无人机遥感影像快速处理技术(艾海滨)
AI计算机视觉在遥感数据处理中的应用 快速处理与分析遥感数据
AI计算机视觉在遥感数据处理中的应用快速处理与分析遥感数据摘要：随着遥感技术的不断发展，遥感数据量巨大，快速处理和分析遥感数据成为一个亟待解决的问题。
AI计算机视觉技术的引入为遥感数据处理提供了新的解决方案。
本文将重点讨论AI计算机视觉在遥感数据处理中的应用，包括遥感数据预处理、图像分类、目标检测、变化检测等方面的应用。
通过使用AI计算机视觉技术，能够实现遥感数据的快速处理与分析，提高遥感数据的利用价值。
1. 引言随着遥感技术的迅猛发展，遥感传感器获取的数据不断增加，导致遥感数据量庞大。
由于遥感数据的复杂性和多样性，传统的遥感数据处理方法已经无法满足对大规模遥感数据的快速处理与分析需求。
AI计算机视觉技术的兴起为解决这一问题提供了新的途径。
2. 遥感数据预处理遥感数据预处理是遥感数据处理的关键环节之一。
AI计算机视觉技术可以自动进行遥感图像的边缘提取、噪声去除、图像增强等预处理工作，极大地提高了处理效率和精度。
通过AI算法的训练，可以自动学习和识别遥感图像中的特征，从而减少人工介入的成本和时间。
3. 遥感图像分类遥感图像分类是遥感数据处理的重要应用之一。
传统的遥感图像分类方法主要依赖人工进行特征选择和分类器构建，效率低下且易受主观因素影响。
AI计算机视觉技术能够针对不同的遥感图像类别进行自动分类和识别，通过训练深度神经网络模型，实现高精度的遥感图像分类。
这不仅提高了图像分类的效率，还减少了人工干预，保证了分类结果的客观性和准确性。
4. 目标检测遥感图像中的目标检测对于环境监测、资源调查等领域具有重要意义。
传统的目标检测方法需要人工设定特征，无法适应遥感图像复杂多变的特点。
AI计算机视觉技术通过卷积神经网络实现了遥感图像目标的自动检测和识别。
通过训练深度学习模型，可以实现准确、快速地检测出遥感图像中的目标，大大提高了目标检测的效率和精度。
5. 变化检测遥感图像变化检测在城市规划、农业调查等领域有着广泛的应用。
基于无人机的高清影像采集与处理技术研究
基于无人机的高清影像采集与处理技术研究无人机目前已经成为了许多行业的关键工具，其中一项重要的应用是高清影像的采集与处理。
无人机搭载的高清摄像头能够提供精准、高质量的图像数据，可以应用于土地测绘、城市规划、环境监测等领域。
本文将对基于无人机的高清影像采集与处理技术进行研究，探讨其原理、方法和应用。
一、基于无人机的高清影像采集技术无人机高清影像采集技术是将高清摄像头搭载在无人机上，通过飞行器的机动性、灵活性和自主性，实现对特定区域的高精度、高分辨率影像采集。
采集到的影像数据可以用于制图、建模和分析等应用。
1. 无人机系统无人机系统主要由无人机平台和搭载的高清摄像头组成。
其中，无人机平台包括飞行控制系统、电源系统和通信系统等。
高清摄像头一般具有较大的像素数、高动态范围和快门速度，以提供优质的图像数据。
同时，无人机系统还需要具备较强的稳定性和可靠性，以保证影像采集的质量和效果。
2. 采集路线规划在进行高清影像采集之前，需要进行采集路线的规划。
规划的关键是确定采集的区域、航线和飞行参数。
通过借助地理信息系统（GIS）和无人机飞行路径规划软件，可以确定最佳的航线，以获取全面、连贯的影像覆盖。
考虑到无人机的飞行时间和电池寿命等因素，需要综合考虑航线的长度和相邻航线的重叠度，以实现高效的采集。
3. 影像采集影像采集一般通过预定航线和自动飞行模式完成。
在飞行过程中，无人机搭载的高清摄像头会按照设定的频率进行拍摄，并将拍摄的图像数据实时传输到地面站。
为了保证影像的质量，需要注意飞行高度、飞行速度和相机设置等参数。
此外，在采集过程中还需要注意避免飞行器的晃动和振动对影像质量的影响。
二、基于无人机的高清影像处理技术采集到的高清影像数据需要经过一系列处理步骤，以提取有用的信息和进行进一步分析。
高清影像处理技术主要包括影像配准、影像融合、特征提取和分类等。
1. 影像配准影像配准是将采集到的多个影像进行几何校正，使其具备一致的坐标系统和空间参考。
无人机遥感技术在测绘工程测量中的应用分析_3
无人机遥感技术在测绘工程测量中的应用分析发布时间：2021-11-15T06:16:50.847Z 来源：《建筑实践》2021年17期6月作者：陈荟年[导读] 社会的快速发展给测绘工程带来了很多的机遇，但是同时也带来了挑战，陈荟年5003811990012****摘要：社会的快速发展给测绘工程带来了很多的机遇，但是同时也带来了挑战，目前社会工程对于测绘工程的精度要求越来越高，而且对其工作效率也提出了更高的要求，所以测绘工程要想提高工作效率和工作质量，必须引入先进的技术，而我国的无人机遥感技术在发展过程中逐步完善，可以很好地应用在测绘工程之中，它可以提升测绘工程的工作效率以及测绘的精准度。
而且无人机遥感技术在测绘工程中，能够更加快速高效地获取相关的信息。
由于无人机遥感技术的发展不够成熟，一些实际的操作，需要工作人员进行实际运用，才能够得知。
关键词：无人机遥感；测量1 无人机遥感技术的发展现状分析随着科技水平的提高，越来越多的国家已经开始进入研究无人机遥感技术的行列，因为有更多的研究投入，所以无人机的制造成本有所下降。
而且因为无人机能够测量出更加精准的数据，同时有较高的工作效率和质量，所以为了促进一些工程的发展，我国也开展了无人机遥感技术研究计划，由于无人机有着高效率和高精准的测量，所以可以在许多测量领域进行应用。
加大对无人机相关技术的研究，能够推动我国科技水平的提升，同时促进我国一些工程的进一步发展，能够有效提升我国的综合实力，因为无人机具有良好的图像处理技术，以及精准的测量技术，使用无人机能够提升图像的清晰度以及数据的精准度，而单一的遥感技术，在测量过程中很容易受到外界环境以及自身因素的干扰而导致工作出现问题。
而无人机遥感技术结合不同的技术相互融合，能够有效帮助测量工作的开展，而且无人机遥感技术操作简单，便于应用。
所以无人机遥感技术能够很好地运用在工程测量之中。
除此之外，随着无人机遥感技术的成熟，能够有效保证测量工程测量数据的精准度，促进测量工程的发展进步。
无人机影像处理技术在测绘工程中的应用_2
无人机影像处理技术在测绘工程中的应用发布时间：2021-07-26T07:39:37.877Z 来源：《学习与科普》2021年6期作者：劳亮亮[导读] 近年来，科学技术的快速发展使得无人机的低空摄影测量技术在三维重建等方面的应用范围不断增加，但是，无人机影像本身的特殊性较为明显，在后续处理，特别是数据处理等方面的困难程度较高。
因此，为了更加高效、更加简单地完成低空无人机影像处理，通常需要使用相应的处理技术与方法。
文章以无人机影像处理技术为研究对象，重点探讨了该技术在测绘工程中的应用。
劳亮亮宁波海大工程勘察设计有限公司浙江宁波 315000摘要：近年来，科学技术的快速发展使得无人机的低空摄影测量技术在三维重建等方面的应用范围不断增加，但是，无人机影像本身的特殊性较为明显，在后续处理，特别是数据处理等方面的困难程度较高。
因此，为了更加高效、更加简单地完成低空无人机影像处理，通常需要使用相应的处理技术与方法。
文章以无人机影像处理技术为研究对象，重点探讨了该技术在测绘工程中的应用。
关键词：测绘工程；无人机；影像处理；技术应用测绘工程在社会发展中发挥着非常重要的作用，将无人机技术应用到测绘工程中，能够发挥出巨大的优势。
无人机本身的操作十分灵活，适应能力强，可以实现对于工程测绘数据信息的快速获取，为工程项目的建设提供指导，也可以促进测绘工作人员的技术水平的提升。
一、在测绘工程中应用无人机影像处理技术的优势（一）图像更加高清在进行地质条件、水文地质条件等方面的测绘工作时，工作人员可借助无人机的遥感观测技术进行数据的监测，并在高空中利用高清摄像系统对监测对象进行航拍。
工作人员通过对摄像软件系统进行控制，调整无人机摄像的精准度，用以适应不同地理条件下的工程测绘工作，满足建设项目对高清摄像、实时定位、实时监控等工作内容的要求。
（二）监测的范围具有可控性在比较复杂的环境下作业时，一般的测绘技术并不能够取得理想的数据和图像。
无人机遥感技术在测绘工程测量中的应用研究_1
无人机遥感技术在测绘工程测量中的应用研究发布时间：2021-11-09T02:18:16.384Z 来源：《城镇建设》2021年第17期作者：王猛[导读] 社会的快速发展给测绘工程带来了很多的机遇，但是同时也带来了挑战王猛博兴县自然资源和规划局山东滨州 256500摘要：社会的快速发展给测绘工程带来了很多的机遇，但是同时也带来了挑战，目前社会工程对于测绘工程的精度要求越来越高，而且对其工作效率也提出了更高的要求，所以测绘工程要想提高工作效率和工作质量，必须引入先进的技术，而我国的无人机遥感技术在发展过程中逐步完善，可以很好地应用在测绘工程之中，它可以提升测绘工程的工作效率以及测绘的精准度。
而且无人机遥感技术在测绘工程中，能够更加快速高效地获取相关的信息。
由于无人机遥感技术的发展不够成熟，一些实际的操作，需要工作人员进行实际运用，才能够得知。
基于此，本篇文章对无人机遥感技术在测绘工程测量中的应用进行研究，以供参考。
关键词：无人机遥感技术；测绘工程测量；应用研究引言测绘工程领域需要加强对于技术应用的关注，提高工作质量。
在一些相对比较恶劣的环境中，人工测量操作无法取得工作效果，即使测量人员完成测量，最终得到的数据也不精确，因为测量过程会受到恶劣条件的影响。
因此在实际测量工作中，面对高质量测量数据的需求，工作人员需要应用更多先进的技术手段，无人机遥感技术就是在这种情况下引进的。
目前来看，无人机遥感技术的应用已经取得了一定的效果，并且应用的次数在不断地增加，未来这一技术的应用会有很好的发展前景。
1.无人机遥感技术简述无人机顾名思义就是不依赖人工操作驾驶就能够在空中进行飞行的飞行器。
遥感技术由四部分构成，分别是遥感器、信息传播设备、信息接收设备以及遥感平台。
如果将遥感技术进行分类的话，可以分为微波遥感、光波遥感和红外遥感，这是根据遥感技术所利用的光线上的区别划分的。
遥感技术和无人机的碰撞融合，能够让二者的功能、作用和优势充分发挥出来。
探析无人机低空遥感技术与人工智能技术融合发展
探析无人机低空遥感技术 与人工智能技术融合发展■文/车彦卓刘寿宝普宙飞行器科技（深圳）有限公司裊農 •一、刖目无人驾驶飞机简称“无人机”（UAV ), 是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置 操纵的不载人飞行器。
与载人飞机相比，它具 有体积小、造价低、使用方便、对作战环境要 求低、战场生存能力较强等优点，因此在低空 遥感领域的应用愈加广泛。
然而，无人机遥感 也存在诸多痛点，如操作风险高、续航能力差、 作业效率低、数据分析慢等缺点严重影响着应 用效果。
尤其是其智能化水平不高，只能作为 飞行器存在，而无法达到“机器人”的水平。
近年来，人工智能领域的飞速发展，让我们看 到了解决这一系列问题的新机遇。
人工智能是 计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实 质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方 式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机 器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
二、无人赔A X 智離术的探索深度学习是指多层的人工神经网络和训 练它的方法。
一层神经网络会把大量矩阵数字 作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产 生另一个数据集合作为输出。
这就像生物神经 大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量， 多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进 行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图 片一样。
随着神经科学、计算机和集成芯片技 术等飞速发展，人工智能技术迎来了新的发展 热潮，使无人机的自主飞行和智能控制成为了 可能。
人工智能技术是提升无人机应用能力的 革命性技术。
其对无人机发展的影响主要体现 在单机智能飞行、多机智能协同、任务自主智 能等三个方面。
34 - 中B S B B -2021.04栏目主持：周丹雅 E-mail:1426001630@1.单机智能飞行单机智能飞行是指面向高动态、实时、不透明 的任务环境，无人机应该能够做到感知周边环境并规 避障碍物、机动灵活并容错飞行、按照任务要求自主 规划飞行路径、自主识别目标属性、能够用自然语 言与人交流等。
遥感像处理AI技术在遥感像分析中的应用
遥感像处理AI技术在遥感像分析中的应用近年来，随着人工智能技术和遥感技术的快速发展，遥感像分析领域逐渐迎来了一次革命性的变革。
遥感像处理AI技术的应用，为遥感像分析提供了更高效、更准确的解决方案。
本文将探讨遥感像处理AI技术在遥感像分析中的应用，并分析其优势和挑战。
一、智能分类与识别遥感像处理AI技术在遥感像分类与识别领域的应用广泛。
通过开发基于深度学习的遥感像分类模型，可以实现自动分类与识别。
例如，通过训练卷积神经网络，可以将遥感像素分为不同的类别，如水体、建筑物、植被等，从而实现智能化的遥感像素分类。
二、目标检测与提取遥感像处理AI技术还可以应用于目标检测与提取任务。
通过使用深度学习算法，可以有效地在遥感图像中检测出各种目标，如道路、车辆、建筑物等。
这种技术的应用在城市规划、交通监测等领域具有广泛的潜力。
三、变化检测与监测遥感像处理AI技术在变化检测与监测方面的应用也十分重要。
通过对多时相的遥感像进行对比分析，可以自动检测出地表的变化情况。
这对于自然环境的保护、资源管理以及灾害监测等具有重要的意义。
四、高分辨率遥感像分析传统的遥感像分析方法在处理高分辨率遥感像时存在一定的限制，而遥感像处理AI技术则可以克服这些问题。
通过深度学习算法，可以更准确地提取和分析高分辨率遥感像中的信息，为地理空间数据的应用提供了更高精度的支持。
然而，遥感像处理AI技术也面临着一些挑战。
首先，由于遥感数据的复杂性和规模，数据的预处理和标注可能是一项耗时耗力的任务。
其次，AI模型的训练需要大量的样本数据和计算资源，这对于许多研究机构和企业来说可能是一项挑战。
此外，AI模型的鲁棒性和可解释性也是需要考虑的问题。
综上所述，遥感像处理AI技术在遥感像分析中的应用具有重要的意义。
它不仅可以提高遥感像分析的效率和准确性，还可以为相关领域的研究和应用提供更多可能性。
然而，要充分发挥遥感像处理AI技术的优势，仍然需要进一步研究和技术的不断创新。
无人机的遥感图像处理与分析方法
无人机的遥感图像处理与分析方法一、引言无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）和遥感技术的结合为地球观测提供了一种强大而灵活的工具。
无人机的低成本、高分辨率以及灵活的部署方式使其成为遥感图像处理和分析的理想选择。
本文将深入探讨无人机遥感图像处理与分析方法，包括图像获取、预处理、特征提取和分类等方面的内容。
二、无人机的遥感图像获取方法无人机通过搭载载荷设备，如各类型传感器，实现对地球表面的高分辨率图像获取。
常见的无人机传感器包括RGB相机、红外相机、多光谱相机、高光谱相机等。
其中，RGB相机通常用于获取彩色图像，红外相机主要用于获取地表温度信息，而多光谱和高光谱相机则用于获取地表物质的光谱信息。
无人机的航拍方式通常包括垂直拍摄和倾斜拍摄。
垂直拍摄相机与地面垂直，以直下视角获取地表图像；倾斜拍摄相机则倾斜一定角度拍摄，获得具有地形信息的图像。
根据实际任务需求，选择合适的航拍方式可以最大程度地提供有用信息。
三、无人机遥感图像的预处理方法在进行进一步的图像处理和分析之前，需要对无人机获取的遥感图像进行预处理。
预处理的主要目标是去除图像中的噪声、增强图像的对比度以及校正图像的几何校正等。
图像去噪是预处理的重要步骤之一。
常用的去噪方法包括均值滤波、中值滤波和小波滤波等。
均值滤波是一种简单而有效的去噪方法，它通过计算图像像素周围区域内像素值的平均值来去除噪声。
中值滤波则是通过选择周围像素值的中值来进行噪声去除。
小波滤波可用于同时去除高频和低频噪声。
除去噪声之后，图像对比度增强也是预处理的重要一步。
对比度增强可以提高图像的视觉效果，并有助于后续的特征提取和分类等任务。
常用的对比度增强方法包括直方图均衡化和对比度拉伸等。
直方图均衡化通过重新分配像素灰度级来增强图像的对比度。
对比度拉伸则通过线性变换来扩展灰度级的范围。
最后，几何校正也是预处理的重要一步。
由于无人机在航拍过程中往往会受到风力、姿态等因素的影响，因此需要对图像进行几何校正来消除畸变。
无人机低空遥感数据快速处理技术研究
无人机低空遥感数据快速处理技术研究摘要：本文基于笔者从事航空遥感数据处理的相关工作经验，以面向灾害应急的航空数据快速处理为研究对象，论文首先分析了无人机低空遥感影像的特点，进而分析了无人机低空遥感影像快速处理的步骤，在此基础上，笔者探讨了面向对象的城市震害建筑物信息提取，相信对从事相关工作的同行能有所裨益。
关键词：航空影像快速处理灾害地震及其次生灾害严重毁坏了灾区的房屋、道路等构建筑物，造成人民生命和财产的重大损失。
研究表明，地震造成的建筑物受损情况是评估地震引发的经济损失、人员伤亡和社会功能受损状况的主要标准。
遥感技术空间观察模式是快速获取灾区灾情的重要手段，国内外学者们在利用遥感技术进行地震震害信息的获取与快速评估这方面做了大量的探讨和试验性研究，并取得了许多具有实用价值的成果。
“时间就是生命”，利用高分辨率影像资料对震后建筑物受损情况的快速调查为指挥人员做出决策实施救援提供了科学依据。
所以，准确快速有效地从遥感影像上自动提取建筑物震害信息，成为防震减灾研究工作中颇有意义的一项内容。
由于地震后灾区云雾气象条件和卫星重访周期的交叉制约，我们很难及时获得信息。
航空摄影的分辨率较高，可以人为控制进行有针对性的航拍，重点获取某个区域的数据，可以成为反映灾情、指导救援工作以及进行灾情评估和灾后重建的重要技术手段。
在地震灾害发生后可以采用不同的航空遥感飞行平台和传感器，互为补充，各自发挥所长多方位地获取灾后影像资料。
其中一种是采用无人驾驶飞机或飞艇低空遥感平台搭乘数码相机进行航摄，由于这类设备体积小巧，机动灵活，通过地面遥控快速采集影像，不需要专用跑道起降，受天气和空域管制的影响较小，因此无人机遥感技术作为遥感和航空摄影测量的有效补充，主要用于局部监测，反映地质灾害情况。
研究中获取的覆盖某次地震重灾区遵道镇的数字航空影像数据共有767幅，采用超轻型直升机搭载分辨率较高的数码相机(Canon EOS5D)以及惯性导航系统和卫星导航系统获取得到真彩色数码航空影像，其影像参数信息见表1。
基于图像处理的无人机海上巡检救援研究
基于图像处理的无人机海上巡检救援研究随着无人机技术的不断发展和应用，无人机已经被广泛应用于海上巡检和救援工作中。
无人机能够对海面上的异常情况进行实时监测和图像提取，对于抢险救援等紧急情况的处置起到了重要作用。
本文将从图像处理的角度出发，对基于图像的无人机海上巡检救援研究进行探讨。
一、图像采集与处理在无人机海上巡检和救援工作中，图像采集和处理是至关重要的一环。
无人机通过载荷下放设备实时采集海面上的图像，利用图像处理技术对采集的图像进行识别和分类。
一般来说，图像处理技术主要包括图像采集、图像增强、目标检测等。
图像采集是指无人机通过载荷下放设备进行图像采集工作。
为了便于无人机的操作和控制，对于图像的采集设备需要具备良好的稳定性和遥控性能，主要可以通过图像传感器、图像稳定系统等方面进行改进。
图像增强是指对采集的图像进行处理，使其具有更好更清晰的可视效果。
常用的图像处理技术包括滤波、边缘检测、直方图调整等。
这些技术能够对图像进行降噪、增强对比度、提高分辨率等方面的改善，使处理后的图像更加具有可读性和准确性。
目标检测是指通过图像处理技术对采集的图像进行识别和分类，并确定目标物体的位置和属性。
常用的目标检测技术包括人工智能、卷积神经网络等。
利用这些技术可以有效地对海面上的目标物体进行识别和分类，并为后续的应急救援工作提供重要参考。
二、无人机海上巡检利用无人机进行海上巡检工作，可以对海面上的船只、渔船、浮标等进行监测和识别，发现并及时处置可能发生的安全风险。
同时，无人机还能够对海面上的污染物、鱼类情况、海域变化等方面进行监测和识别。
在海上巡检中，无人机主要通过实时图像采集和处理，将海面上的情况传输到人员监控中心，提供给工作人员进行分析和评估。
同时，无人机还可以通过其机动性和高度优势，快速到达远离岸线和人员无法观察到的区域，极大地提高了海上巡检的覆盖率和效率。
无人机海上救援是利用无人机对海面上的紧急情况进行监测和救援。
基于图像处理的无人机海上巡检救援研究
基于图像处理的无人机海上巡检救援研究随着科技的不断发展，无人机技术在海上巡检和救援领域的应用逐渐成为一种趋势。
基于图像处理的无人机海上巡检救援研究，成为了当前学术界和工程领域中的热门研究方向之一。
本文将从该研究的背景、重要性、技术原理和应用前景等方面展开详细介绍，以期为读者提供深入了解和认识该领域的全貌。
一、研究背景基于图像处理的无人机海上巡检救援研究，正是针对这些问题和需求而展开的。
通过利用无人机搭载的摄像头或传感器设备，采集海上的图像数据，并通过图像处理技术进行分析、识别和辨别，可以实现对海上目标、人员和设备的监测、识别、追踪和救援等工作。
该研究具有较高的现实意义和应用价值。
二、研究重要性基于图像处理的无人机海上巡检救援研究具有重要的科研价值和应用前景。
该研究可以提高海上巡检和救援工作的效率和成功率。
利用先进的图像处理算法和技术，可以对海上目标进行准确、快速、全面的监测和识别，提高了工作的安全性和准确性。
该研究可以降低人力物力成本，提高工作效率。
无人机可以代替人工进行巡检和搜救工作，节省了大量的人力物力资源，降低了成本，提高了工作效率。
该研究可以拓展无人机技术在海洋领域的应用范围。
通过该研究的实施，可以进一步拓展无人机技术在海上巡检、海洋环境监测、海上搜救等方面的应用，提升了该技术在海洋领域的应用价值和市场潜力。
三、技术原理基于图像处理的无人机海上巡检救援研究，其核心技术是图像处理技术。
具体来说，包括图像采集、图像增强、目标检测与跟踪、图像识别与分类等技术。
1. 图像采集：无人机搭载的摄像头或传感器设备，可以实时采集海上的图像数据。
这些数据包括各种海上目标、设备、人员的图像，是进行后续图像处理分析和识别的基础。
2. 图像增强：海上环境复杂多变，图像数据往往受到海风、海浪、雾霾等影响，需要进行图像增强处理，提高图像质量和清晰度，为后续的目标检测和识别提供更好的数据基础。
3. 目标检测与跟踪：通过图像处理算法和技术，对海上的目标进行实时监测、检测和跟踪。
无人机卫星图像处理算法及其在地理信息采集中的应用
无人机卫星图像处理算法及其在地理信息采集中的应用随着卫星和无人机技术的飞速发展，高分辨率、高精度的卫星图像和无人机图像已经成为各行业研究和应用的重要数据源。
然而，海量的遥感数据需要经过处理才能变为实际可用的数据，这是地理信息行业面临的一个挑战。
因此，研究和探索卫星图像处理算法以及无人机在地理信息采集中的应用已经成为当今地理信息领域的研究热点之一。
一、卫星图像处理算法的发展卫星图像处理算法的发展经历了多个阶段，从基础的图像处理算法到目前广泛应用的机器学习算法，卫星图像处理在不断发展中。
其中，机器学习算法相对于其他算法更具优势，能够更好地解决卫星图像中的分析和处理问题。
例如，支持向量机（SVM）和深度学习算法在近年来的卫星图像分类中取得了显著效果。
SVM算法的主要功能是分类，它通过数据的统计分析和学习来识别图像中的目标。
深度学习算法则是更高级的算法，它能够学习到更为复杂的规律和特征，并且在卫星图像处理方面也有着显著的表现。
二、无人机图像处理算法与卫星图像相比，无人机图像有着更好的灵活性和定位精度。
因此，无人机图像的处理算法也吸引了越来越多的研究者。
在这些算法中，无人机图像的特点被充分考虑，同时也可以借鉴卫星图像处理中的一些算法。
无人机图像中需要特别注意的问题是复杂地形和背景的干扰。
因此，分割和分类算法可以帮助我们更好地处理无人机图像。
其中，卷积神经网络（CNN）是最常用的算法之一，它能够学习到更为复杂的图像特征，提高图像处理效果。
同时，也有一些基于稀疏表示和分层聚类的算法，这些算法定位精度更高。
三、无人机图像在地理信息采集中的应用无人机图像作为高分辨率、高精度的数据源，已经被广泛应用于农业、林业、城市规划等领域。
在这些领域中，无人机图像技术可以帮助我们对地形、水文、植被等情况进行更为精准的检测和分析。
例如，在农业领域中，无人机图像可以用来检测作物的生长状态和健康状况，预测作物的产量和优化种植方案。
在林业领域中，无人机图像可以用来检测森林覆盖率，监测森林火情，评估木材资源等。
无人机影像处理技术在测绘工程中的应用_1
无人机影像处理技术在测绘工程中的应用发布时间：2021-05-31T08:51:13.473Z 来源：《房地产世界》2021年3期作者：支金科[导读] 随着科学技术的发展，我国的测绘工程的工作方法也在不断发生变化，现在最常用的就是先进的无人机影像处理的技术，这种技术被全国广泛的应用，因为其在测绘工作中具有很多的优点，在我国将来也会有很大的发展。
靖江市测绘勘察院有限公司江苏省靖江市 214500摘要：测绘工程与许多行业都会有联系，特别是对于工程建设。
测绘工程的发展为我国社会建设和经济发展做出了贡献，特别是无人机技术与信息技术融合后，测绘工程得到了跨越式的发展。
无人机大大提高了测绘效率，提高了测绘精度，在我国测绘工程产业发展中发挥着重要作用。
目前，它在航空摄影、农业探测、草畜保护、测绘、气象监测等领域具有广阔的应用前景。
鉴于此，本文主要分析了无人机图像处理技术在测绘工程中的应用。
关键词：无人机；影像处理技术；测绘工程；应用导言：随着科学技术的发展，我国的测绘工程的工作方法也在不断发生变化，现在最常用的就是先进的无人机影像处理的技术，这种技术被全国广泛的应用，因为其在测绘工作中具有很多的优点，在我国将来也会有很大的发展。
无人机就是没有飞行员驾驶的飞机，它是被无线电设备控制的，飞行器设的自载程序也进行控制。
虽然无人机有很多种，但是只有其中的一部分适合对影像进行拍摄。
1 无人机影像处理技术概述这里的无人机影像是指遥感影像。
这种图像处理技术在测绘工程中得到了广泛的应用。
与其他技术相比，无人机图像处理技术的优势十分突出。
该技术不需要高的设备投资成本，操作方便、灵活。
无人机图像处理技术的发展主要是基于航空遥感技术和卫星遥感技术。
它不仅是两种技术的融合，更是两种技术的优化和完善。
与同类型的传统技术相比，该技术的摄像设备体积更小，可以非专业方式操作，实现低空飞行。
这种设备功能多，可与多种摄像设备配套。
在匹配摄像设备时，要根据无人机型号和功能要求选择合适的设备。
无人机遥感技术在测绘工程中的应用_30
无人机遥感技术在测绘工程中的应用发布时间：2022-05-06T03:39:16.868Z 来源：《新型城镇化》2022年8期作者：陈彬耿维正栗亚飞[导读] 新兴的技术手段必然取代既有、传统的技术方法。
无人机遥感技术是当前不断革新与发展的先进测量技术之一，其研究与发展，不仅大幅度提升了我国测绘工程的测量精度和测量效率，还有力地推动了我国数字化测绘领域发展。
，无人机在地形测绘工程应用时，要与其他技术进行兼容，不能单一发展一项技术，还要完善无人机因气候环境所造成的问题，提高数据传输方式来确保测绘数据的精确性和有效性。
山东鲁义地理信息工程有限公司山东省济南市 250101摘要：无人机遥感技术作为遥感影像资料获取手段之一，具有方便、快捷、高分辨率、低成本等特点。
无人机遥感技术作为一种新型的航空摄影测量和对地观测遥感技术形式，以其自身独有的优势作用开始成为卫星遥感、人为曹邹遥感和地面遥感技术应用的重要补充手段，在测绘、农业、房地产、土地资源调查等领域将会拥有更为广泛的应用前景和空间。
基于此，本文主要分析了无人机遥感技术在测绘工程中的应用。
关键词：工程测量；无人机遥感技术；应用中图分类号：G269.27文献标志码：A引言新兴的技术手段必然取代既有、传统的技术方法。
无人机遥感技术是当前不断革新与发展的先进测量技术之一，其研究与发展，不仅大幅度提升了我国测绘工程的测量精度和测量效率，还有力地推动了我国数字化测绘领域发展。
，无人机在地形测绘工程应用时，要与其他技术进行兼容，不能单一发展一项技术，还要完善无人机因气候环境所造成的问题，提高数据传输方式来确保测绘数据的精确性和有效性。
1无人机遥感技术应用优势无人机最开始是被应用于军事领域中的一种无人驾驶飞行器，或者是一种无线电遥控模式的飞行器，随着其在20世纪20年代被发明之后，经过多年的创新与研究，也不断提升其自身的性能和技术水平，应用范围也逐渐从军事领域渗透到民用领域的各个行业中，如通信、气相探测、灾害检测以及农药喷射等方面。
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A是三个任务同时执行情况
B是单个任务执行情况
系统在HP XW6600 四核图形工作站上的运行界面。
（3）无人机数据快速处理技术
基 于 图 形 处 理 单 元 的 快 速 影 像 漫 游
大影像快速漫游技术
（3）无人机数据快速处理技术
基于GPU的快速影像精纠正技术
分辨率0.2米，正射影像大小为756MB，基于FX1800显卡处理只需30秒 而采用PixelGrid中基于CPU的纠正则需大约8分钟，加速比为16倍
（3）无人机数据快速处理技术
DPGrid系统、PixelGrid系统具备网络化、自动化、智能化、分布式处理和并行处理等特性， 是一个能够适应新型传感器、大范围、自动化、网络化、智能化的新一代数字摄影测量数据 处理平台
Automated & parallel computation
High quality blade computer system
（3）无人机数据快速处理技术
与传统摄影测量相比，新的数据获取技 术为测量物体提供更高精度和更佳稳定 性的基础数据。
DMC
怎样及时将原始数据加工、处理，使之成 为能被人们所理解与利用以及能由计算机 系统识别、利用、分析的信息，特别是实 时转化为所需要的信息，这是我们面临的 一个严峻的课题。
ADS40
无人机遥感影像快速处理技术
张力
艾海滨
2011-11-7
报告内容
无人机数据处理流程 无人机数据处理关键算法 无人机数据快速处理技术 无人机数据快速处理应用 后续遥感数据快速处理的展望
（1）无人机数Biblioteka 处理流程无人机遥感 原始数据
高精度相机标定
低 空 无 人 机 遥 感 数 据 处 理 系 统
影像预处理
空中三角测量
DSM/DEM自动提取
全景图快速拼接生成
正射纠正
无人机遥感影像辐射纠正
大范围正射影像自动镶嵌
测区全景图
测区正射影 像图
（1）无人机数据处理流程
——高精度相机标定
Yw
空间点I
径向畸变
Zw
y
Yc 像点xi
Ow Xw 世界坐标系 x
x r x x0 K 1 r 2 K 2 r 4 K 3 r 6 O[r 8 ] y r y y 0
（3）无人机数据快速处理技术
(3) 无人机数据快速处理技术
无 人 机 遥 感 数 据 单机多核、多机多核集群处理 与GPU并行处理技术
多 种 数 字 产 品
（3）无人机数据快速处理技术（预处理)
任务队列
任务1 任务2 „„„„. 任务N
任务处理调度器
多核CPU
任务处理 单元 任务处理 单元 任务处理 单元 任务处理 单元
+ 基于物方的多影像匹配(多目视觉)方法， 可以同时匹配多于2景影像，有效地解决匹 配困难地区(如重复纹理，遮挡区域)的三 维信息自动提取问题； + 融合多种特征进行匹配，如离散点和特 征线，并采用TIN结构表达地面模型,有利 于地形复杂地区的DEM生成; + 兼顾影像的全局和局部信息,采用兼顾地 形特征线信息的全局概率松弛法影像匹配 算法，有效的解决了影像纹理缺乏区域 （大面积沙漠，荒漠，冰雪覆盖区域）的 自动地形测绘问题; + 自适应匹配参数调整，可同时匹配各种 不同地面分辨率,不同传感器的影像；例如: 可同时匹配同一区域的SPOT5 10×5米分 辨率HRS立体影像和2.5/5.0米分辨率HRG 影像,从而自动生成该区域的DEM + 具有独特的地貌细节精化匹配(GRM)技 术,使生成的数字地面模型对微细地貌表 达更好。可引入SRTM90、GTOPO30等地分 辨率DEM做为初值，加快DEM的生成效率.
（2）无人机数据处理关键算法
基于尺度/旋转不变的全自动相对定向
建立金字塔分层影像
——自动空中三角测量
SIFT特征匹配
基于RANSAC的相对定向误匹配剔除，获得相对定向元素
划分均匀网格，并提取 Fö rstner特征点
带核线约束的近似一维影像匹配
将点位传递到金字塔影像下一层，逐层采用带核线约束的近 似一维影像匹配
宁夏中卫市0.15米分辨率无人机影像（1100幅）区域网平差结果，自动化完成，共需1天 左右时间（预处理、人工建工程、自动连接点量测 + 半自动控制点量测 + 人工微调）
（3）无人机数据快速处理技术(DSM)
重庆测绘院基于普通PC机多核并行的无人机航空影像处 理实验(200像对只需3小时)
（3）无人机数据快速处理技术(DSM滤波)
（2）无人机数据处理关键算法
——DSM/DEM自动提取技术
算法采用由粗到细（ Coarse-to-fine ）的多级影像匹配策略，综合集成多种成熟 的，性能互补的影像匹配算法，并在匹配算法的各个子模块之间进行质量控制，自动进行 匹配粗差定位和剔除，充分利用高分辨率遥感影像所提供的新特点（高信噪比，高反差的 影像，高地面覆盖重叠率等），获取成像区域的高精度DEM。
相机坐标系
薄棱镜畸变 几何成像模型
y p
2 0
x p s1 x x0 y y0 O x x0 , y y0
2 2 2 2 0 0 0
s x x
y y Ox x , y y
原始影像上采用最小二乘匹配
相对定向剔除误匹配点
基于尺度/旋转不变的全自动相对定向(无人机影像 – 影像旋偏角较大)
基于尺度/旋转不变的全自动相对定向(无人机影像–影像旋偏角较大,影像纹理缺乏)
基于尺度/旋转不变的全自动相对定向(无人机影像 – 纹理缺乏,影像偏航较大)
基于尺度/旋转不变的全自动相对定向(倾斜摄影影像)
Post-preprocessing: DSM to DTM usinga modified filter proposed by Vosselman, G., 2000
(3)无人机数据快速处理技术(DSM编辑)
Internet/Intranet
DSM编辑服务端
DSM编辑客户端 DSM编辑客户端
多人网络分布式DSM在线编辑系统
1
K
r K 2 r K 3 r O[r
2 4 6
8
]
Zc
o 投影中心 Oc f Xc
切向畸变
像平面
x P r2 2 x x 2 2 P x x y y O x x , y y 4 d 1 0 2 0 0 0 0 y P r2 2 y y 2 2 P x x y y O x x , y y 4 d 2 0 1 0 0 0 0
Digital Surface Model of City Area
由无人机航空影像获取的2米分辨率DSM数据(四川) 由0.2米分辨率无人机航空影像获取的1米分辨率DSM数据(宁夏中卫市)
（2）无人机数据处理关键算法
——无人机遥感影像辐射校正
（2）无人机数据处理关键算法
——大范围正射影像自动拼接
（3）无人机数据快速处理技术
基于GPU的快速影像精纠正技术
21张UCD航空遥感影像(面积约73平方公里) 利用GPU纠正（单机单线程处理模式)
（3）无人机数据快速处理技术
基于GPU的快速影像精纠正技术
在NVIDIA FX1800显卡和7200转速的 SATA盘机器上运效率：生成21张正射影像， 共9.2GB数据量，共花销约19分钟
高时相、高分辨率、高光谱、高重叠 度等成像方式为测量物体带来大量数 据的同时，也给数据处理技术带来了 新的挑战。
UltraCam-D
（3）无人机数据快速处理技术
法国欧空局已经开发了 一套处理大重叠度影像 的，集群式处理环境下 比较成熟的高性能遥感 影像数据处理软件“像 素工厂”（Pixel Factory)，主要功能自 动DSM生产，自动正射 影像纠正等 美国Intergraph公司为企业化高效生产正射 影像而推出的软件系统PixelPipe，该软件 为正射影像生产提供了可扩展的无缝解决方 案，它主要包括以下特点：可以管理影像及 元数据、智能分布式处理数据、严格的质检 和质量评价和高度自动化的正射影像纠正。 PixelPipe还处于发展的初期，今后还会扩 展现有解决方案中功能，扩展主要体现在数 据的获取、数据的后处理、自动空中三角测 量、自动数字地面模型的提取、编辑和管理 功能。
——无人机预处理
格式转换
（1）无人机数据处理流程
空中三角测量 DSM自动提取 DSM滤波生成DTM 影像正射纠正 正射影像辐射处理 正射影像拼接处理
——空中三角测量
（2）无人机数据处理关键算法
无人机数据存在的问题:
——自动空中三角测量
影像航向重叠度和旁向重叠度都不够规则 像幅较小、像片数量多 影像的倾角过大且倾斜方向没有规律 航摄区域地形起伏大、高程变化显著，影像间的比例尺差异大、旋偏角大， 影像有明显畸变等这些情况下实现自动空三是现有数字摄影测量系统的主要 挑战，在大多数情况下都将导致错误结果.
基于尺度/旋转不变的全自动模型连接
影像A
影像B
影像C
根据相对定向点，计算三幅影像的公共范围 提取Förstner特征并进行灰度匹配，初步获得三幅影像的同名点 根据核线约束，去除错误匹配 用直方图统计去除错误匹配 划分格网，根据模型连接比定义去除错误匹配 根据几何相似关系，去除错误匹配 输出最终模型连接点，得到模型连接比
利用多分辨融合算法实现拼 接缝过渡
快速生成拼接区域全景图
（1）缩小算法 创建 Laplacian 金字塔影像 （2）针对拼接 缝利用缩小 算法创建高 斯金字塔 （3）各级上利 用高斯金字 塔影像作为 权重对 Laplacian 影像进入加 权融合 （4）扩张算法 从低层到高 级顺序累加 融合后金字 塔影像，形 成最终融合 影像