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在应对战场环境监测与自然灾害受损评估等测绘保障任务中,轻小型无人机能够响应迅速,第一时间提供影像数据,快速生产目标区域的三维地理信息。但无人机存在姿态稳定性差、定位测姿能力弱等劣势。为保证成果精度,往往需要具备良好的航摄条件和按规则布设大量地面控制点,无形之中限制了无人机的适用场合,提高了外业工作量。随着RTK/PPK技术和运动恢复结构技术的发展,为高质量、高效率处理无人机影像提供了解决思路,但在适应性和鲁棒性上仍需进一步改善。本文先后结合差分后处理算法、摄影测量误差理论、多视图几何理论和影像配准方法,对无地面控制点情况下的影像高精度对地定位和特殊区域的影像快速拼接进行了研究。主要的工作和创新点如下:(1)针对传统差分型无人机系统集成度高,获取影像摄站坐标精度有限,仍无法摆脱对控制点依赖的问题,运用低成本BD930模块集成了一套差分GNSS无人机系统。通过构建融合BDS/GPS/GLONASS卫星的载波相位双差模型,经三次样条函数插值和结合机载IMU实时偏心改正后,实现了影像外方位线元素高精度获取。实验证明,应用本文所构建的差分无人机系统能获得高固定解比率和短基线条件下的厘米级定位精度。(2)针对目前影像定位算法抗差性弱,对影像输入条件要求高的问题,提出了一种稳健的SFM定位方法。首先,采用李群和李代数理论完成了旋转矩阵的线性化变换,在迭代计算过程,结合L1范数和加权L2范数组合的L1-IRLS估值算法,提高了精度和可靠性。然后,在粗差剔除过程,提出影像关系图重构策略,有效避免因局部弱关联性引起的迭代终止。最后,将所有影像的旋转参数转换至GNSS摄站坐标系下,通过最佳摄站权值约束下的GNSS辅助自检校光束法平差,解算出高精度影像外方位元素、相机检校参数和地面点坐标。实验证明,稳健的SFM定位方法改善了定位精度和三维点云重建效果,鲁棒性更佳,且当σ_X _Y取值为0.05m,σ_H取值为0.1m时,可以获得目标三维信息最优解。(3)针对依靠特征匹配的无人机影像拼接方法耗时严重,对影像重叠度和纹理特征要求高的问题,提出了一种基于POS数据的无人机影像快速拼接方法。首先,根据姿态信息将影像区分为稳定组和扰动组,采用最小生成树和广度优先搜索算法完成影像的关键帧选取。然后,通过定义加权拓扑图,以全局累积配准误差最小为约束,在稳定组中确定了参考影像。最后,通过POS数据推导出相邻影像间的单应性变换矩阵,并结合各个相对变换,将几何变换后的所有影像映射到参考平面上,完成全局变换估计。实验表明,本文的拼接方法可以有效减小配准误差的累积,且拼接时间大大缩短。