无人机影像空三后处理流程
无人机航空影像空三加密流程
无人机航空影像数据处理流程中国测绘科学研究院北京东方道迩信息技术有限责任公司目录1、无人机航空影像数据处理流程 (3)2、无人机航空影像数据要求 (4)3、无人机航空影像数据空三加密流程 (5)3.1畸变差校正 (5)3.2建立测区工程 (7)3.3.1工程目录及相机检校文件设置 (8)3.3.2设置航空影像数据 (10)3.3.3设置控制点数据 (14)3.3空三加密 (15)3.4.1数据预处理 (16)3.4.2航带初始点提取 (19)3.4.3自动相对定向及修改 (21)3.4.4自由网平差 (31)3.4.5控制点提取及区域网平差 (35)4、DEM与DOM制作 (37)4.1 DEM匹配及编辑修改 (37)4.1.1工程及格式转换 (37)4.1.2核线影像生成及DEM匹配 (40)4.1.3 DEM编辑修改 (46)4.2 DOM纠正及分幅 (52)4.3.1 DOM纠正及拼接 (52)4.3.2 DOM分幅 (60)1、无人机航空影像数据处理流程高分辨率遥感影像一体化测图系统PixelGrid作为卫星影像数据处理的能力和效率在生产过程中已经得到了很好的验证，其数据适用范围之广、处理效率之高在国内都是其它同类软件无法比拟的。
无人机航空摄影是一种新型的航空影像数据获取方式，由于无人机种类不同以及所搭配的相机不同，其获取数据的质量也不相同，PixelGrid针对国内测绘部分中低空领域普及的无人机航空拍摄数据，提供了高效快速的处理。
其无人机航空影像作业流程图如下：图1-1 无人机航空影像处理流程2、无人机航空影像数据要求对于无人机数据的处理需求必要的一些文件。
其中包括原始影像数据、相机检校文件、控制资料、航线结合表（航线索引图，包括飞行信息）等。
原始数据格式可以为JPG、BMP、TIF等；相机检校文件包括：相机像主点坐标、相机焦距、像元大小、径向畸变差系数（K1、K2）、切向畸变差系数（P1、P2）、CCD非正方形比例系数α、CCD非正交性的畸变系数β、像方坐标系等（其单位为像素或毫米）。
简述利用无人机空三测量进行地形建模的流程
简述利用无人机空三测量进行地形建模的流程下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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高精度无人机影像空三处理方法
第３４卷㊀第２期２０２０年２月㊀㊀北京测绘ＢｅｉｊｉｎｇＳｕｒｖｅｙｉｎｇａｎｄＭａｐｐｉｎｇＶｏｌ.３４㊀Ｎｏ.２Ｆｅｂｒｕａｒｙ２０２０引文格式:秦玉刚ꎬ苏凡伟ꎬ王贺.高精度无人机影像空三处理方法[Ｊ].北京测绘ꎬ２０２０ꎬ３４(２):１７６￣１７９.ＤＯＩ:１０.１９５８０/ｊ.ｃｎｋｉ.１００７￣３０００.２０２０.０２.００９[收稿日期]㊀２０１９０８２０[作者简介]㊀秦玉刚(１９８１－)ꎬ男ꎬ辽宁大连人ꎬ大学本科ꎬ工程师ꎬ从事航空摄影测量和无人机测绘相关生产与研究工作ꎮＥ￣ｍａｉｌ:ｑｉｎｙｇ＿８２＠１６３.ｃｏｍ高精度无人机影像空三处理方法秦玉刚㊀苏凡伟㊀王㊀贺(３２０２３部队ꎬ辽宁大连１１６０２３)[摘㊀要]㊀针对无人机影像生产测绘产品时需要地面控制点数量多㊁外业工作量大的问题ꎬ提出无人机影像高精度空三处理方法研究ꎮ首先ꎬ通过引入构架航线ꎬ在无控制点㊁稀少控制点等不同情况下的进行改进的高精度ＧＰＳ辅助空中三角测量ꎻ然后利用试验对无人机影像高精度空三处理方法的精度分析ꎮ结果表明ꎬ在稀少控制点情况下ꎬ利用改进的高精度ＧＰＳ辅助空中三角测量方法能够满足１:２０００比例尺地形测绘生产要求ꎮ[关键词]㊀无人机影像ꎻ稀少控制点ꎻ空中三角测量ꎻ高精度ＧＰＳ[中图分类号]㊀Ｐ２３７㊀㊀㊀[文献标识码]㊀Ａ㊀㊀㊀[文章编号]㊀１００７－３０００(２０２０)０２－０１７６－４０㊀引言随着国民经济的快速发展ꎬ基础地理信息数据需要快速更新ꎮ传统测绘方式需要消耗大量的人力物力ꎮ无人机具有操作简单㊁载荷多样化㊁机动灵活㊁用途广泛㊁使用成本低等优点ꎬ近几年在测绘行业中作为数据获取的重要途径之一[１￣３]ꎮ但由于无人机飞行高度的影响ꎬ相同区域需要的像片数量较多ꎬ且无人机上搭载的集成ＩＭＵ/ＧＰＳ设备获取ＰＯＳ数据精度一般比较低ꎬ难以满足实际应用的需求ꎬ需要在数据处理过程中增加数量较多的地面控制点保证精度要求ꎬ增大外业工作量ꎬ在实际的测绘生产过程中这严重制约着无人机的应用[４]ꎮ任斌㊁高利敏等提出免像控无人机在工程收方中的应用ꎬ利用天狼星固定翼无人机结合ＶｉｒｔｕａｌＳｕｒｖｅｙｏｒ软件制作１ʒ５００大比例尺地形图[５]ꎮ黄军㊁李涛等在露天煤矿开发监测中应用免像控无人机航测技术ꎬ通过实验论证新技术在地表开采监测中有效性和可行性[６]ꎮ以上主要通过无人机航摄技术来获取影像数据制作数字高程模型(ＤｉｇｉｔａｌＥｌｅｖａｔｉｏｎＭｏｄｅｌꎬＤＥＭ)㊁数字正射影像(ＤｉｇｉｔａｌＯｒｔｈｏｐｈｏｔｏＭａｐꎬＤＯＭ)ꎬ对于自动化程度较低的数字线划图(Ｄｉｇ￣ｉｔａｌＬｉｎｅＧｒａｐｈｉｃꎬＤＬＧ)制作考虑较少ꎮ随着高精度ＧＰＳ的普及化㊁体积越来越小以及计算机技术的迅速发展ꎬ为少量控制点的无人机影像空三加密提供了可行性ꎮ王立阳㊁康学凯等利用高精度的ＧＰＳ设备获取影像曝光时刻摄站点的精确坐标ꎬ通过布设不同的地面控制点方案利用高精度的ＧＰＳ数据进行辅助空中三角测量与加密点量测ꎬ通过实验对比不同布设控制点方案下的加密点量测精度[７]ꎮ将高精度的ＧＰＳ设备装载无人机上ꎬ通过时间同步系统获取无人机拍摄瞬间的精确位置ꎬ减弱了无人机摄影测量对地面控制点的依赖ꎬ减弱危险区域布设外业控制点的难度㊁缩短野外作业时间ꎬ提高测绘产品的生产效率及空三加密精度[８]ꎮ但在实际工程中很难满足现在测绘产品生产需求ꎮ本文提出无人机影像高精度空三处理研究ꎬ首先ꎬ将高精度的ＧＰＳ装载在无人机上ꎬ采用高精度的仪器量测ＧＰＳ偏心分量ꎻ在地面架设基准站ꎬ获取无人机航摄时ＧＰＳ静态观测数据ꎬ通过将航拍时获取的位置数据与ＧＰＳ静态观测数据联合解算获取摄站点的精确坐标ꎻ然后ꎬ采用影像金字塔匹配与ＳＩＦＴ特征匹配结合的策略ꎬ获取航线间海量高精度的同名像点ꎻ最后ꎬ采用不同第３４卷㊀第２期秦玉刚ꎬ苏凡伟ꎬ王贺.高精度无人机影像空三处理方法的地面控制点布设方案结合精确差分ＧＰＳ摄站点数据ꎬ利用ＯＲＩＭＡ平差软件进行ＧＰＳ辅助的光束法区域网平差解算来进行数据后处理ꎬ具体数据处理流程如图１所示ꎮ图１㊀技术流程１㊀基本原理１.１㊀载波相位差分原理载波相位差分技术是通过实时处理基准站与流动站获取的载波相位ꎬ来提取观测点的三维坐标ꎬ坐标点的精度优于厘米级[９ꎬ１０]ꎮ载波相位差分原理的基本思想是:在基准站上的接收机要求得它至可见卫星的距离ꎬ并将此计算出的距离与含有误差的测量值加以比较ꎮ利用一个α￣β滤波器将此差值滤波并求出其偏差ꎮ然后以数据链为传输纽带ꎬ将所有卫星的测距误差传输给用户ꎬ用户利用此测距误差来改正测量的伪距ꎮ最后ꎬ用户利用改正后的伪距来解出本身的位置ꎬ就可消去公共误差ꎬ提高定位精度ꎮ１.２㊀ＧＰＳ辅助空中三角测量技术针对无人机航空摄影获取影像旋转角较大㊁影像重叠区域差别较大特点ꎬ在智能提取相邻航线影像间的同名点时ꎬ采用金字塔影像匹配与ＳＩＦＴ特征匹配[１１]相结合的策略[１２]ꎻ首先ꎬ对垂直航线方向的两条构架航线分别进行ＧＰＳ约束的单航线区域平差ꎬ计算构架线覆盖区域影像的外方位元素信息ꎮ然后ꎬ利用构架航线上影像的外方位元素信息辅助构架航线与航线间同名点的获取ꎬ提高相邻航线影像间加密连接点的可靠性与量测效率ꎮ针对无人机航空系统容易受气流变化影响㊁飞行姿态不稳定的特点ꎬ在无人机平台上正上方安装高精度的双频ＧＰＳ接收天线ꎬ利用国际地球自转服务(ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＥａｒｔｈＲｏｔａｔｉｏｎＳｅｒｖｉｃｅꎬＩＥＲＳ)发布的ＩＧＳ精密星历计算ＧＰＳ单点精密定位[１３]ꎬ对计算获得经纬度坐标进行高斯投影转换获得影像拍摄时刻点的平面位置(ＸꎬＹ)ꎬ高程值Ｚ直接取ＧＰＳ获取的大地高ꎬ将像点坐标与转换后的三维坐标直接进行联合平差ꎬ能有效地避免将ＧＰＳ计算获得的结果转换至局部坐标系才能应用在常规ＧＰＳ辅助空三区域网平差的繁琐变换过程ꎮ针对通过自动计算获取连接点的物方坐标与ＧＰＳ摄站坐标存在一定的系统误差问题ꎬ将相应的系统误差补偿模型引入到ＧＰＳ辅助光束法区域网平差过程中ꎮ根据无人机影像ꎬ像点坐标观测值的成像特点ꎬ可以选用Ｅｂｎｅｒ和Ｂｒｏｗｎ像点坐标误差补偿模型对像点坐标进行自动补偿ꎻ在不同航线间通过线性漂移误差模型的引入修正ＧＰＳ摄站点的平面坐标ꎬ对于摄站点的高程值引入平移量ꎬ减弱大地水准面异常带来的高程差异ꎮ为了消除原始观测值系统误差ꎬ通过在光束法平差迭代过程中自适应地选择附加参数保证加密点的精度ꎮ２㊀试验分析２.１㊀测区概况实验测区位于广州市某区的长约９ｋｍ㊁宽约３ｋｍ的２７ｋｍ２面状区域ꎬ该区域以丘陵地形为主ꎮ２０１５年８月通过在油动无人机上ꎬ搭载主距２４ｍｍꎬ幅宽７１６８像素∗５４４０像素的双拼相机进行航空摄影ꎬ获取１０００张地面分辨率约为０ １８ｍ清晰影像ꎬ影像反差适中ꎬ满足航摄要求ꎮ在测区沿南北方向敷设１２条基本航线ꎬ同时在两端垂直航线的东西方向敷设２条构建线ꎻ在构架线与航线交汇外围布设四个平高控制点ꎬ在测区范围均匀布设８５个检查点及控制点ꎻ无人机航空摄影按照国标规定敷设航线ꎬ航向重叠度７５％~８５％ꎬ旁向重叠度为５０％~６０％ꎬ具体位置如图２ꎬ图中方形为控制点ꎬ圆形为检查点ꎮ７７１北京测绘第３４卷㊀第２期２.２㊀空三加密利用像点自动量测工具进行像片连接点的智能提取ꎬ将野外采集的地面控制点在影像上人工判读ꎬ在立体观测模式下量测其像平面坐标ꎬ利用连续法相对定向并剔除粗差ꎬ计算出像点坐标的中误差优于ʃ３.０ｃｍꎮ通过影像匹配获得像片连接点与人工像点量测获取控制点的像点坐标后ꎬ将解算出摄站点坐标作为观测值参与区域网平差ꎮ通过在测区两端各加飞１条构架航线㊁周边四角各布设一个平高控制点的方案来消除不同航线间的ＧＰＳ摄站坐标的系统漂移及坐标转换误差ꎮ经平差处理获得不同航线间加密点的结果ꎮ表中的逐条航带㊁间隔１条航带㊁间隔２条航带㊁间隔３条航带和间隔４条航带ꎬ分别进行自检校光束法区域网平差㊁利用精密单点定位技术(ＰｒｅｃｉｓｅＰｏｉｎｔＰｏｓｉｔｉｏ￣ｎｉｎｇꎬＰＰＰ)和差分全球定位系统技术(ＤｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌＧｌｏｂａｌＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍꎬＤＧＰＳ)获取摄站点的三维坐标进行辅助ＧＰＳ区域网平差ꎮ结果表明:满足裸眼下控制点的量测精度要求ꎬ大大降低了人员生产技术要求ꎬ简化了空三平差计算ꎬ减少数据处理的工作量ꎬ提高了生产效率ꎮ２.３㊀精度分析通过计算自动获取平差后检查点的坐标ꎬ并将人工野外量测得坐标与计算获得坐标相减获得检查点坐标误差Δｉ(ｉ＝ＸꎬＹꎬＺ)ꎻ通过剔除个别误差大于３倍中误差ꎬ统计检查点的坐标误差Δｉ获得平面与高程的中误差ꎬ其中μｉ＝ðΔｉ/ｎ(ｉ＝ＸꎬＹꎬＺ)ꎬμ平面＝μ２ｘ＋μ２ｙꎮ(１)第一种平差方案利用控制点与ＧＰＳ辅助数据进行高精度空三处理方法进行平差解算ꎬ即无构架线＋控制点＋ＧＰＳ辅助数据ꎬ检查点的精度统计见表１ꎮ(２)第二种平差方案利用控制点与ＧＰＳ辅助数据进行高精度空三处理方法进行平差解算ꎬ即有构架线＋ＧＰＳ＋四控制点ꎬ检查点的精度统计见表２ꎮ表１㊀检查点精度统计表单位:ｃｍ航线误差种类间隔１０条基线平面误差高程误差间隔２０条基线平面误差高程误差间隔３０条基线平面误差高程误差间隔４０条基线平面误差高程误差逐条航线间隔１条航线间隔２条航线间隔３条航线间隔４条航线中误差－－１１.２１２.８１１.８１４.０１２.１１２.７最大残差－－３１.８￣３３.４３０.９３３.６３４.３￣３４.８中误差１１.４１２.６１２.７１５.３１２.６１７.５１２.９１５.８最大残差３３.１３２.４３７.４３５.９３４.２￣４２.２３７.９￣３９.０中误差１２.８１３.２１３.５１５.４１２.７１５.１１３.９１６.０最大残差３５.８￣３４.６３５.８￣４２.３３６.０￣４１.５３８.０￣４５.３中误差１２.７１５.８１２.４１７.３１２.４２２.１１３.０１８.２最大残差３３.１￣４０.９３４.９￣４５.６３３.８￣５３.１３５.１￣４７.６中误差１３.２１３.１１４.２１７.８１２.９１８.１１４.１２２.６最大残差３４.６２９.３３４.７４８.９３５.８￣４８.４３３.９￣５７.１表２㊀检查点精度统计表单位:ｃｍ航线误差种类间隔１０条基线平面误差高程误差间隔２０条基线平面误差高程误差间隔３０条基线平面误差高程误差间隔４０条基线平面误差高程误差逐条航线间隔１条航线间隔２条航线间隔３条航线间隔４条航线中误差－－１０.７１２.５１１.５１３.６１１.２１３.０最大残差－－２６８.０￣３１.１３０.３￣３２.１２７.２￣３１.７中误差１０.４１２.０１０.５１３.０１２.０１４.６１０.８１３.３最大残差２８.０￣２９.４２７.０￣３１.６３２.３￣３６.１２７.２￣３２.６中误差１１.６１３.１１１.７１４.０１１.８１４.０１１.７１３.７最大残差２９.５￣３２.３２９.１￣３６.５３１.０￣３５.８２９.４￣３５.３中误差１１.７１４.０１１.４１５.５１２.２１７.９１１.８１６.３最大残差３１.０￣３５.８３１.４￣３９.８３２.８￣４４.３３１.５￣４１.９中误差１２.０１２.６１２.０１５.４１２.２１５.４１２.４１６.９最大残差３１.７２７.３３２.８￣４０.３３３.０￣４０.４３３.５￣４３.５８７１第３４卷㊀第２期秦玉刚ꎬ苏凡伟ꎬ王贺.高精度无人机影像空三处理方法㊀㊀由表１㊁表２的统计检查点误差结果可知ꎬ在高精度ＧＰＳ辅助情况下通过在航线两边分别布设一条构建航线ꎬ并在测区周边各角点分别布设一个平高控制点ꎬ检测点的测量精度基本满足１ʒ２０００测图精度需求ꎻ再通过增加控制点数目对检测点的精度增加不大ꎮ仅利用高精度的ＧＰＳ数据进行光束法区域网平差的情况下ꎬ在４０条基线间隔４条航线布设像控点ꎬ检查点的平面和高程精度同样均可满足１ʒ２０００测图精度需求ꎬ能大大减少外业控制点的需求ꎮ２.４㊀作业效率测区全自动初始转点时间约９ｈꎬ精确转点时间约６.５ｈꎬ人工加控制点及平差挑点时间约５ｈꎬ共计２０.５ｈꎬ皆为有效工作时间ꎮ若利用固态硬盘进行影像自动转点处理ꎬ相同机器ꎬ自动化转点只需４ｈ完成(能节省５５％左右自动化处理时间)ꎮ３㊀结束语本文提出的无人机影像空三高精度处理方法ꎬ研究表明:(１)在稀少控制点与航线两端分别布设构架线的情况下ꎬ通过ＧＰＳ辅助平差可以提高区域网剔除粗差探测能力ꎬ增加过多的控制点对平面和高程精度提高不明显ꎮ(２)通过增加构架航线㊁引入差分ＧＰＳ技术ꎬ在相同精度下能有效地减少地面野外控制点数量ꎬ提升测绘产品生产效率ꎬ解决困难测区野外控制点采集困难的问题ꎮ本文未考虑差分ＧＰＳ精度较差情况下对空三加密的影响ꎬ这也是下一步工作的研究方向ꎮ参考文献[１]杨青山ꎬ范彬彬ꎬ魏显龙ꎬ等.无人机摄影测量技术在新疆矿山储量动态监测中的应用[Ｊ].测绘通报ꎬ２０１５(５):９１￣９４. [２]张久龙ꎬ于胜文ꎬ刘尚国.低空多旋翼无人机大比例尺测图精度可行性分析[Ｊ].北京测绘ꎬ２０１６(１):３４￣３８. [３]孔振ꎬ刘召芹ꎬ高云军ꎬ等.消费级无人机在大比例尺测图中应用与精度评价[Ｊ].测绘工程ꎬ２０１６ꎬ２５(１２):５５￣６０. [４]袁修孝ꎬ高宇ꎬ邹小容.ＧＰＳ辅助空中三角测量在低空航测大比例尺地形测图中的应用[Ｊ].武汉大学学报 信息科学版ꎬ２０１２ꎬ３７(１１):１２８９￣１２９３.[５]任斌ꎬ高利敏.免像控无人机在工程收方中的应用[Ｊ].测绘通报ꎬ２０１８(８):１５６￣１５９.[６]黄军ꎬ李涛ꎬ朱俊利.免像控无人机航测新技术在露天矿开采监测中的应用[Ｊ].测绘通报ꎬ２０１８(１１):１５４￣１５７. [７]王立阳ꎬ康学凯.高精度ＧＰＳ辅助无人机少控制点空三加密研究[Ｊ].矿山测量ꎬ２０１８ꎬ４６(３):１６￣１９.[８]李德仁ꎬ李明.无人机遥感系统的研究进展与应用前景[Ｊ].武汉大学学报 信息科学版ꎬ２０１４ꎬ３９(５):５０５￣５１３. [９]陈石磊.ＧＰＳ载波相位定位技术的研究[Ｄ].陕西西安:西安电子科技大学ꎬ２００８.[１０]李卫军ꎬ姜卫平ꎬ王泽民.ＧＰＳ载波相位三频组合观测值的模型研究[Ｊ].测绘信息与工程ꎬ２００８ꎬ３３(３):６￣８. [１１]ＬｏｗｅꎬＤ.Ｇ.ꎬＬｏｗｅꎬＤ.ＯｂｊｅｃｔＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｆｒｏｍＬｏｃａｌＳｃａｌｅ￣ＩｎｖａｒｉａｎｔＦｅａｔｕｒｅｓ[Ｃ].Ｉｎ:Ｐｒｏｃ.ＩＣＣＶ.１９９９.[１２]袁修孝ꎬ朱武ꎬ武军郦.无地面控制ＧＰＳ辅助光束法区域网平差[Ｊ].武汉大学学报 信息科学版ꎬ２００４ꎬ２９(１０):８５２￣８５７.[１３]胡开全ꎬ张俊前.固定翼无人机低空遥感系统在山地区域影像获取研究[Ｊ].北京测绘ꎬ２０１１(３):３５￣３７.ＨｉｇｈＰｒｅｃｉｓｉｏｎＵＡＶＩｍａｇｅＡｅｒｉａｌＴｈｒｅｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＭｅｔｈｏｄＱＩＮＹｕｇａｎｇꎬＳＵＦａｎｗｅｉꎬＷＡＮＧＨｅ(Ｔｒｏｏｐｓ３２０２３ꎬＤａｌｉａｎ１１６０２３ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＡｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆｇｒｏｕｎｄｃｏｎｔｒｏｌｐｏｉｎｔｓａｎｄｌａｒｇｅｗｏｒｋｌｏａｄｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｗｈｅｎＵＡＶｉｍａｇｅｉｓｕｓｅｄｔｏｐｒｏｄｕｃｅｓｕｒｖｅｙｉｎｇａｎｄｍａｐｐｉｎｇｐｒｏｄｕｃｔｓꎬａｈｉｇｈｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｉｒ￣ｔｏ￣ａｉｒｔｈｒｅｅ￣ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｍｅｔｈｏｄｆｏｒＵＡＶｉｍａｇｅｉｓｐｒｏ￣ｐｏｓｅｄ.Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｖａｌｉｄａｔｅｔｈｅｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙｏｆｈｉｇｈ￣ｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｅｒｉａｌｔｒｉａｎｇｕｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒＵＡＶｉｍａｇｅｓꎬｔｗｏａｓｐｅｃｔｓｏｆｈｉｇｈ￣ｐｒｅｃｉｓｉｏｎＧＰＳａｉｄｅｄａｅｒｉａｌｔｒｉａｎｇｕｌａｔｉｏｎａｎｄａｅｒｉａｌｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｙｌａｙｏｕｔｓｃｈｅｍｅａｒｅｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄ.Ａｐｒｏｄｕｃｔｉｖｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｏｆ１ʒ２０００ｓｃａｌｅｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃｍａｐｐｉｎｇｗａｓｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｉｎａｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌａｒｅａｕｓｉｎｇｉｍｐｒｏｖｅｄｈｉｇｈｐｒｅｃｉｓｉｏｎＧＰＳ￣ａｉｄｅｄａｅｒｉａｌｔｒｉａｎ￣ｇｕｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ＵｎｍａｎｎｅｄＡｅｒｉａｌＶｅｈｉｃｌｅ(ＵＡＶ)ＩｍａｇｅｓꎻｒａｒｅｃｏｎｔｒｏｌｐｏｉｎｔｓꎻａｅｒｉａｌｔｒｉａｎｇｕｌａｔｉｏｎꎻｆｒａｍｅｒｏｕｔｅꎻＧｌｏｂａｌＰｏｓｉｔｉｏ￣ｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍ(ＧＰＳ)９７１。
无人机航空测绘及后期制作课件：ContextCapture倾斜摄影测量数据处理流程--空三加密
ContextCapture空三加密 第一次空三加密
• 空中三角测量计算报告 单击查看空中三角测量计算报告，该报告将显示空中 三角测量计算的主要属性和统计
ContextCapture空三加密 第一次空三加密
• 自动连接点检查 连接点对应于两幅或多幅不同影像中的像素，这些像素 表示同一物理点在场景中的投影。在空中三角测量计算 过程中，ContextCapture可以自动生成大量自动连接点 • 可以从自动连接点导航器中检查自动连接点，从而执
ContextCapture 倾斜摄影测量数据处理
流程--空三加密
ContextCapture倾斜摄影测 量数据处理流程--空三加密
一、ContextCapture空三加密
二、导入像控点并进行刺点
ContextCapture空三加密
ContextCapture空三加密 第一次空三加密
要基于影像执行三维重建，ContextCapture必须准确地 掌握每个输入影像组的影像组属性及每个输入影像的姿态 ContextCapture可以通过名为“空中三角测量计算” （有时简称为AT）的过程自动进行估算
ContextCapture空三加密 第一次空三加密
④设置：选择空中三角测量估算方法和高级设置
ContextCapture空三加密 第一次空三加密
• 关键点密度 可以更改关键点密度值来管理特定数据集： 普通：建议用于大部分数据集 高：增加关键点的数量，建议用于纹理不足的物体或 小影像，以匹配更多影像
ContextCapture空三加密 第一次空三加密
• 像对选择模式 可以使用不同的选择算法计算连接点对： 默认值：应根据多个条件进行选择 仅限类似影像：根据关键点相似度估算相关像对 详细：使用所有可能的像对，建议在影像之间的重叠 有限时使用 序列：仅使用给定距离内的邻近对，影像插入顺序须 对应于序列顺序 循环：仅使用循环中给定距离内的邻近对
无人机航空测绘及后期制作课件：Mirauge3D控制点编辑平差
Mirauge3D控制点编辑平差 操作流程
在添加了控制点后，点击“平差”，进行控制点平差 弹出“平差设置”对话框，可设置控制点和GPS精度， 以达到好的平差结果
Mirauge3D控制点编辑平差 操作流程
平差结果保存在“工程目录/Adjustment/XBundleResult”
目录下
点击菜单“工具”->“控制点分布”，可查看控制点分
谢谢！
无人机飞控系统
Mirauge3D控制点编辑平差 操作流程
然后根据点位分布图选取三到四个分布均匀的点，将
控制点类型改为“1”
Mirauge3D控制点编辑平差 操作流程
对控制点类型为“1”或“2”的点进行预测，并在影像上
对控制点对应像点进行确认
Mirauge3D控制点编辑平差 操作流程
最后点击平差，控制点校正完成
Mirauge3D控制点编辑平差 操作流程
（3）像点量测方法 导入控制点时注意选对控制点源坐标系和目标坐标系， 其中目标坐标系必须为投影系或者ENU
Mirauge3D控制点编辑平差 操作流程
打开点位分布图，查看控制点与照片位置的相对关系
Mirauge3D控制点编辑平差 操作流程
（4）控制点导出 点击“导出”按钮，以默认路径和文件名导出控制点
Mirauge3D控制点编辑平差 操作流程
控制点编辑功能键具体功能如下： ①放大所有相片 ②缩小所有相片 ③1：1缩放相片 ④自动匹配 ⑤过滤匹配相似性（1.0表示自动匹配最好） ⑥确定所有刺点位置 ⑦取消所有刺点位置 ⑧删除影像 ⑨显示的影像数
Mirauge3D控制点编辑平差 操作流程
依次对每一个控制点进行“检测”操作及调整它的每一个 像点 刺过的像点记录最后一列的reserve值将由0变为1，表示该 像点已经确认
无人机航空摄影测量数据获取与处理-空中三角测量的认识
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无人机航空摄影测量数据获取与处理（活页式）教材PPT
知识点2：空中三角测量的分类
成都航空职业技术学院
Chengdu Aeronautic Polytechnic
空中三角测量按发展阶段可以分为模拟空中三角测量、解析空中三角测量和
成都航空职业技术学院
Chengdu Aeronautic Polytechnic
模块二：解析空中三角测量 任务1：空中三角测量的认识
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无人机航空摄影测量数据获取与处理（活页式）教材PPT
无人机航空摄影测量数据获取与处理（活页式）教材PPT
2.解析空中三角测量
成都航空职业技术学院
Chengdu Aeronautic Polytechnic
解析空中三角测量是根据像片上的像点坐标（或单元立体模型上点的坐标）同地面 点坐标的解析关系或每两条同名光线共面的解析关系，构成摄影测量网的空中三角测 量。
其中，像点坐标（或单元立体模型上点的坐标）是通过人工选点后在高精度的立体 坐标仪或解析测图仪量测获得的，建立摄影测量网和平差计算等工作都由计算机来完 成。建网的方法有多种，最常用的是航带法、独立模型法和光线束法。
非摄影测量信息的主要作用是将平差区域网纳入相应的物方坐标系，包括地面 控制点、GPS 导航数据、POS 数据等，除此之外，地面上可以确定的一些几何约 束条件也属于非摄影测量信息，如被测物体上的长度、宽度、共面、共线和等高等 条件。
浅谈无人机航空摄影测量空三加密精度分析
制点布设在中央区域以及测量区域的四角出，共计约5个，通过这种方式保证能够在进行多余观测，并及时发现粗差等基础上，还可以出色完成比例是1:2000地形图的绘制工作[2]。
2.3 布设像控点一般情况下，区域网法是当前像控点最为常见的一种布设方案，在这一方法中航向的间隔为4条基线。
这一项目的像控点借助GPS-RTK进行施测，同时根据平高点具体的要求来布设像控点。
通常布设的范围处于航向重叠3片区域中，而当于区域网内布点时则需要确保5至6片的重叠；另外，像控点和相片边缘之间的距离应当处于1.5cm及以上。
3 对空三加密精度的分析就当前航空摄影测量基本的流程来看，在航测工作中空三加密技术有着极为重要的作用，它直接决定着最终地籍图的精度。
在目前科学技术快速发展的过程中，航测工作的时间愈发紧张，对应的任务量也在随之增加，而借助空三加密相关的软件，则能够迅速且高效的完成各项加密工作。
在布设传统外业像控点时，控制点的点位位置往往需要进行谨慎考虑，通常对其有着极为严格的要求。
因此，是否能够有效脱离目前外业像控布点工作中的种种限制，从而有效减少控制点实际的布设量，进而在不影响测量区域加密精度的前提下有效提升航线跨度，逐渐成为当前管理人员急需去考虑的一个问题。
4 优化无人机航空摄影测量空三加密精度的方法文章将无人机航空摄影测量空三加密的实际流程作为了切入点，借此来对其进行了深入分析，并对技术的优化方案作了全面研究。
过去传统无人机的空三加密具体流程如图1所示。
图1传统无人机航空摄影测量的空三加密流程因为非量测相机是无人机获取影像最为重要的一个途径，所以只有在畸变差校正等工作结束后才能够进行空三加密，另外在此环节还需要对相机的参数进行全面检校，倘若直接跳过这一环节那么很有可能会对匹配的精度产生不利影响。
但是，0 引言由于科学技术不断进步，当前无人机航空摄影测量技术在许多项目的生产工作中实现了广泛的应用，怎样才能实现对海量的无人机信息数据进行高效化处理，以此确保航空摄影测量成图的准确程度，已经成为现阶段航空摄影测量进一步发展所面临的主要问题。
无人机解决方案操作手册
无人机数据处理完整解决方案操作手册目录1产品特点 (1)1。
1无人驾驶小飞机项目情况简介 (2)1.2数据处理软件技术指标 (3)1.3硬件设备要求 (3)1。
4处理软件要求 (3)1。
5数据要求 (3)2数据处理操作流程 (4)2.1数据处理流程图 (4)2。
2空三加密 (4)2。
2.1启用软件FlightMatrix (4)2。
2.1。
1创建Flightmatrix工程42.2。
1。
2设置工程选项参数42。
2.1.3自动化处理 (7)2.2。
1.4DA TMatrix交互编辑 (8)2。
2.1.5调用PA TB进行平差解算 (9)2。
3生成DEM、DOM (10)2.4镶嵌成图 (10)2。
4。
1启用软件EPT (10)2。
4。
1.1导入MapMatrix工程生成DOM镶嵌工程122。
4。
1。
2编辑镶嵌线152.5图幅修补 (16)2。
6创建DLG，进行数字测图 (17)1产品特点1)空三加密1.可根据已有航飞POS信息自动建立航线、划分航带，也可手动划分航带。
2.完全摒弃传统航测提点和转点流程,可不依赖POS信息实现全自动快速提点和转点，匹配同影像旋偏角无关，克服了小数码影像排列不规则、俯仰角、旋偏角等特别大的缺点.即使是超过80%区域为水面覆盖,程序依旧能匹配出高重叠度的同名像点，整个测区连接强度高。
3.直接支持数码相机输出的JPG格式或TIF格式,无需格式转换。
4.无需影像预旋转，横排、纵排都可实现自动转点，节约数据准备时间.5.实现畸变改正参数化,方便用户修正畸变改正参数,不需要事先对影像做去畸变即可完成后续4D产品生产。
6.除无人机小数码影像外，还适用于其它航空影像。
7.空三加密支持无外业像控点模式，方便快速制作挂图，满足相关需求。
8.专门针对中国测绘科学研究院二维检校场和武汉大学遥感学院近景实验室三维检校场检校报告格式研发了傻瓜式批处理影像畸变差改正工具，格式对应，检校参数直接填入，无需转换,方便空三成果导入到其他航测软件进行后续处理。
无人机航空测绘及后期制作：ContextCapture倾斜摄影测量数据处理流程—新建工程、导入数据
ContextCapture新建工程、 准备数据影像 导入数据
点云文件格式
ContextCapture支持两种可存储扫描位置的通用点云格式：
• ASTM E57文件格式（.e57）
ContextCapture新建工程、 准备数据影像 导入数据
（3）定位信息 Context Capture的突破性功能之一是能够处理没有定位信息 的影像。在这种情况下，Context Capture将使用任意位置、 角元素和比例以及合理的向上矢量生成三维模型 GPS标签是自动提取的，且可用于对生成的三维模型标注地理 参考。 此外，Context Capture还可以通过位置/角元素文本文件或 者通过专用的XML或Excel格式，导入任何其他定位信息
ContextCapture新建工程、 数据处理 导入数据
（4）空三计算 主要目的是查找并计算每个像片的关键点，根据摄影测量 原理计算内方位元素和外方位元素，重新恢复像片在摄影 瞬间空中的位置和姿态。模型的好坏、精度的高低与空三 计算质量直接相关
ContextCapture新建工程、 数据处理 导入数据
运行Master之前，最好先启动ContextCapture Engine
ContextCapture新建工程、 新建项目 导入数据
单击“新工程”新建项目。输人项目名称、存储路径等信息、
勾选创建空区块
ContextCapture新建工程、 新建项目 导入数据
①软件中诸如项目名称、照片名、区块名、模型名， 以及所有的照片文件夹、临时文件夹、目标成果文件夹 等尽量为英文状态下的字母、数字或下划线等组成的 英文名 ②文件名和项目名等尽量用有意义和能够标识本项目的 字符和数字③用集群运行数据的必须建立到网络路径 下面，不然集群其他计算机无法找到存储路径，无法对 任务进行读取
无人机影像空三后处理流程
无人机影像空三后处理流程1、数据的准备A、原始影像以及曝光点数据无人机低空航摄采用的是普通数码相机，需要进行相机畸变纠正才能用于后期空三处理。
但是我们采用的是双拼相机，原始影像是分为前后相机，而且相片好是一一对应的，这个是必须注意的。
曝光点数据是指的每张相片曝光时的坐标数据，它也是与相片一一对应的。
B、像控点数据像控点数据包括像控点坐标和点之记以及像控点刺点图，点之记主要是记录像控点所在位置的信息，刺点图记录的是像控点在图像上的准确位置，方便空三加密是刺控制点。
2、数据预处理数据预处理与空三软件有关，也与相机有关。
普通相机的相片需进行畸变纠正，双拼相机的影像需进行前后相片的拼接，拼接过程已经进行了畸变纠正。
一般相片预处理时需将相片按照航带分开并按照飞行方向适当旋转（相邻航线的相片旋转角度相差180度），有的空三软件需将相片格式转换为tif 格式才能做后期处理，在转格式和旋转相片时，为了保持相片信息不丢失，最好是PhotoShop软件来处理，为了提高效率，可以采用PS的批处理命令。
如果是用MAP-AT软件的话，相片可放在一个目录，格式也不需转换，直接用JPEG格式，但是仍需按照航带旋转相片，这是为了方便批处理建立空三的工程文件。
像控点数据按照编号和航带分好目录。
3、空三加密处理空三加密处理是航摄中最重要的步骤，也是最繁琐的步骤。
不同的软件空三步骤有些许不同，但是大同小异。
一般都是先做内定向，然后是相对定向，最后做绝对定向，绝对定向是需要控制点数据的。
所谓加密其实就是平差过程，为了提高加密精度一般在最后都会在绝对定向的基础上做一次在整体的光束法平差，光束法整体平差不引入中间步骤的参数，是以精度最高。
当然这只是理论上的流程，真正的处理过程比较繁琐也不是全按照流程，只要知道每一步流程的作业就行。
这里以MAP-AT软件为例讲解下空三流程：（略，可参考MAP-AT处理流程文档）4、生成DEM和DOM做完空三之后就可以生成DEM和DOM了，在相对定向之后可以将部分加密点假设为已知点，所以相对定向之后就可以做这一步了，如果只是需要没用坐标的正射影像的话，可以在相对定向之后做这一步。
无人机空三处理及全景图制作
报告内容
1 无人机影像资料的特点 2 无人机快速全景图生成 3 无人机空三处理
无人机小数码的不足
1. 姿态稳定性差
2. 排列不整齐
缺点
6. 基高比小、模型数目多、 模型切换频繁
5. 像幅小、影像数量多
3. 旋偏角大
4. 影像畸变大
无人机小数码的不足
1. 姿态稳定性差
无人机在飞行时由飞控系统自动 控制或操控手远程遥控控制，由 于自身质量小，惯性小，受气流 影响大，俯仰角、侧滚角和旋偏 角较传统航测来说变化快，而且 幅度远超传统航测规范要求。
无人机小数码的不足
2. 排列不整齐
受顺风、逆风和侧风影像大，加 上俯仰角和侧滚角的影响，航带 的排列不整齐，主要表现在重叠 度（包括航向和旁向重叠度）的 变化幅度大，甚至可能出现漏拍 的情况。
相机自动检校利用平板液晶建立控制场自动检校输出相机检校参数检校完整模型径向畸变差改正完整模型公式切向畸变差的改正模型公式非方形像元改正参数及像素阵列的非正交改正参数公式简化的检校模型径向畸变差改正简化模型公式切向畸变差的改正模型公式非方形像元改正参数及像素阵列的非正交改正参数公式32132164206420rkrkrkyyyrkrkrkxxx??????????相机检校参数的录入像素为单位的检校结果毫米为单位的检校结果自动根据pos划分航线划分依据
无人机小数码的不足
3.旋偏角大
受侧风和不稳定气流影响，相 邻两张影像一般容易出现旋偏 角变化特别大（远超传统航测 规范要求）的情况。
4.影像畸变大
相对专业航摄仪来说，小数码影 像（普通单反拍摄的）畸变大， 边缘地方畸变可达40个像素以上。
无人机小数码的不足
5.像幅小、影像数量多
关于无人机影像空中三角测量实验的探讨
关于无人机影像空中三角测量实验的探讨摘要：无人机具有机动灵活、成本低、操作维护简单等特点，特别适合在建筑物密集的城区和地形复杂的丘陵、多云地区应用。
无人机搭载的高精度数码成像设备，具备面积覆盖、垂直或倾斜成像的技术能力，获取图像的空间分辨率达到分米级，适于1∶10000或更大比例尺遥感应用的需求。
但是其获取的影像存在像幅小、数量多、基线短、重叠度不规则且倾角过大等问题，因此对其获取影像的处理方法和常规的遥感图像有一定的区别。
关键词：无人机影像；空中三角测量；实验一、影像预处理1.1畸变差改正由于数码相机并不是专门为摄影测量而设计的，它没有准确的测定内方位元素，且透镜的排列也没有进行严格的校正，所以拍摄得到的数字图像存在着光学畸变误差。
因此，在进行区域网空中三角测量前，需要先进行像点坐标畸变差改正。
像点坐标畸变差改正方程如（1）式所示：2.2实验结果分析①从检查结果看，高程精度要低于平面精度，这是由于该区的地形起伏较大，另外由于没有采用立体设备，所以在数据处理的时候对高程变化的敏感度较低。
②在选择地面控制点的时候，既要考虑到它的地面特征，又要考虑到它在影像上的重叠度。
前者是为了方便在影像上准确的刺出其位置，而后者则是为了使该控制点在区域网平差中的权重更大。
实验证明，刺一个3°重叠和一个4°重叠的控制点，它对提高系统精度所起的作用是不一样的。
③在生成连接点时，初始时可利用原始的POS数据生成连接点，然后进行空三计算，根据空三计算后的中误差表，可以剔除里面误匹配的连接点，然后进行二次空三计算，并优化更新内外方位因素信息。
结语空三计算是无人机影像处理中最为基础也是最为关键的一步，其计算结果的好会直接关系到生成正射影像和提取DEM的精度。
本文在对无人机影像进行了前期的预处理的基础上利用POS数据自动生成连接点，然后进行空三计算，通过空三计算的结果剔除一些误匹配的连接点，并更新内外方位元素信息。
空中三角测量技术的使用方法
空中三角测量技术的使用方法空中三角测量技术是一种常见的测绘技术，它利用光学原理和数字图像处理技术，通过对空中影像进行分析和处理，来获取地面上各种地物的位置、形状和尺寸等信息。
本文将介绍空中三角测量技术的使用方法，包括数据获取、图像处理和测量精度等方面。
一、数据获取空中三角测量技术所需的数据主要来源于航空摄影。
航空摄影是通过航空器携带相机进行的摄影活动，它可以快速获取大范围的地理信息。
在进行航空摄影时，通常使用无人机或者航空器携带的相机进行高空拍摄。
拍摄过程中，相机会连续拍摄一系列略有重叠的照片，以确保后续的图像处理过程的准确性。
通过航空摄影，可以获得高分辨率的空中影像，为后续的测量和分析提供依据。
二、图像处理空中三角测量技术的核心在于对航空摄影获取的影像进行处理。
首先需要将连续拍摄的照片进行拼接，生成一幅完整的影像。
这一步骤通常使用图像配准和镜像拼接的方法实现。
图像配准是指将不同照片之间的重叠区域进行匹配，以最小化拼接误差。
镜像拼接则是将合适的照片进行水平或垂直镜像，使其能够拼接成连续的影像。
拼接完成后，需要对影像进行校正。
校正的目的是消除影像中的畸变，以保证后续的测量精度。
常见的校正方法有镜头畸变校正和地形校正。
镜头畸变校正是指将相机镜头引起的畸变进行校正，通过数学模型和参考点的配准，可以将影像中的畸变进行修正。
地形校正是指将地面上的高程信息应用于影像中，以实现横断面和剖面信息的真实反映，从而提高影像的几何精度。
三、测量精度空中三角测量技术的测量精度主要受到航空摄影和图像处理的影响。
在航空摄影中，摄影机的稳定性、高度和角度的准确性等因素都会对测量精度产生影响。
因此，在进行航空摄影时，需要确保摄影机的稳定性，减小影响因素的误差，并使用精密的GPS定位技术来获取摄影机的位置和姿态信息。
这样可以提高图像的几何精度，从而提高测量精度。
在图像处理过程中，拼接误差和校正误差是影响测量精度的主要因素。
为了减小拼接误差，可以选择合适的图像配准和拼接算法，并确保参考点的准确性和分布均匀性。
基于多种软件进行无人机数据空三加密处理方法的探讨
测绘与空间地理信息GEOMATICS & SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGY第44卷第1期2021年1月Vol.44，No.1Jan.，2021基于多种软件进行无人机数据空三加密处理方法的探讨陈颖（福建省地质测绘院，福建福州350011）摘要：随着无人机在测绘行业的广泛利用与推广，快速便捷处理无人机数据成为研究热点。
本文以无人机数据的空三加密处理为主，介绍了 PhotoScan 、1NPHO 、SVSUAV 三种软件的无人机数据处理的流程及其优缺点，提出 了利用各软件优点与数据兼容特点，结合不同软件平台进行无人机数据空三加密处理，提升了空三加密整体精 度，并为后续的DLC 、DEM 、DOM 的生产提供精度达标的基础数据。
关键词：无人机数据；空三加密；PhotoScan ；1NPHO ； SVSUAV 中图分类号：P231文献标识码：A 文章编号：1672-5867（ 2021） 01-0173-03Discussion on Processing Methods of Aerial Triangulation forUAV Images Based on Multiple Software PlatformsCHEN Ying(Fujian Geological Surveying and Mapping Institute , Fuzhou 350011, China )Abstract ：With the wide use and promotion of UAV in surveying and mapping industry, the rapid and convenient processing of UAVdata has become a research hotspot. This paper mainly focuses on aerial triangulation method of UAV, introduces advantages and dis advantages in the data aerial triangulation processing flow by using PhotoScan , 1NPHO , and SVSUAV. Based on different software platforms, it improves the accuracy of aerial triangulation and provides basic data for the subsequent production of DLG, DEM,and DOM.Key words : UAV data ； aerial triangulation ； PhotoScan ； 1NPHO 0引言无人机航测系统与传统测绘相比，具有使用成本低、机动灵活、载荷多样性、用途广泛、操作简单、安全可靠、 高效快速等优点，在航测制图、灾害应急、安全执法、农林 监测、水利防汛、电力巡线、海洋环境、高校科研等行业中发挥着越来越多的作用［1-4］。
PhotoScan处理无人机航拍照片基本流程(中文版)
PhotoScan处理无人机航拍照片基本流程Workflow工作流程菜单→AddPhotos…按照拍摄顺序添加照片；Reference参考面板→import导入pos数据，然后Convert将WGS84经纬度坐标值（单位：度）转换为投影平面坐标（比如WGS 84 UTM，单位：米）；Photos照片窗口→右键菜单Estimateimagequality…评估全部照片质量，在保证重叠度的前提下将Quality质量小于0.8的照片Remove删除掉；根据实际需要，可用工具栏上的蒙版设置工具对照片上目标对象的干扰背景区域设置mask蒙版；Constrain features by mask其余默认（Key point limit制marker 或比例scalebar 1）若需要更高的测量精度或者无pos的照片建立的工程需要进行地理处理或空间量测，就需要添加marker控制点标记，并配置相应的坐标系。
✓若在拍照时放置了软件打印的人工标记（Tools→Markers→Printmarkers），则可自动检测标记（Tools→Markers→Detectmarkers），然后对应标记名称导入控制点实测数据。
✓若控制点是自然标记，则需手动在每张照片上查找每个marker标记：import导入控制点实测数据，基于对齐生成的Sparsecloud稀疏点云创建Mesh，然后先手动确定控制点在某两张照片上的位置，再借助软件自动匹配提示，核实控制点在所有照片上的位置。
2）若有实测比例尺，可以在添加完标记marker后创建配置三维空间比例尺对模型进行校正。
3）添加完控制点后，优化空三。
Reuse depth maps: No。
【注】若只出正射图，不需要其余默认。
【注】若不需要出三维模型，该步可跳过。
Build DEM创Build Orthomosaic建DEM，。
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1、数据的准备
A、原始影像以及曝光点数据
无人机低空航摄采用的是普通数码相机，需要进行相机畸变纠正才能用于后期空三处理。
但是我们采用的是双拼相机，原始影像是分为前后相机，而且相片好是一一对应的，这个是必须注意的。
曝光点数据是指的每张相片曝光时的坐标数据，它也是与相片一一对应的。
B、像控点数据像控点数据包括像控点坐标和点之记以及像控点刺点图，点之记主要是记录像控点所在位置的信息，刺点图记录的是像控点在图像上的准确位置，方便空三加密是刺控制点。
2、数据预处理
数据预处理与空三软件有关，也与相机有关。
普通相机的相片需进行畸变纠正，双拼相机的影像需进行前后相片的拼接，拼接过程已经进行了畸变纠正。
一般相片预处理时需将相片按照航带分开并按照飞行方向适当旋转（相邻航线的相片旋转角度相差180 度），有的空三软件需将相片格式转换为tif 格式才能做后期处理，在转格式和旋转相片时，为了保持相片信息不丢失，最好是PhotoShop软件来处理，为了提高效率，可以采用PS的批处理命令。
如果是用MAP-AT软件的话，相片可放在一个目录，格式也不需转换，直接用JPEG格式，但
是仍需按照航带旋转相片，这是为了方便批处理建立空三的工程文件。
像控点数据按照编号和航带分好目录。
3、空三加密处理
空三加密处理是航摄中最重要的步骤，也是最繁琐的步骤。
不同的软件空三步骤有些许不同，但是大同小异。
一般都是先做内定向，然后是相对定向，最后做绝对定向，绝对定向是需要控制点数据的。
所谓加密其实就是平差过程，为了提高加密精度一般在最后都会在绝对定向的基础上做一次在整体的光束法平差，光束法整体平差不引入中间步骤的参数，是以精度最高。
当然这只是理论上的流程，真正的处理过程比较繁琐也不是全按照流程，只要知道每一步流程的作业就行。
这里以MAP-AT软件为例讲解下空三流程：
（略，可参考MAP-AT处理流程文档）
4、生成DEM和DOM
做完空三之后就可以生成DEM和DOMT,在相对定向之后可以将部分加密点假设为已知点，所以相对定向之后就可以做这一步了，如果只是需要没用坐标的正射影像的话，可以在相对定向之后做这一步。
生成DEM其实就是软件自动匹配加密点的过程，增加加密点的密度
就可以得到不能分辨率的DEM但是电脑自动匹配的加密点总会有错误的，所以如果要出DEM
成果是必须要人工编辑的。
生成DEM需要所在影像的高程数据，也就是DEM可以用电脑自
动生成的DE（未编辑的），也可以用已有的DEM数据，如等高线数据等。
但是已有格式DEM 可能和软件所用格式不同，须进行格式。
DEM的格式，有点空三软件是自带，有的需用ARCGIS 或者ERDA勞软件来处理。
5、镶嵌匀色
在上一步中生成的DOME射影像都是单张相片纠正过来的，为了得到整幅影像需进行镶嵌处理，镶嵌的意思就是不同的相片按照坐标和纹理进行拼接处理。
不同的相片对比度和色
调不一致，所以在拼接前还需进行匀光匀色处理，匀光是统一对比度，匀色是统一色调。
匀光匀色软件很多，有的是空三软件自带的（如DPGrid）,有的是单独的，有的和镶嵌软件是
一体的。
但是所有的镶嵌匀色软件处理步骤都大同小异。
匀光匀色有不同的算法，主要是两
种，一种是整体的自适应算法，这个算法是根据所有形象的对比度和色调信息计算出一个整体统一的
对比度和色调，然后将所以的相片的对比度和色调改成这个值。
这种方法的好处是不需要编辑模板，但是整体效果不是很好，这是因为由于成像条件不同，所以可能相同地物的对比度和色调本身不一致，用这种算法处理之后在拼接的地方拼接的痕迹很明显。
另外一种算法是预先按照测区所在地的不同地物，选择一张相片（最好是包含所有地物）作为模板，用图像处理软件（如PS）将模板相片中相同地物的色调调整一致，并将整体效果调至最好。
最后用此模板作为匀光匀色的标准来调整所有相片的色调和对比度。
这种方法的好处是相片匀光匀色效果好，整体效果也不错，而且拼接痕迹不明显。
一般生产是采用这种方法，但是编辑模板对处理结果影响较大，如果模板选得不好，整体效果也不好，这个和经验有关。
做完匀光匀色之后就是相片的镶嵌了，镶嵌过程中为了是纹理一致，需要编辑拼接线，这个对后期成果影像较大。
编辑拼接线主要是为了避开房屋，因为房屋的高差大，所以变形也打，一般是无法完全纠正的，所以不同照片中相同房屋的纹理不会完全对应，为了得到相同的纹理，同一栋房屋应选择同一照片中的纹理。
还有就是可能有些相片在拼接的地方纹理不好，需选择纹理的较好的相片。
总之要得到质量好的整幅影像，镶嵌匀色的工作量也很大。
现在用到的镶嵌匀色软件很多：1、ERDAS2、GeoDogging 3、航天远景易拼图4DPGrid 自带模块5、Inpho 自带模块。
6、成果输出
最后一步是成果输出，成果可以分为空三加密成果，DEM成果和DOM成果。
空三加密成果就是空三加密的之后得到的每张相片的内外方元素以及平差之后的各参数的误差分布和中误差，这些必须大道规范的要求，后期处理的成果才算是合格的。
DEM如果作为成果输出是需要进行编辑的，但是一般空三软件只有简单的或者没有DEM
编辑的功能，需将空三成果转换为DEM编辑软件识别的格式之后在导入相应软件进行编辑。
DEM编辑主要是将高程加密点贴近地面，一般在房屋和有树木的地方加密点是贴在房屋和树
顶上的。
而且由于空三本身误差的存在，不同相对（一个相对分为左影像和右影像）的匹配点不同，高程也不尽相同。
一个模型中周边的变形是最大的，所以DEM在中间的精度最好。
将不同模型的DEM拼接成一个时一般是选取模型中间的加密点，取平均值得来的。
DOM是大部分航摄的最终也是最主要的成果。
做完上一步之后得到的就是DOM成果，标
准成果是需要按照地理坐标分幅输出的，DEM和DOM都一样。
最后如果可能的话，还会需要DLG成果，DLG是在空三成果的基础上在数据采集软件上进行的。