测绘航测数据处理之空三加密原理

Ⅰ 【技术】无人机1:500数字航测成图关键技术研究

无人机低空航测技术在诸多领域展现出显着优势，本文针对武汉市东西湖区新沟镇的生产项目，设计了1:500数字航测的全流程，包括外业航飞技术路线、空三加密和立体测图等。通过实际试验，无人机航摄能生成平面精度约10cm的正射影像图和符合要求的数字线划图。研究的核心在于结合实际操作，分析处理方法的关键步骤，为类似1:500数字成图提供了实用的参考和思考。

无人机系统由飞行平台、定位系统和传感器等组成，本文采用大鹏CW-10固定翼无人机进行测试，搭载高精度相机和POS平台。航摄技术路线设计考虑了实地需求，以获取最新的影像数据。在实例分析中，武汉市边缘地区的新沟镇测区通过无人机航测，有效提高了测绘效率。

数据处理中，使用Photoscan处理高分辨率影像，生成专业级摄影测量数据，同时运用Photomod进行空三加密和平差，确保立体模型精度。Mapmatrix软件则用于网络化立体测图，生成DLG数据。试验结果显示，生成的DOM影像和DLG数据均达到1:500地形图航空摄影测量的精度要求。

然而，研究中也发现了挑战，如外业像控点布设的效率问题和空三加密过程中的复杂性，这些都影响了成图精度和作业效率。未来的研究方向包括优化控制点布设和空三加密策略，以及提高正射影像处理的自动化水平，以提升整体成图质量。

Ⅱ 航空摄影测量中中心投影的像片如何制作成正形投影的地形图

你要得到DLG线划图，主要流程如下：
1、航拍；就是航空摄影，可以是常规的胶片摄影如果是此种方式，还要进行影像扫描，变为数字话化影像）、也可以是数码摄影、还有ADS40．
2、空三加密；目前的技术可以达到无地面控制或少量地面控制的摄影，就是带了GPS惯导装置的辅世型氏助空三。
3、内业测图；就是在摄影测量工作站上，利用原始影像和空三加密成果恢复立体模型，在立体上采集地物要素（如居民地、水系、道路、植被、等）和地貌要素（如等高线、冲沟等）。
4、外业调绘；地物采集完成后，可以按要求的比例尺打印出调绘片，在外业实地调绘定搜散性，如植被种类，居民地名称等。还有摄影后新增的地物等。
5、租物内业补测；将外业调绘的地物等补到内业测绘的数据上，完成几何、属性的编辑，把某些地物符号化（如植被等），图外整饰等图面要素的整理。
6、出图；
所有以上工作都有专业的测绘软件来完成，如纠正、比例的设定等。

Ⅲ 航测1:500处理出来的数据平面精度都很高,但高程与现有RTK测的数据误差了1米怎么怎么回事

空三加密高程就是容易出问题 有可能是你采集的高程控制点不够吧

Ⅳ 无人机航测精度受哪些因素影响

1. 仪器误差：由于仪器设计、制作不完善，或经校验还存在残余误差。这部分误差主要是传感器量化过程带来的系统误差。

由于固定翼无人机的载重及体积的原因，无法搭载常规的航摄仪进行测绘航空摄影，自前选用的是中幅面CCD作为传感器的感光单元，经过加固和电路改装以后，成为具有稳定内方价元索豹数码相机。由于感光单元的非正方形因子和非正交性以及畸变差的存在，畸变差的存在使测量成果无法满足精度要求。

小型数码相机一般均为矩形阵面的CCD，并非传统的正方形。像片重叠度越大基线越短，基高比越小，正常情况下，其基高比为0.15左右，远小于传统摄影的0.50，在立体模型下，同名地物交会角较小，降低了立体观测效果，直接影响高程量测精度。如果在保证具有三度重叠的前提下，尽量减少相片重叠度或使CCD阵面的长边与摄影航线相一致，可以大大增加基高比，提高高程量测精度。

2.人为误差：由于人的感官鉴别能力、技术水平和工作态度因素带来的误差，以及像控识别、空三加密、立体采集产生的人为误差。

像控点精度有刺点精度和观测精度。在观测精度符合设计要求的情况下，刺点精度成为影响像片控制测量精度的主要因素。由于固定翼无人机的像幅较小，可供选择像控点位的范围相对较小，经常会出现在像控点布设的范围内找不到明显地物刺点，尤其是在野外居民地稀少地区，像控点选刺在地物棱角是否明显，影像反差是否理想的地点，都是制约像控点精度的因素。

外业像控点测量时，对目标点的选取主要取决于影像纹理的丰富程度，影像纹理粗糙、弧形地物、线状地物交角不好，直接影响了外业点位选取精度，同时内业对像控点的转刺同样有较大的误差，较低了成图精度。如果采取先布设地面目标点后摄影，则能较大提高外业选点精度和内业转刺点精度，有助于提高成图质量。

内业数据采集分为空三加密与立体量测。像控点识别与判读均会与外业实际位置产生一定的误差，空三加密时也会有一定的误差，还有在立体采集量测时切测的误差等等。

3.外界因素：由于天气状况对飞行器姿态和成像质量的影响产生的误差。

对摄影成像来说，景物亮度的大小只影响像片上的曝光量，重要的是像片上相邻地物影像之间的密度差，如果地物影像之间没有密度差异，也就是没有影像反差，也就无法从影像上辨别地物，而决定影像反差的因素除了景物本身特征外，主要取决于阳光部分和阴影部分照度之间的差异，如果选择天气条件不好时摄影，必然使影像质量变差。

无人机体积较小，一般都在三十公斤之内，在摄影时受气流、风力、风向影响较大，无法保持直线平稳飞行，航线倾角、旁向倾角和旋转角都很大，飞行姿态难以控制，飞机在航线前后左右等方向上摆动造成了影像模糊，影像了清晰度。另外，由于遥控无人机采用低空飞行，航高较低，相对地面物体移动速度较快，在曝光过程中，成像面上的地物构像随之产生位移，形成像移，像移的出现同样使影像模糊，影响了成像质量。

Ⅳ photomod发展历程

Photomod的发展历程可以追溯到1960年至1992年，这一时期主要在理论与算法层面进行积累与沉淀。1993年，Racurs公司应运而生，为 Photomod的后续发展奠定了基础。

1994年， Photomod发布了第一个版本——PHOTOMOD AT，这一创新性的软件成为了全球首个实现影像自动匹配连接点功能的商业软件，开启了航测软件的新篇章。

紧随其后，1995年， Photomod进一步拓展功能，推出了PHOTOMOD DTM，支持生成TIN/DEM/等高线/正射影像，以及专业数字地图制作工具PHOTOMOD VectOr，立体测图也于这一年加入。

1999年， Photomod AT在空三、平差技术上取得突破，支持GPS/IMU辅助空三处理，使得软件在精度上有了显着提升。2001年， Photomod 3.0版发布，作为全球最早的网络技术支持者和卫星影像处理商业软件，其功能进一步丰富。

2004年， Photomod Radar加入，专为SAR数据处理而设计，2006年的 Photomod 4.0版则实现了航片/卫片全自动空三加密和自动化量测，效率显着提升。

2009年， Photomod 5.0版引入并行运算和分布式处理技术，显着提高了生产效率。2010年的5.1版更是对GPGPU技术的支持做出了突破，数据量限制被彻底消除。

2011年， Photomod 5.2版提出了“一键”式工作模式，极大地简化了操作流程。这一年，北京中科博思信息技术有限公司成为 Photomod全系列产品在中国区的独家总代理商，标志着 Photomod在中国市场的重要地位得以确立。

Ⅵ PhotoScan集群，空三加密导入CC，正射影像生成及拼接（附航测练习数据）

本次教程主要讲解PhotoScan集群、空三加密导入CC以及正射影像生成和拼接等操作。

值得注意的是，自1.5.0版本起，PhotoScan已更名为Metashape，但操作方式基本保持不变。更多软件介绍可参考官方用户手册：199页超全的PhotoScan用户手册下载。

Metashape在空三运算正确率方面，相较于CC（Smart3D）有优势，且其空三成果可导出为CC（Smart3D）支持的空三文件。

以下是具体操作步骤：

1. 集群：关于集群的详细流程，可以参考以下链接：wenku..com/view/2e...

2. 空三加密详细流程：空三原始数据主要由四个部分组成：原始影像、POS信息、像控点点位坐标和像控点现场照片。具体操作流程可参考PhotoScan空三加密操作流程。

3. 空三导入CC：导出空三后，选择Blocks Exchange*.xml格式保存。打开CC（Smart3D），选择Import Blocks导入Metashape的xml文件。在CC中选择submit aerotriangulation继续跑空三，或直接New reconstruction建模。

4. 正射流程：首先，在安装软件时，需在菜单栏tools中偏好设置中将语言改为中文，并在第二栏GPU处勾选，让显卡参与计算。然后，打开Metashape，批量选择航摄照片并添加控制点坐标。设置控制点坐标系，调整列中的显示内容，导入控制点数据。对齐照片，标记筛选照片，并刺点。优化图片对齐方式，继续选择对齐相片，并保存操作。最后，在菜单栏工作流程中选择建立密集点云，生成DEM，并build orthomsaic。导出tiff文件，选择坐标系统，导出正射影像。

5. 影像拼接：影像拼接的软件有很多，这里主要介绍ArcGIS和Global Mapper的操作步骤。在Global Mapper中进行影像拼接或分幅，在ArcGIS中则需将影像数据添加到数据框，打开ArcToolbox—数据管理工具—栅格—栅格数据集—镶嵌至新栅格。输出位置选择与栅格同一位置即可，输出栅格名称为合并，栅格数据波段数与原栅格一样为3，其他默认。合并后的正射影像如下。