机航测的DEM数据生产及编辑
王艳梅;李楠;魏林;刘颖;王薇
【期刊名称】《物探装备》
【年(卷),期】2014(024)005
【摘要】DEM数据结合高分辨率航测影像,利用虚拟三维技术,可真实地反映工区地形地貌,为野外勘探精细化生产提供可视化信息服务.本文详细介绍了目前发展较迅速的无人机航测技术DEM数据的生产流程,并利用具体的案例进行了实际的操作展示,最后通过精度的比较和验证,说明无人机生产的DEM数据具有较高精度及可靠性,可完全满足物探生产的需要.
【总页数】8页(P330-336,349)
【作者】王艳梅;李楠;魏林;刘颖;王薇
【作者单位】东方地球物理公司装备服务处,河北涿州072750;东方地球物理公司装备服务处,河北涿州072750;东方地球物理公司装备服务处,河北涿州072750;东方地球物理公司装备服务处,河北涿州072750;东方地球物理公司装备服务处,河北涿州072750
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于无人机航测的DEM数据生产及编辑 [J], 热依汗·玉苏甫
2.基于无人机航测的1∶2000DLG数据生产实践 [J], 朱俊凤
3.基于无人机航测及水下地形测量的水利工程高精度DEM构建研究 [J], 陈齐
4.基于无人机航测的DEM数据生产及编辑 [J], 付平
5.基于无人机航测的DEM数据生产及编辑 [J], 付平
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无人机航测的DEM数据生产及编辑分析
摘要：随着社会经济的不断发展，现代测绘技术已进入全新阶段，将新兴科
学技术引入测绘生产并借此高效完成测绘任务成为历史发展的必然趋势。
充分研
究DEM数据的生产与编辑有不可替代的作用，此举不但能够减少地形、地貌、气
象等方面的负面干扰，而且可以保证整个工程的施工进度与安全。
基于此，无人
机航测DEM数据的生产与编辑值得相关人士的重视。
关键词：无人机航测；DEM数据生产；编辑
无人机航测系统是以无人机作为飞行平台，利用机载自动控制系统实现自动
无人驾驶，通过搭载不同类型的大影像传感器，快速采集作业区的空间高分辨率
影像，从而进行数据处理、建模、信息解析的重要技术。
作为传统航空摄影测量
技术的有力补充，无人机航测技术具有作业成本低、机动灵活、时效性强等优势，被广泛应用于自然资源调查监测、地质勘察、工程项目设计、地质灾害等行业领域，尤其在测绘行业大比例尺测图、公路和石油等线路测绘、高精度城市测绘等
方面实现了规模化应用。
一、航测作业
在航测作业时，需要对无人机摄像头及云台进行实时控制，即无人机携带云
台摄像头到达预定测绘区域后，通过指令远程遥控云台进行旋转，并控制摄像头
进行拍照。
为了实现功能需要进行通信协议构建、无人机定点稳定控制两个过程。
将无人机控制协议定义为三个组成部分，一是起始字段；二是数据字段；三是结
束字段。
起始字段为两个字节##，结束字段为两个字节&&，数据字段为 16 个数
据位。
按照从左至右的顺序，1 至 4 位为云台及摄像头编号，5 至 8 位为云台
正向调节幅度值，9 至 12 位为云台反向调节幅度值，13 至16 位为摄像头拍照
控制命令字段。
如通过无线发射器向无人机发送广播信息，首先发送##两个字符，再发送 0101000011111111十六位数据，最后发送&&两个字符。
测绘无人机集群
无线接收器接收到广播信号后，进行报文解析。
过滤掉起始字符和结束字符后，
提取 16 位数据。
若编号为 0101 的设备为某一云台，则调整此云台满量程反向
旋转。
若控制编号为 1010 的摄像头进行拍照，则通过无线发射器向无人机发送
广播信息，首先发送##两个字符，再发送 1010000000001111 十六位数据，最后
发送&&两个字符。
则编号为 1010 的摄像头实施拍照，按照时间+Gps 信息+网格
Id 的文件名格式将照片保存在机载存储器中。
二、无人机航测的 DEM 数据生产
1、数据生产流程。
DEM 数据是将高程模型数字化，这样的数据可以描述无
人机探测区域的地形、地貌，为三维模型提供数字基础。
无人机航测获取的 DEM 数据包含的内容有很多，如建筑数据、植被覆盖数据、道路水系数据等。
这其中
有部分数据并非测量所需，所以在实际操作过程中，航测数据生产需要过滤掉建筑、植被等信息，最终得到生产所需的 DEM 数据。
简而言之，无人机航测的
DEM数据生产流程体现在如下方面：（1）相关工作人员通过计算机信息系统中的ENVI 等软件匹配遥感影像，确保相邻影像成功拼接在影像图中，此举可避免影
像图数据的重复计算与遗漏问题。
（2）在视差和空三角参数理念的帮助下，工
作人员结合遥感影像的各个控制点，精准捕获被测目标的地理空间坐标系，借此
初步获得DEM 数据。
（3）转换视差和地面高程形式，获取有价值的 DEM 数据。
换言之，DEM 数据在生产过程中远不止无人机航测获取这一个环节，数据编辑工
作的价值不亚于其他环节，原始数据无法满足工作需求，结合计算机技术是必然，数据编辑与处理是关键。
2、数据生产中的精度控制。
高质量的DEM数据离不开高精度的影像匹配工作，影像匹配质量高低直接决定精度高低。
一般来说，无人机上的测量相机需在
现代化技术的辅助下做好自动定位工作，此后相机联系实际地理参数扫描被测目标，完成中心定位的工作。
匹配与定位环节加速生成精度更高的DEM 数据，是提
升精度的根本措施之一。
在此基础上，以匹配结果为基础确定各个像素点的视差，建成一个金字塔影像模型。
为了进一步提升数据生产的精度，加设近似核线也是
一种高效措施。
核线的存在可以精准表示左摄站与右摄站，将像控点直接展示在
图像上，平行线辅助生成交线，协助调节精度。
对于非测量相机而言，工作人员
应严格过滤产生畸变影响的波段，采用全自动定位和坐标扫描方式交叉验证参数，
识别中心定位。
这样，信息匹配结果的速度和进度均有提升空间。
DEM数据精度
高低是决定后续土地利用规划、生产项目计划与施工进度等活动的基础，任何数
据误差都可能给相关工作带来负面危害，甚至影响到人们的财产、生命安全，因
此把控精度意义非凡，需引起重视。
三、无人机航测的 DEM 数据编辑方法
DEM编辑是一项非常重要工作，对后续的工程推进可以起到重要的参考作用。
通常情况下，DEM编辑常用的方式包括：第一，使用三角网内插的方式进行处理；第二，使用更具针对性的房屋过滤方式进行处理；第三，使用中值滤波的方式对
噪声明显的区域进行针对性处理。
1、三角网内插。
在进行编辑的过程中，三角内插是常用的一种方式，主要
是对区域边缘的高程值进行处理，并在内差点形成三角形之后进行搜索，之后完
成重构，得到新的三角形，并得到三角形的矢量结构、存储点以及拓扑关系。
使
用这种方法可以有效对测绘过程中的树木、桥梁、房屋以及道路等进行修正，从
而改善数据的还原效果，提升数据的准确性。
合理使用三角网内插的方式，对于
编辑对比，选择最优区域，更好地开展立体测量都具有重要意义。
2、房屋过滤。
房屋过滤与三角网内插法有一定的相似之处，这种过滤方式
直接针对大量房屋，在坡度、宽度和高程分析的帮助下识别房屋的实际情况，内
查出地面的高程值，展示的效果与实际路面状况差距不大，可有效排除房屋、树木、草地等地面覆盖物的影响。
正如“房屋过滤”之名，无人机航测的DEM数据
编辑中此举常被用来过滤房屋，对成片房屋过滤有显著效果，可保证房屋所在的
地面空间高程值稳定。
即使是零星分布的房屋，在这种编辑方式的帮助下也能够
有效地被过滤。
房屋过滤与 DEM数据置平关系匪浅，被测区域内的所有网格点都
是处理对象，均有自身的数据与高程值，置平可有效纠正被测区域的水域错点问题，谨防错误数据给编辑带来的负面干扰。
房屋数据并非 DEM 数据的核心，甚
至是编辑中的难点，影响整体数据的准确性，并且在航测过程中无可避免会遇到
房屋建筑。
建筑物本身有一定的遮盖性，建筑内部的复杂结构又给测量结果带来
误差，因此房屋过滤工作必不可少，集群房屋与分散式房屋被剔除，干扰小，DEM 数据精度与效用提升。
3、中值滤波。
在编辑的过程中，有时需要使用模板数据，将模板按照大小顺序排列好，使用含有奇数的滑动模板，截取中间位置的数据信息作为最终数据处理的结果。
通过这种方式，在处理之后如果存在暗点噪声的情况，需要及时对数据的位置进行调整，从而实现控制噪声的目的。
这种方式对于处理孤立噪声问题非常有效，另一方面，处理过程中需要做好图像内容的保存工作，在进行DEM 编辑的过程中，这种处理方式也是常见的一种方式。
技术人员根据实际情况选择合适的处理编辑方式，保证最终结果的有效性。
综上所述，使用无人机生产的DEM数据从精度方面、质量方面，都优于物探生产常用的SRTM数据，并且生产流程相对简单，可以随时对数据进行采集，无人机航对航拍作业，实现了航测数据存储、检索等功能。
因此在今后的工程测绘中还会发挥出更大价值。
参考文献：
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