數(shù)字?jǐn)z影測量

1、數(shù)字?jǐn)z影測量定義一：基于數(shù)字影像與攝影測量的基本原理，應(yīng)用計算機(jī)技術(shù)、數(shù)字影像處理、影像匹配、模式識別等多學(xué)科的理論與方法，提取所攝對象的幾何與屬性信息，并用數(shù)字方式表達(dá)的攝影測量的分支學(xué)科。數(shù)字?jǐn)z影測量定義二：基于攝影測量的基本原理，應(yīng)用計算機(jī)技術(shù)，從影像（包括硬拷貝影像、數(shù)字影像或數(shù)字化影像）提取所攝對象的幾何與屬性信息，并用數(shù)字方式表達(dá)的攝影測量的分支學(xué)科。數(shù)字?jǐn)z影測量的基本范疇：確定被攝定對象的幾何和物理屬性，即量測和理解。計算機(jī)輔助測圖：以計算機(jī)及其輸入、輸出設(shè)備為主要制圖工具實現(xiàn)從影像中提取地圖信息及其轉(zhuǎn)換、傳輸、存儲、處理和顯示。一個完全的機(jī)助測圖系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)

2、輸出三部分。數(shù)據(jù)采集主要過程：1） 像片的定向，在解析測圖儀上要進(jìn)行解析內(nèi)定向、相對定向和絕對定向或一步定向，在機(jī)助的立體坐標(biāo)儀也要經(jīng)過上訴定向。2） 像片定向后，要輸入一些基本參數(shù)，如測圖比例尺、圖幅的圖廓點坐標(biāo)、測圖窗口參數(shù)。3） 為了形成最終形式的庫存數(shù)據(jù)，必須給不同的坐標(biāo)（地物）以不同的屬性代碼（特征碼），因而從測量每一個地物之前必須要輸入屬性碼。4） 逐點量測地物上的每一個應(yīng)記錄點，或?qū)Φ匚铩⒌孛玻ǖ雀呔€等）進(jìn)行跟蹤，由系統(tǒng)確定點的記錄與否。5） 當(dāng)發(fā)現(xiàn)錯誤時進(jìn)行聯(lián)機(jī)編輯，包括刪除、修改、增補(bǔ)等功能，不過聯(lián)機(jī)編輯不宜過多以免降低測圖儀利用效率。6） 所測數(shù)據(jù)以圖形方式顯示在計算機(jī)屏幕

3、上，以便監(jiān)測量測結(jié)果的正確與否。為快速確定需要編輯的地物，在數(shù)據(jù)采集時要建立屏幕檢索表（作用）。數(shù)字地面模型（DTM）：是地形表 面形態(tài)多種信息（地形、環(huán)境、土地利用、人口分布等）的一 種數(shù)字化表示。數(shù)字表面模型（DSM）：包含了地表建筑物、橋 梁和樹木等高度的數(shù)字高程模型數(shù)字高程模型DEM ：一個地理信息數(shù)據(jù)庫的基本內(nèi)核，若只考慮DTM的地形分量，則為DEM。表示區(qū)域D上的三維數(shù)字向量序列。其中，（X,Y)是平面坐標(biāo),Z是點對應(yīng)的高程。 DEM的表現(xiàn)形式：1)規(guī)則矩形格網(wǎng)（GRID)：利用一系列在X，Y方向上都是等間隔排列的 地形點的高程Z表示地形，形成一個矩形格網(wǎng)DEM。優(yōu)點：存貯量?。?/p>

4、壓縮）,便于存取和管理： 缺點：有時不能準(zhǔn)確表示地形的結(jié)構(gòu)和細(xì)部2)不規(guī)則三角網(wǎng)（TIN）:若將按地形特征采集的點按一定規(guī)則連接成覆 蓋整個區(qū)域且互不重疊的許多三角形，構(gòu)成一個不規(guī)則三角網(wǎng).優(yōu)點：能較好地顧及地面的點、線特征，表示復(fù)雜地形比規(guī) 則格網(wǎng)精確； 缺點：數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，管理不便.3) GRID-TIN混合網(wǎng)：綜合運用規(guī)則格網(wǎng)和不規(guī)則三角網(wǎng)來表示地形，一般地區(qū)使用矩形網(wǎng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，沿地形特征則附加三角網(wǎng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。漸進(jìn)采樣：先按照預(yù)定的比較稀疏的間隔進(jìn)行采樣，獲得一個比較稀疏的格網(wǎng)，然后分析是否需要對格網(wǎng)進(jìn)行加密。逐點內(nèi)插法：以每一待定點為中心，定義一個局部函數(shù)去擬合周圍的數(shù)據(jù)點，

5、生成DEM的過程：1、建立局部坐標(biāo)：對DEM每一個格網(wǎng)點，從數(shù)據(jù)點中檢索與該DEM格網(wǎng)點對應(yīng)的幾個分塊格網(wǎng)中的數(shù)據(jù)點，將坐標(biāo)原點移 至該DEM格網(wǎng)點P（Xp，Yp）。2、 選取臨近數(shù)據(jù)點，以待定點P為圓心，R為半徑作圓，凡落在圓內(nèi)的數(shù)據(jù)點即被選用。3、 列出誤差方程式（采用二次曲面作為擬合曲面）V =Ax2+Bxy+Cy2 +Dx+ Ey+F Z 4、 計算每一數(shù)據(jù)點的權(quán)（數(shù)據(jù)點到待定點的距離),反映了該點與待定點相關(guān)程度（距離d越小，對待定點影響越大，則權(quán)越大）。5、 法化求解因為p位于原點（x,y均等于0），系數(shù)F是待定點內(nèi)插高程值ZP數(shù)字地面模型的應(yīng)用：1）、基于矩形格網(wǎng)的DEM多項式內(nèi)

6、插：雙線性多項式/雙曲面內(nèi)插、雙三次多項式內(nèi)插（三次曲面）；2） 等高線的繪制：等高線跟蹤、等高線光滑（曲線內(nèi)插）3） 立體圖透視；4）坡度、坡向的計算；面積、體積的計算；單片修測；數(shù)字微分糾正單片修測步驟：1、進(jìn)行單張像片空間后方交會，確定像片的方位元素2、 量測像點坐標(biāo)（x,y）； 3、取一高程近似值Z0;4、 將（x,y）與Z0代入共線方程，計算出地面平面坐標(biāo)近似值（X1,Y1）；5、 將（X1,Y1）及DEM內(nèi)插出高程Z1;6、 重復(fù)步驟4、5，直至（）與（）之差小于給定的限差。角度判斷法建立TIN：當(dāng)已知三角形的兩個頂點(一條邊）后，利用余弦定理計算備選第三頂點為角頂點的三角形內(nèi)角大

7、小，選擇最大值對應(yīng)的點為第三點。角度判斷法建立TIN步驟為：1、將原始數(shù)據(jù)分塊，以便檢索所處理三角形鄰近點，不必檢索所有數(shù)據(jù)。2、 確定第一個三角形：離散點中選取一點A作為第一點，在其附近選取距離最近的一點B為第二點，對附件的點C利用余弦定理C為第三點.3、 三角形的擴(kuò)展：由第一個三角形向外擴(kuò)展，將全部離散點構(gòu)成三角網(wǎng)，并保證三角網(wǎng)沒有重復(fù)、交叉的三角形。向外擴(kuò)展處理、重復(fù)與交叉的檢測。原則：每一次新增的兩條邊，按角度最大的原則向外擴(kuò)展，并進(jìn) 行是否重復(fù)的檢測。4、 所有生成的三角形的新生邊均經(jīng)過擴(kuò)展處理時，則全部離散的數(shù)據(jù)點被連成一個不規(guī)則三角網(wǎng)DEM.數(shù)字影像：像點坐標(biāo)和每個像點的灰度分布

8、都是用離散數(shù) 據(jù)表示的圖像，本質(zhì)上是一個灰度矩陣。數(shù)字影像的獲?。海?）采樣：圖像空間分布范圍的離散過程（獲取像素）對現(xiàn)實空間場景（坐標(biāo)的）離散化形成數(shù)字化 表示的過程。（也就是用空間上部分點的灰度值代表 圖像，這些點稱為采樣點（：由連續(xù)灰度函數(shù)到 離散數(shù)字圖像） （2）量化： 連續(xù)灰度函數(shù)幅值的離散過程（獲取灰度）將采樣得到的影像密度按照一定的規(guī)則轉(zhuǎn)換為灰度值的過程。采樣定理(作用）：當(dāng)采樣間隔能使在函數(shù)g(x)中存在的最高頻率中每周期取兩個樣時，則根據(jù)采樣數(shù)據(jù)可以恢復(fù)原函數(shù)g(x）。數(shù)字影像重采樣：當(dāng)欲知不位于矩陣（采樣）點上的原始函數(shù)g(x,y)的數(shù)值時就需 進(jìn)行內(nèi)插，此時稱為重采樣，即

9、在原采樣的基礎(chǔ)上再一次采樣。（由離散數(shù)字圖像到原始連續(xù)灰度函數(shù)）重采樣的方法：1、最鄰近法 最鄰近法重采樣的卷積核是一個盒狀函數(shù)，直接取與p(x,y)點位置最近像元N的灰度值為該點的灰度作為采樣值，N為最近點。2、雙線性插值法：卷積核是一個三角形函數(shù)，與sinc有一定的相似性。3、雙三次卷積法 ：卷積核利用三次樣條函數(shù)，更接近于sinc函數(shù)。相對定向：一張影像的局部同另一張影像的局部匹配的過程相關(guān)定向目的：恢復(fù)立體像對在成像瞬間的相對方位，使同名光線對對相交，形成與實際場景相似的幾何模型，可分為連續(xù)像對相對定向和單獨像對相對定向。核線影像：對立體像對兩原始數(shù)字影像進(jìn)行重采樣，使影像掃描行與核線

10、重合，并使同名核線的影像掃描行的序號相同。核線幾何關(guān)系解析分類（確定同名核線的方法）：（1） 基于數(shù)字影像幾何糾正的核線解析關(guān)系：將傾斜像片上核線投影糾正到水平像片對上，求得水平像片對上的同名核線。（2） 基于共面條件的核線解析關(guān)系：直接從核線定義出發(fā)，不通過水平像片作為媒介，直接在傾斜像片上獲取同名核線。有理多項式系數(shù)（RPC）文件中90個參數(shù)80個有理多項式系數(shù)，10個規(guī)則化參數(shù)。點特征：指影像上具有確定的、明顯表現(xiàn)的像點點特征提取算子的基本思想過程：（1）計算各個像元的興趣值（2）給定經(jīng)驗值并選取候選點將興趣值大于該閾值的點作為候選點，閾值的選擇應(yīng)以候選點中包括所需要的特征點，而又不包含

11、過多的非特征點為原則。（3）抑制局部非最大選取候選點中的極值點作為特征點。在一定大小的窗口內(nèi)（可 不同于興趣值計算窗口），將候選點中興趣值不是最大者去掉， 僅留下一個興趣值最大者，該像素為一個特征點。點特征提取算子分類：1、Moravec算子基本思想：在四個主要方向上，選取具有最大-最小灰度方差的點 作為特征點。2、Förstner算子基本思想：通過計算各像素的Roberts梯度和像素（c,r)為中心的一個窗口的灰度協(xié)方差矩陣，在影像中尋找具有可能小而接近圓的誤差橢圓的點作為特征點。3、Harris算子：該算法通過分析一定窗口內(nèi)與自相關(guān) 函數(shù)相聯(lián)系的矩陣M提取角點。4、SUSAN算子

12、：通過統(tǒng)計圓形模板內(nèi)符合要求的像素數(shù)目（一個積分過程）檢測角點5、SIFT算子：概念：是一種基于尺度空間的、對圖像縮放、旋 轉(zhuǎn)甚至是仿射變換保持保持不變性的圖像 局部特征描述算子。SIFT算子特點： 1）SIFT特征是圖像的局部特征，其對旋轉(zhuǎn)、尺度縮放、亮度變化保持不變性，提高了影像匹配的穩(wěn)定性； u 2）獨特性好，信息量豐富，適用于在海量特征庫中進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的匹配； u 3）多量性，少數(shù)幾個物體也可以產(chǎn)生大量的SIFT特征向量； u 4）高速性，經(jīng)優(yōu)化的SIFT匹配算法甚至可達(dá)到實時的要求； u 5）可擴(kuò)展性，可方便的與其他形式的特征向量進(jìn)行聯(lián)合。SIFT算子的主要步驟：（1）建立尺度空間

13、，并在尺度空間中尋找極值點；（2）關(guān)鍵點的精確定位；（3）確定關(guān)鍵點的主方向；（4）關(guān)鍵點描述線特征提取算子：線特征提取算子是指運用某種算法使圖像中的“線”更為突出的算子，通常也稱邊緣檢測算子線特征提取算子種類：1）梯度算子對于一給定的閾值T，當(dāng) 時，則 認(rèn)為像素（i,j）是邊緣上的點2） Roberts梯度算子、Prewitt梯度算子、Sobel梯度算子3） 方向差分算子4） 方向二階差分算子影像中點特征或者線特征點上的灰度與其周圍或兩側(cè) 影像灰度平均值差別較大使用5） 拉普拉斯算子6） 高斯-拉普拉斯算子概念：在提取邊緣時，利用高斯函數(shù)先進(jìn)行低通濾波，然后再利 用拉普拉斯算子進(jìn)行高通濾波并

14、提取零交叉點的方法。7） Canny算子低錯誤率、最優(yōu)定位、檢測點與邊緣點一一對應(yīng)8） Hough變換用于檢測圖像中直 線、圓、拋物線、橢圓等能夠用一定函數(shù)關(guān)系描述的曲線。影像分割：根據(jù)物體區(qū)域內(nèi)部具有同一性，把一幅影像分為若干子區(qū)域，每一個區(qū)域?qū)?yīng)于某一物體或者物體的某一部分影像相關(guān)：利用兩個信號的相關(guān)函數(shù)，評價它們的相似性以確定同名點。數(shù)字相關(guān)：利用計算機(jī)對數(shù)字影像進(jìn)行數(shù)值計算的方法完成影像的相關(guān)（匹配）。影像金字塔是由原始影像按照一定規(guī)則生成的由細(xì)到粗不同分辨率的影像集。金字塔影像結(jié)構(gòu)：對二維影像逐次進(jìn)行低通濾波，增大采樣間隔，得到一個像元素總數(shù)逐漸變小的影像序列，將這些影像疊置起來頗像

15、一座金字塔。高層-低頻信息-保證可靠性； 底層-高頻信息-保證精度。課本185影像匹配的實質(zhì)：在兩幅（多幅）影像之間識別同名像點，其是計算機(jī)視覺以及數(shù)字?jǐn)z影測量的核心問題。影響匹配基本算法：1、相關(guān)函數(shù)測度 ：計算比較簡單，沒有考慮灰度畸變和幾何變形的影響。2、 協(xié)方差函數(shù)測度（中心化的相關(guān)函數(shù)）計算比較簡單，沒有考慮幾何變形 的影響，當(dāng)兩影像的灰度強(qiáng)度平均相差一個常量時，不受影響，但灰度反差拉伸對其有影響3、 相關(guān)系數(shù)測度（標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)方差函數(shù)）協(xié)方差函數(shù)除以兩信號的方差即可得到相關(guān)系數(shù)，計算比較復(fù)雜，沒有考慮幾何變形的影響，不受線性畸變的影響4、 差平方和測度 是N維空間點Y與點X之間距離的

16、平方。故差平方和最小等于N維空間點Y與點X之距離最小。計算簡單，沒有考慮灰度畸變和幾何變形的影響。5、差絕對和測度兩影像窗口灰度差絕對值和即矢量X-Y之分量的絕對值之和?；谖锓降挠绊懫ヅ洌╒LL法）可直接生成DEM。鉛垂線軌跡法影像匹配主要步驟：1、 給定（X，Y）和Zmin，按高程精度要求確定Z； 2、 計算Zi ，(xi,yi)，(xi ,yi)；3、 計算相關(guān)測度，如i；4、 尋找最佳匹配值，如、k；5、 利用最佳匹配值及相鄰匹配值擬合一拋物線， 以其極值對應(yīng)的高程作為計算點的高程，或以更小的 Z重復(fù)以上過程。最小二乘影響匹配的基本思想：在影響匹配中引入變形參數(shù)（輻射畸變和幾何畸變），

17、同時按照最小二乘原則，解求這些參數(shù)。單點最小二乘影像匹配計算過程：（1）賦初值：給出各未知數(shù)的初值。（2）幾何畸變改正：用變形改正參數(shù)初值計算右窗口各點的新坐標(biāo)。（3）灰度重采樣：用對新坐標(biāo)位置用雙線性內(nèi)插法得到各點的灰度值。（4）輻射畸變改正：計算各點的新灰度。（5）計算相關(guān)系數(shù)。判斷是否繼續(xù)迭代 ，若完成迭代則到第九步，否則繼續(xù)（相關(guān)系數(shù)由大變小時停止迭代）（6）用最小二乘影像匹配計算參數(shù)改正值dh0,dh1, da0（7）計算變形參數(shù)的新值，然后轉(zhuǎn)到第（2）步。（8）重復(fù)第二至第七步。（9）計算最佳匹配點位。在匹配結(jié)束后，一般可認(rèn)為搜索影像窗口中心的變換位置是目標(biāo)窗口中心的共軛位置，即將

18、最終求得的各參數(shù)值代入公式得到最終搜索窗口配準(zhǔn)點坐標(biāo)最小二乘影像匹配精度結(jié)論：1） 最小二乘影像匹配的精度與相關(guān)系數(shù)有關(guān)，相關(guān)系數(shù)越大則精度越高。換言之，它與影像窗口的“信噪比”有關(guān)，信噪比越大，則匹配的精度越高。 2）影像匹配精度還與影像的紋理結(jié)構(gòu)有關(guān)， 越大，則匹配精度越高，反之，當(dāng)其趨近于0時，說明目標(biāo)窗口內(nèi)灰度值沒有變化，則無法進(jìn)行影像匹配?；谔卣鞯挠跋衿ヅ溥^程：特征提取利用一組參數(shù)對特征作描述利用參數(shù)進(jìn)行特征匹配特征匹配可分為：特征提取利用一組參數(shù)對特做作描述利用參數(shù)進(jìn)行特征匹配匹配侯選點的選擇：a) 對右影像也進(jìn)行相應(yīng)的點特征提取，挑選預(yù)選區(qū)內(nèi)的特征點作為候選點。 b) 右影像不

19、進(jìn)行點特征提取，將預(yù)測區(qū)內(nèi)的每一點都作為候選點。 c) 右影像不進(jìn)行特征提取，利用其他準(zhǔn)則挑選可能的候選點。間接法數(shù)字微分糾正過程：1、計算地面點坐標(biāo)正射影像上一點（像素中心）P，正射影像左下角坐標(biāo)A，比例尺分母為M,則表示出P點對用的地面坐標(biāo)（X,Y）2、 計算像點坐標(biāo)：Z時P點高程，由DEM內(nèi)插求得。3、 灰度內(nèi)插：由于所得像點不一定落在像素中心，所以進(jìn)行灰度內(nèi)插，一般可采用雙線性內(nèi)插求得像點P的灰度值。4、 灰度賦值：像點P的灰度值賦值給糾正后的像元素P。由DEM與原始影像制作景觀圖：（1） 將DEM劃分為m*n個地面元，原則是使景觀圖上像素之間無縫隙并盡可能的大； （2） 計算地面元在

20、景觀圖上的像素行 列號。 （3） 進(jìn)行消隱處理； （4） 由地面元計算其對應(yīng)的原始影像 像素行列號；（5） 雙線性內(nèi)插計算的灰度值gp； （6） 將灰度值gp賦予景觀圖像素。 真正射影像：在數(shù)字微分糾正過程中，要以數(shù)字表面模型DSM為基礎(chǔ)來進(jìn)行數(shù)字微分糾正。新型攝影測量傳感器：框幅式數(shù)碼航空相機(jī)、三線陣數(shù)碼相機(jī)、機(jī)載定位定向系統(tǒng)（POS）、機(jī)載激光掃描系統(tǒng)、干涉雷達(dá)真正射影像流程圖： 綜合：1、 論述攝影測量現(xiàn)狀與未來發(fā)展的方向、趨勢。攝影測量的發(fā)展經(jīng)過模擬、解析、數(shù)字3三個發(fā)展階段后，又從數(shù)字?jǐn)z影測量工作站發(fā)展到了數(shù)字網(wǎng)格。目前在信息時代的發(fā)展促進(jìn)下，攝影測量已進(jìn)入了信息化時代。從攝影測量進(jìn)

21、入全數(shù)字化時代，計算機(jī)的任何進(jìn)展都會影響攝影測量的發(fā)展。同時必須指出的是，由于三維重建、游戲、電視、電影的需要，在此期間，計算機(jī)的直接參與使攝影測量得到快速發(fā)展。攝影測量的發(fā)展不僅要提高其自動化程度，還要往智能化發(fā)展。信息時代的攝影測量系統(tǒng)逐漸向一體化發(fā)展，攝影測量的功能集成在一體機(jī)中，用戶可以通過一鍵式操作，根據(jù)輸入的影像路徑得到需要的結(jié)果。通過多源傳感器的相互補(bǔ)充，攝影測量和計算機(jī)視覺技術(shù)的共同進(jìn)步，攝影測量必將向更廣闊的方向發(fā)展。公共地理信息的增加和攝影測量技術(shù)的智能化的發(fā)展也將從生產(chǎn)方式變革、生產(chǎn)效率、使用前景等方面增強(qiáng)攝影測量的應(yīng)用。 未來的攝影測量學(xué)會是怎樣的？作為一門古老的應(yīng)用型

22、學(xué)科，攝影測量的許多研究內(nèi)容，特別是幾何部分已經(jīng)成熟。然而，受到傳感器技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)和相關(guān)數(shù)學(xué)理論的推動，它也一直處于持續(xù)發(fā)展中。特別是平臺技術(shù)，除了現(xiàn)有的航空、航天、無人機(jī)和車載平臺，攝影測量也逐漸向著深空、水下和地下平臺發(fā)展。此外，與計算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等專業(yè)的進(jìn)一步交叉融合，是攝影測量與遙感學(xué)科向著更深的理論基礎(chǔ)、更廣泛的應(yīng)用前景和更實際的自動化解題能力前進(jìn)的必然之路。2、了解數(shù)字?jǐn)z影測量系統(tǒng)，以及主要產(chǎn)品、制作過程實現(xiàn)數(shù)字影像自動測圖的系統(tǒng)稱為數(shù)字?jǐn)z影測量系統(tǒng)或數(shù)字?jǐn)z影測量工作站。這種系統(tǒng)是使用按灰度元素數(shù)字化了的影像，利用電子計算機(jī)的運算，通過數(shù)字相關(guān)技術(shù)建立數(shù)字地面模型

23、，形成線劃等高線及正射影像地圖。這是生產(chǎn)正射影像地圖的一種有效而快速的方法，且可以直接提供數(shù)據(jù)，建立高程數(shù)據(jù)庫和地理數(shù)據(jù)庫，適合各種規(guī)劃決策、工程設(shè)計和各種專題地圖的編制。攝影測量數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：透視幾何、核線幾何與光束法區(qū)域網(wǎng)平差。攝影測量產(chǎn)品：DEM、DOM、DRG、DLG、專題圖、各級縮編地圖等等其主要過程大體上可示意于如下的成圖過程：(1) 影像數(shù)字化或數(shù)字影像獲?。簩ο衿M(jìn)行數(shù)字化或直接獲取數(shù)字影像。(2) 定向參數(shù)的計算:1、 對影像的框標(biāo)進(jìn)行定位，計算掃描坐標(biāo)與像片坐標(biāo)系間的變換參數(shù)。2、 對相對定向用的標(biāo)準(zhǔn)點及絕對定向用的大地點進(jìn)行定位與二維相關(guān)運算，尋找同名點的影像坐標(biāo)值。3、 計

24、算相對定向參數(shù)與絕對定向參數(shù)。（3） 影像匹配和建立數(shù)字地面模型1、 按同名核線將影像的灰度予以重新排列2、 沿核線進(jìn)行一維影響匹配求出同名點。3、 計算同名點的空間坐標(biāo)4、 建立數(shù)字地面模型(4) 測制等高線和正射影像圖1、 自動形成等高線2、 數(shù)字糾正產(chǎn)生正射影像3、 拼接鑲嵌疊加產(chǎn)生正射影像地圖3、基于無人機(jī)影像生產(chǎn)數(shù)字正射影像主要流程和所涉及關(guān)鍵影響運用無人機(jī)航空攝影系統(tǒng)獲取影像后，制作正射影像圖具有以下關(guān)鍵技術(shù)需要解決：3.1、對較大旋偏角的處理：相鄰像片的主點連線與像幅沿航線方向兩框標(biāo)連線間的夾角稱為像片旋角，產(chǎn)生像片旋偏角的原因是由于在進(jìn)行空中攝影時，飛機(jī)不能處于絕對平穩(wěn)狀態(tài)，攝像機(jī)定向不準(zhǔn)確造成的。有像片旋角會使重疊度受到影響，針對無人機(jī)航攝數(shù)據(jù)，旋偏角一般不應(yīng)該大于15o，可以在確保像片的航向重疊度和旁向重疊度滿足要求的前提下，個別的像片旋偏角最大不超過30o，在同一