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1、第12卷第2期地球信息科学学报Vol12,No22010年4月JOURNALOFGEOINFORMATIONSCIENCEApr,2010无控制点数据的无人机影像快速处理1,32*21,3宫阿都,何孝莹,雷添杰,李京(1民政部/教育部减灾与应急管理研究院(北京师范大学),北京100875;2北京师范大学资源学院,北京100875;3北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京100875)摘要:本文以四川地震灾区作为典型研究区,尝试在无其他控制点数据时,仅利用小型无人机影像和无人机系统自身记录的辅助数据,进行无人机影像的快速匹配、拼接和纠正处理。首先,对小型无人
2、机获取的影像数据和辅助数据进行了详细分析,然后,将小区域原始影像利用影像匹配算法进行自动拼接,拼接后的分块区域再根据辅助数据进行纠正处理。SIFT算法被运用到无人机影像的匹配中,达到了较好的速度和精度;分块拼接后的成果利用辅助数据的伪中心点进行纠正,相对精度较高,镶嵌结果无视觉错位。最后,将纠正结果和GoogleEarth影像数据叠加进行精度检查,主要标志性地物重叠良好。关键词:无人机;影像;控制点;快速拼接;纠正1引言便,但由于受自身载荷的限制,飞行受气流影响大,姿态较不稳定,且无姿态角记录数据。试验无人机(UAV)遥感监测是一种新的遥感手段,地区处于震后灾区,没有高精度控制点数据,因
3、具有快速、灵活、低成本、高影像分辨率等特此,在后期的处理中参照第一类思想进行影像拼[1]点。它适于人力无法进入的危险区域作业,以接和纠正,在影像拼接时引进局部不变特征的影及各类灾害的应急监测和灾区重建等工作。但无像匹配方法,提出适合试验影像特点的分块拼接人机低空遥感系统的影像受飞行质量影响,暂时方案,并充分利用已有的数据获取具有地理坐标还难以达到传统的空中三角测量要求的水平,因的飞行整体影像图。此,无人机影像处理不能完全采用传统的航空摄影流程。到目前为止,国内还没有一套成熟的无2震区无人机影像数据获取与分析[2]人机影像处理体系,相应的处理软件也很少见。现阶段无人机影像处理的基本流程,总
4、的来本次试验于2009年5月59日在四川省绵竹说可分为两类。一是对已有影像配准后再几何纠市汉旺镇进行,汉旺镇位于四川盆地东北部,地正处理,这是目前大多数从事无人机作业的公司貌特征为山地和丘陵。中亚热带湿润气候区,云所采用的方法,如北京天富勤公司采用的无人机量多,湿度大。当天天气晴转多云,风力小于三影像处理工作流程;二是针对无人机影像特点参级。无人机沿河谷一侧飞行,飞行区域地势较为照传统的摄影测量流程进行的处理,这样处理的平坦,平均高程为660m。设计航飞区域总面积2结果精度比较高,但同时对原始数据的要求也较为35km。高,需要有高精度的姿态参数和控制点数据,如中国测绘科学研究院崔红霞、王
5、聪华等人自主研21无人机姿态参数与影像数据[3-4]究的算法和开发的处理软件。(1)无人机平台与遥感性能指标本次试验采用小型无人机,成本低,运输方航飞时的飞行区域如图1所示,采用的小型收稿日期:2009-10-30;修回日期:2010-03-15.基金项目:国家科技支撑计划课题(2006BAJ05A01);国家自然科学基金项目(40701114);高等学校博士学科点专项科研基金项目(20070027017);北京市自然科学基金项目(8082015)。作者简介:宫阿都(1976-),男,山东威海人,博士,讲师,主要研究方向为资源环境遥感。Emai:lgad@irescn*通讯作者:何
6、孝莹(1981-),女,安徽广德人,博士。主要研究方向为遥感信息提取。Emai:lhexiaoying@irescn来自北京天富勤科技有限公司,无人机在低空遥感中的应用报告(2009)。2期宫阿都等:无控制点数据的无人机影像快速处理255个架次,共获取3456张大小为3兆左右的影像,每张影像对应一组辅助数据。无人机自动记录的辅助数据格式如表3所示,共有六类数据,分别为编号(对应每张影像)、经纬度(机载GPS记录的位置坐标)、速度、高度和方向角。表3无人机遥感系统记录的辅助数据Tab3AuxiliarydatarecordedbytheUAVremotesensingsyt
7、em速度高度方向角编号纬度经度(m/s)(m)()0001312723510410535V000H0682C1400002312723510410534V000H0682C1400003312698410410183V044H0874C143图1四川省绵竹市汉旺镇飞行区域设计图0004312696510410202V043H0872C141Fig1Planofthe
