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無人機(jī)機(jī)載LiDAR航測(cè)技術(shù)的應(yīng)用研究目錄TOC\o"1-3"\h\u18962引言 188451.航測(cè)設(shè)備選型 1323062地貌復(fù)雜區(qū)機(jī)載LiDAR航測(cè) 24353.地形復(fù)雜區(qū)機(jī)載LiDar航測(cè) 489144.成果分析與結(jié)論 612222參考文獻(xiàn) 7摘要:本文通過對(duì)無人機(jī)航測(cè)技術(shù)的分析,研究了機(jī)載LiDAR航測(cè)技術(shù)在地形地貌復(fù)雜區(qū)的應(yīng)用優(yōu)勢(shì),并以AD森嶺公園地塊和AD遺址地塊為例,分別說明了機(jī)載LiDAR航測(cè)成果在地貌復(fù)雜區(qū)和地形復(fù)雜區(qū)的應(yīng)用效果均較好,最大誤差可以有效控制在5cm左右,最小誤差約為1cm左右,均能滿足像控精度要求,達(dá)到測(cè)繪精度標(biāo)準(zhǔn),論證了無人機(jī)機(jī)載LiDAR航測(cè)技術(shù)在地形地貌復(fù)雜區(qū)的測(cè)繪研究意義和應(yīng)用價(jià)值。關(guān)鍵詞:無人機(jī);機(jī)載雷達(dá);地形地貌測(cè)繪;引言無人機(jī)航測(cè)技術(shù)現(xiàn)已普遍應(yīng)用于各大行業(yè)的測(cè)繪工作中,傳統(tǒng)的無人機(jī)航測(cè)技術(shù)主要通過高清相機(jī)采集航測(cè)影像,通過點(diǎn)云投影算法建立實(shí)景三維模型,再通過模型處理軟件完成后續(xù)的測(cè)繪及規(guī)劃設(shè)計(jì)任務(wù)[1]。通過這種方法完成的測(cè)繪成果成本相對(duì)較低,但是測(cè)繪精度受測(cè)繪區(qū)域本身?xiàng)l件的影響較大,針對(duì)地形地貌復(fù)雜的地區(qū),高清航拍相機(jī)的測(cè)繪精度將大幅降低。針對(duì)這種情況,本文將研究無人機(jī)機(jī)載LiDAR航測(cè)技術(shù)在地形地貌復(fù)雜地區(qū)的應(yīng)用,旨在解決現(xiàn)有高清鏡頭航測(cè)技術(shù)的缺陷與不足。無人機(jī)載LiDAR技術(shù)具備作業(yè)面積廣、精度高、多回波去植被等優(yōu)點(diǎn),能有效保證測(cè)繪成果精度,有效解決生產(chǎn)項(xiàng)目要求面積廣、精度高、植被多的區(qū)域的測(cè)繪難題[2,3]。1.航測(cè)設(shè)備選型由于地形地貌復(fù)雜區(qū)測(cè)繪難度相對(duì)較大,影像采集密度相對(duì)較高,同時(shí)需要搭載激光雷達(dá)設(shè)備,故需選用續(xù)航能力強(qiáng)、穩(wěn)定性好、載荷重量大的多旋翼無人機(jī),本文選用多旋翼微型無人機(jī)FMD-2000作為航測(cè)設(shè)備,搭載D-LiDAR2000激光雷達(dá)數(shù)據(jù)采集設(shè)備[4,5]。FMD-2000無人機(jī)配備了不同的傳感器(加速計(jì)、陀螺儀、磁強(qiáng)計(jì)、氣壓計(jì)、GPS),可以執(zhí)行自動(dòng)飛行,并提供更大的穩(wěn)定性,其配有4個(gè)獨(dú)立的無刷電機(jī),可搭載正射模塊、傾斜攝影模塊、LiDAR模塊、農(nóng)業(yè)遙感模塊等多種數(shù)據(jù)采集設(shè)備,滿載飛行持續(xù)時(shí)間可達(dá)48分鐘,可滿足本案例行側(cè)需求。具體參數(shù)詳見表1。表1航測(cè)無人機(jī)設(shè)備參數(shù)表Tab.1EquipmentparametersofUAV無人機(jī)型號(hào)滿載續(xù)航(min)單架次航程(km)測(cè)控半徑(km)抗風(fēng)級(jí)別外形尺寸(展開)(mm)空機(jī)重量(kg)起飛重量(kg)巡航速度(m/s)最大平飛速度(m/s)最大爬升速度(m/s)升限高度(m)FMD-2000484055830×732×3786.67.515m/s2054500數(shù)據(jù)采集設(shè)備選用D-LiDAR2000輕型機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng),該模塊選用質(zhì)量輕、測(cè)距長(zhǎng)、精度高的激光傳感器,可以達(dá)到5cm(50m航高)測(cè)量精度,在保證低噪點(diǎn)率的同時(shí)調(diào)節(jié)探測(cè)距離,高照度環(huán)境(如晴天)的測(cè)距能力可達(dá)320m,低照度環(huán)境(如陰天、室內(nèi)、夜晚等)的測(cè)距能力可提升到450m,可讓飛機(jī)在更高的航行高度進(jìn)行作業(yè),提升作業(yè)效率。激光點(diǎn)頻為每秒24萬,點(diǎn)頻利用率100%,適用于高密度需求的作業(yè)場(chǎng)景。對(duì)于植被覆蓋的場(chǎng)景,三次回波技術(shù)可以使激光有更多次穿透機(jī)會(huì),可以進(jìn)行林業(yè)樹冠統(tǒng)計(jì)和林區(qū)地形等的高精度測(cè)繪。表2激光雷達(dá)鏡頭參數(shù)表Tab.2EquipmentparametersofLiDarlens鏡頭型號(hào)精度(cm)波長(zhǎng)(nm)水平視場(chǎng)角(°)垂直視場(chǎng)角(°)點(diǎn)頻(kpts/s)回波數(shù)回波強(qiáng)度(bits)測(cè)距精度(cm)橫滾/俯仰精度(°)航向角精度(°)重量(g)D-LiDar2000590570.44.5/77.224038±20.0060.036802地貌復(fù)雜區(qū)機(jī)載LiDAR航測(cè)地貌復(fù)雜區(qū)指由于植被茂密,地上附著物高大且數(shù)量繁多導(dǎo)致地表測(cè)繪困難,本文選取AD森林公園為例進(jìn)行分析說明,AD森嶺公園山水林田湖交錯(cuò),氣候適宜,植被茂密,針對(duì)這種地貌特征運(yùn)用傳統(tǒng)的實(shí)景三維測(cè)繪方法誤差較大,難以采集到地表數(shù)據(jù),從而造成植被覆蓋區(qū)地表高程整體偏高。本案例的測(cè)繪分析能夠進(jìn)一步說明機(jī)載LiDAR在地貌復(fù)雜區(qū)的測(cè)繪優(yōu)勢(shì),在地貌激光點(diǎn)云建模過程中采用最近鄰域分類法,該算法適用于多波段通感圖像分類建模,可以有效將地貌特征分類建模,最近鄰域分類法首先計(jì)算待分像元到每一類中每一個(gè)統(tǒng)計(jì)特征量間的距離,取其中最小的一個(gè)距離作為該像元到該類別的距離,最后比較該待分像元到所有類別間的距離,將其歸類。這樣就可以把樹冠、枝干、草木等地貌有效分類建模[6]。AD森林公園待測(cè)地塊如圖1所示(實(shí)景圖及激光影像圖)。圖1AD森嶺公園待測(cè)地塊Fig.1TheplotofADSenlingParktobesurveyed本文運(yùn)用FM無人機(jī)管家軟件的智激光模塊完成點(diǎn)云數(shù)據(jù)解算、航帶平差、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和正射影像賦色等步驟,該過程中無人機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)處理包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、機(jī)載三維激光軌跡線解算、點(diǎn)云解算、航帶平差、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、點(diǎn)云賦色、點(diǎn)云分類、成果輸出等步驟,上述步驟可以在數(shù)據(jù)預(yù)處理后通過FM無人機(jī)管家軟件自動(dòng)完成,在此不再贅述[7]。其中,數(shù)據(jù)預(yù)處理主要是對(duì)外業(yè)數(shù)據(jù)完整性進(jìn)行檢查,并進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換;機(jī)載三維激光軌跡線解算是機(jī)載三維激光數(shù)據(jù)處理工程中比較關(guān)鍵的一個(gè)環(huán)節(jié),需要通過基站靜態(tài)數(shù)據(jù)、機(jī)載IMU數(shù)據(jù)和機(jī)載GPS數(shù)據(jù)的耦合計(jì)算,得到無人機(jī)飛行軌跡線為點(diǎn)云解[8]。由于本文所選用的D-LiDAR2000輕型機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)具有多回波技術(shù),可以有效去除地表稀疏植被,通過類別提取和點(diǎn)云分類得到去植被后的地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)[9]。本文選取AD森嶺公園待測(cè)地塊局部放大區(qū)域進(jìn)行具體分析,并在此區(qū)域內(nèi)截取剖面進(jìn)行去植被效果分析,對(duì)比分析情況如表3所示。表3激光雷達(dá)去植被效果分析表Table3Analysiseffectofremovingvegetation航測(cè)影像去植被前航測(cè)影像去植被后剖面位置示意圖LiDar點(diǎn)云去植被效果圖根據(jù)表3可知,剖面位置在航測(cè)影像去植被后會(huì)暴露出較多黑色點(diǎn)位,是由于去除高程變異點(diǎn)后實(shí)際地形高程點(diǎn)沒有影像覆蓋所致,但是這些點(diǎn)位具有地形表面的實(shí)際高程坐標(biāo);LiDar點(diǎn)云去植被效果圖航測(cè)影像去植被后剖面與地形交線轉(zhuǎn)變?yōu)閱我磺€,更能有效的反應(yīng)地形表面高程變化的實(shí)際情況,可以大幅提高地形表面測(cè)繪的精度。3.地形復(fù)雜區(qū)機(jī)載LiDar航測(cè)地形復(fù)雜區(qū)測(cè)繪本文選用AD遺址案例進(jìn)行分析說明,該地區(qū)地形結(jié)構(gòu)復(fù)雜,遺址地塊凹凸變化較多,高程突變較多,傳統(tǒng)的高清鏡頭實(shí)景三維測(cè)繪方法針對(duì)這種情況是難以實(shí)現(xiàn)高精度測(cè)繪的。因此,本案例的測(cè)繪分析能夠進(jìn)一步說明機(jī)載LiDAR在地形復(fù)雜區(qū)的測(cè)繪優(yōu)勢(shì),在地形激光點(diǎn)云建模過程中選用球形鄰域算法,利用局部鄰域點(diǎn)集的二階曲面逼近方法估計(jì)每個(gè)點(diǎn)的微分幾何屬性值,再根據(jù)各點(diǎn)的兩個(gè)主曲率差異初步篩選疑似球面點(diǎn),并對(duì)疑似球面點(diǎn)聚類,這樣就可以比較好的反應(yīng)地形表面的原有結(jié)構(gòu)特征[10]。AD遺址待測(cè)地塊如圖1所示。圖2AD遺址待測(cè)地塊Figure2TheplotofADsitetobesurveyed由于激光雷達(dá)鏡頭可以有效反饋各待測(cè)點(diǎn)位坐標(biāo)位置,但是數(shù)據(jù)量較大,本文采用激光打點(diǎn)方法對(duì)AD遺址地塊進(jìn)行高程變異處進(jìn)行標(biāo)記。運(yùn)用航測(cè)無人機(jī)打在激光雷達(dá)設(shè)備對(duì)AD遺址待測(cè)區(qū)塊進(jìn)行掃描,縱向掃描重疊率50%,橫向掃描重疊路60%,當(dāng)航測(cè)點(diǎn)位高程發(fā)生突變時(shí)在突變發(fā)生前后分別記一次坐標(biāo)存儲(chǔ)及點(diǎn)位高程存儲(chǔ),最終高程突變位置前后變?yōu)闃?biāo)記點(diǎn)[11,12]。標(biāo)記點(diǎn)分別記錄如圖3左、右兩圖所示。圖3AD遺址地塊激光打點(diǎn)Fig.3LaserspottingofADsiteplots由于傳統(tǒng)的實(shí)景三維建模難以實(shí)現(xiàn)高程突變點(diǎn)位的實(shí)景建模,在高程突變區(qū)往往會(huì)發(fā)生影像扭曲和畸變,而運(yùn)用激光雷達(dá)對(duì)高程變異處進(jìn)行高程標(biāo)記后可有效抑制實(shí)景模型扭曲與畸變,從而提高航測(cè)影像的測(cè)繪精度,同時(shí)不增加無人機(jī)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)負(fù)擔(dān),最終,航測(cè)模型建立如圖4所示。通過圖4可知,AD遺址地塊航測(cè)模型可視化效果較好,高程突變位置沒有發(fā)生扭曲,邊線清晰,影響完整,精度相對(duì)較高。圖4AD遺址地塊測(cè)繪效果Fig.4ThemappingeffectofADsite4.成果分析與結(jié)論為進(jìn)一步論證無人機(jī)機(jī)載LiDAR航測(cè)技術(shù)在地形地貌復(fù)雜區(qū)的測(cè)繪精度,本文運(yùn)用Random函數(shù)分別隨機(jī)在AD森嶺公園地塊和AD遺址地塊選取376個(gè)測(cè)繪點(diǎn)位于該地區(qū)原有地形等高線測(cè)繪成果進(jìn)行對(duì)比分析[13,14],具體如表4所示。表4測(cè)繪成果對(duì)比分析表Tab.4ComparativeanalysisofSurveyingandmappingresults點(diǎn)位數(shù)檢驗(yàn)值R最小誤差

(m)最大誤差

(m)AD森嶺公園地塊3760.092-0.0110.041AD遺址地塊3760.0930.0080.051合計(jì)756——-0.0110.041通過誤差統(tǒng)計(jì)分析可知,AD森嶺公園地塊和AD遺址地塊機(jī)載LiDAR航測(cè)成果均能通過R檢驗(yàn),滿足置信度95%標(biāo)準(zhǔn),同時(shí)最大誤差可以有效控制在5cm左右,最小誤差約為1cm左右,針對(duì)地形復(fù)雜區(qū)的測(cè)繪精度略低于地貌復(fù)雜區(qū)的測(cè)繪精度,可知無人機(jī)機(jī)載LiDAR航測(cè)技術(shù)在去植被方面應(yīng)用效果更佳,其三回波反向區(qū)植被效果較好,針對(duì)地形突變處理精度雖然叫地貌去植被測(cè)繪成果略低,但仍能滿足像控精度要求,能夠達(dá)到測(cè)繪精度標(biāo)準(zhǔn)[15]。因此,基本可以認(rèn)為無人機(jī)機(jī)載LiDAR航測(cè)技術(shù)在地形地貌復(fù)雜區(qū)的應(yīng)用效果較好,具有一定的研究意義和應(yīng)用價(jià)值。參考文獻(xiàn)[1]張福存,薛晉宇,賈國(guó)煥,陳興芳,賈國(guó)龍,王曉東.基于實(shí)景三維模型的城市1:500地形圖測(cè)繪[J].地理空間信息,2021,19(02):36-39+70+6.[2]唐敏,黃華平,羅楓.無人機(jī)LiDar技術(shù)在復(fù)雜艱險(xiǎn)山區(qū)高精度制圖中的應(yīng)用[J].測(cè)繪,2020,43(01):20-25.[3]楊昆侖,趙軍平.無人機(jī)LiDar系統(tǒng)在大比例尺地形圖測(cè)繪中的應(yīng)用[J].測(cè)繪技術(shù)裝備,2020,22(02):69-72.[4]張顏,劉夢(mèng)琪,丁振宇,王博.航測(cè)無人機(jī)數(shù)據(jù)處理軟件對(duì)比分析[J].中國(guó)高新科技,2018(15):93-95.[5]晏磊,廖小罕,周成虎,樊邦奎,龔健雅,崔鵬,鄭玉權(quán),譚翔.中國(guó)無人機(jī)遙感技術(shù)突破與產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜述[J].地球信息科學(xué)學(xué)報(bào),2019,21(04):476-495.[6]王絢,范宣梅,楊帆,董秀軍.植被茂密山區(qū)地質(zhì)災(zāi)害遙感解譯方法研究[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版),2020,45(11):1771-1781.[7]張德成.飛馬F200固定翼無人機(jī)航空攝影測(cè)量在奮斗水庫(kù)工程水中的首次應(yīng)用[J].黑龍江水利科技,2018,46(09):137-138.[8]杜金莉.基于3DMapping軟件的LiDar點(diǎn)云數(shù)據(jù)的等高線提取[J].地理空間信息,2021,19(04):113-114+130+8.[9]李倩麗,王娜,王西萍.利用LiDar點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成等高線在生產(chǎn)中的應(yīng)用[J].測(cè)繪標(biāo)準(zhǔn)化,2019,35(02):43-44.[10]劉增良,陳思,陳品祥.城市傾斜攝影實(shí)景三維模型數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查方法研究與實(shí)踐[J].測(cè)繪通報(bào),2019(02):108-112.[11]劉增良,陳思,陳品祥.城市傾斜攝影實(shí)景三維模型數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查方法研究與實(shí)踐[J].測(cè)繪通報(bào),2019(02):108-112.[12]鄭晶,溫玉維,李小雁,盧召艷

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