[发明专利]一种基于DEM的倾斜摄影无像控点航摄测区归并方法

说明书

本发明公开了一种基于DEM的倾斜摄影无像控点测区归并方法。该方法包括如下步骤：步骤1，基于无人机POS数据计算各航摄测区DEM区域范围；步骤2，基于航摄测区DEM区域范围采用逐点内插方法构建各测区规则格网数字高程模型；步骤3，依据《低空数字航空摄影规范》中的航线设计规范计算测区DEM基准面高度，并确定两两相邻测区之间的航高差临界值；步骤4，基于无人机POS数据计算两两相邻测区之间实际航高差；步骤5，以实际航高差小于航高差临界值为依据对测区进行归并，最终得出可以一起进行空中三角测量计算的航摄测区归并集。相比传统的人工归并方法，本发明的方法在航摄测区的匹配准确率和划分效率方面有大幅提升。

技术领域

本发明涉及一种基于数字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)的倾斜摄影无像控点航摄测区归并方法。

背景技术

随着并行计算技术的发展和基于差分GPS定位(DGPS)的空中三角测量技术的出现，海量、无序、多分辨率影像的快速密集匹配成为可能。其中目前处于业界领先水平的Context Capture(原Smart3D)自动化三维重建软件，在没有POS数据和控制点(GCP)情况下就可以实现大规模实景三维模型的快速自动化生产。然而在大面积山区无人机航空摄影测量过程中，由于无人机的续航时间、地形起伏等原因导致航摄时需要对摄影区域划分为多个航摄测区。为了避免增加实景三维模型拼接次数和由于拼接导致模型精度降低等问题的出现，需要尽可能将多个航摄测区合并进行空中三角测量。

近年来，国内外对于单个航摄测区的空中三角测量精度的研究已经取得很多成果，包括像控点的布设方法对单个航摄测区的空中三角测量精度的影响，极大的降低了外业控制点布设对空中三角测量精度的影响；不同参数下光束法区域网平差对空中三角测量精度影响，优化了空中三角测量过程中的算法。但是目前，对于无像控点航摄测区的归并主要使用传统人工方法，传统人工归并方法较为落后，归纳起来主要有以下几点：

(1)航摄测区归并没有判断指标

传统的人工归并方法是通过个人经验尝试将多个航摄测区合并进行空中三角测量，对其结果的精度情况进行判断，如果可以就继续添加航摄测区，直到添加航摄测区的空中三角测量结果无法准确定向为止。这种传统人工方法完全凭借数据处理人员的经验进行归并，其匹配准确率和划分效率极低。

(2)无法应用于大面积山区航空摄影数据处理

传统的人工归并方法在大面积山区航空摄影数据处理过程中依赖控制点的数量、精度、布设方式等因素。然而在山区的地形起伏原因导致航摄测区之间的航高差往往较大，同时在山区控制点采集也较城镇困难很多，这就导致传统的人工归并方法无法应用于大规模山区航空摄影数据处理。

以上无像控点航摄测区使用传统人工归并方法的不足，对于大规模山区航空摄影数据的精确匹配、快速划分、实景三维模型的生产都造成了较大困难。更为重要的是，由于多个航摄测区合并进行空中三角测量精度受制于原始数据精度、平差方法、像控点布设方法、区域网几何强度等多种因素，利用传统人工方法进行航摄测区归并的效率很低，导致人力、硬件资源的浪费。

发明内容

本发明的目的在于确定影响航摄测区合并进行空中三角测量精度的主要因素及指标，同时将这些因素作为航摄测区归并的基础，提供一种自动归并方法，实现对无像控点航摄测区的准确、快速归并,以替代传统的人工匹配划分方法。

本发明采用的技术方案如下：

一种基于DEM的倾斜摄影无像控点测区归并方法，具体步骤如下：

步骤1，POS数据计算测区DEM区域范围：

获得各测区无人机POS数据；筛选出POS数据中测区四个角的经纬度坐标，通过垂直投影方式确定测区DEM区域范围四个角的经纬度坐标；

步骤2，构建各测区规则格网数字高程模型：