论文阅读——IEEE--古镇村落的历史建筑群的三维UAV建模采样

2023-10-18 05:30
文章标签 历史 建模 阅读 论文 采样 三维 ieee 村落 建筑群 uav 古镇

本文主要是介绍论文阅读——IEEE--古镇村落的历史建筑群的三维UAV建模采样，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

论文阅读——IEEE——Unmanned Aerial Vehicle and Ground Remote Sensing Applied in 3D Reconstruction of HistoricalBuilding Groups in Ancient Villages

2018 Fifth International Workshop on Earth Observation and Remote Sensing Applications

古镇村落的历史建筑群的三维UAV建模采样

主要测算方法：AV-AT三角测量，PCP照片控制点刚性配准图像

主要改进效果：获取完整的无人机近镜头地面RS图像，弥补了传统无人机RS方法无法获取完整图像、对建模结果造成缺陷的不足。

A.照片控制点(PCP)测量

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-H6jMWWUw-1649257465530)(https://raw.githubusercontent.com/shiyi-ale/Image/main/img2022/image-20220406221826874.png?token=AUBB5LL4AZNRWPCO2T7SHKTCJWV3W)]

高精度的pcp为低空和地面RS图像，提供了定位和地理参考，大大提高了AT的精度。地面控制点(GCP)由CORS测 量，详细点由全站根据GCP测量。PCP被设置在GCP和细节点上 ，以完成PCP的测量。

B.低空RS图像采集

主要内容依靠GNSS定位

C.地面RS图像采集

内容同上

PROCESS OF RS IMAGE AND 3D REAL REMODELLING

大致为：使用三角测量（AT）计算出的每幅图像的精确外部定位（EO）

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-K5hFiRmz-1649257465532)(https://raw.githubusercontent.com/shiyi-ale/Image/main/img2022/image-20220406222403909.png?token=AUBB5LM4UM7OZXKBYJXM54TCJWV4Q)]

地面RS图像的数据处理

对地面已经测量得出的图像进行三角测量AT(AV-AT)解，AV-AT对地面RS图像进行相同的特征点拼接约束调整，生成具有一定灵活性的地面RS图像三角测量网络，相同特征像素投影线形成与真实对象相似的几何模型，实现相对定向(RO)，将PCP坐标输入RO结果，进行刚性配准AT(RRAT)解；在RO结果中，输入像素控制点的坐标，对RO结果的像素控制点的坐标进行处理，求解RR-AT；通过空间相似变换系数的计算，将地面几何模型转化为投影坐标系， 求解地面RS图像的EO，实现绝对定向(AO)

流程图如下：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-RzCg7bAE-1649257465532)(https://raw.githubusercontent.com/shiyi-ale/Image/main/img2022/image-20220406222403909.png?token=AUBB5LM4UM7OZXKBYJXM54TCJWV4Q)]

空间相似变换公式

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-BaBQEvLb-1649257465533)(https://raw.githubusercontent.com/shiyi-ale/Image/main/img2022/image-20220406222647676.png?token=AUBB5LLXFIYY3FC23C423KTCJWV46)]

B.低空RS图像的AT处理

主要低空介入原建模图像方法：基于位置和姿态信息，在图像支持的空间坐标系中对齐，初步计算低空RS图像的拍摄位置和姿态，根据相邻图像之间的重叠关系，进行特征点提取和图像匹配，建立低空RS图像之间的空间转换关系，在无人机获取低空RS图像时进行切除计算和束调整，校正摄像机的位置和姿态。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-PBNhlf7p-1649257465534)(https://raw.githubusercontent.com/shiyi-ale/Image/main/img2022/image-20220406223506401.png?token=AUBB5LPT67P2WWWLQRX2PSTCJWV5U)]

C.块合并(BM)

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-W6GYrXOM-1649257465534)(https://raw.githubusercontent.com/shiyi-ale/Image/main/img2022/image-20220406223705337.png?token=AUBB5LNKTQ7MLKPUGCIERODCJWV54)]

emmm就是地面与低空RS的结合，没什么好说的，主要是SR-AT，主要功能应该context capture软件能够实现

D. 3D real remodeling

多视点图像密集匹配基于真实图像生成高密度色点云，软件优化，三角网络分析，彩色纹理映射

(img-36dQjfCU-1649257465535)(https://raw.githubusercontent.com/shiyi-ale/Image/main/img2022/image-20220406223854069.png?token=AUBB5LN52ICDYOIGYESFJ23CJWV6I)]

个人阅读观后感

主要是对于实践应用的生产过程的改进，相对于传统建模方法集成了地面以及低空的两个数据集，大大提高了建模精度

但是呢，从2022年的角度上来看，远不能达到本科要求

相对来说只能作为一种实践思路，不单纯的进行低空取RS集，使得建模精确度更高

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-SWgYAtnc-1649257465536)(https://raw.githubusercontent.com/shiyi-ale/Image/main/img2022/image-20220406224039620.png?token=AUBB5LMAYN54FIWUAA4CUXLCJWV7K)]

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http://www.chinasem.cn/article/230501。

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