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    淺析無(wú)人機(jī)遙感影像的特點(diǎn)與影像處理技術(shù)

    2016-04-14 12:26:25梁雙鳳
    地球 2016年2期
    關(guān)鍵詞:區(qū)段解析測(cè)繪

    ■梁雙鳳

    (甘肅省測(cè)繪工程院 甘肅蘭州730000)

    淺析無(wú)人機(jī)遙感影像的特點(diǎn)與影像處理技術(shù)

    ■梁雙鳳

    (甘肅省測(cè)繪工程院 甘肅蘭州730000)

    借助遙感攝影,快速辨識(shí)了細(xì)微情形下的建筑裂痕,查明受損狀態(tài)。歷經(jīng)地震以后,就要明晰這一區(qū)段的建筑損害,提供調(diào)研根據(jù)。無(wú)人機(jī)特有的遙感影像有著自動(dòng)的優(yōu)勢(shì),提取精準(zhǔn)信息。在減災(zāi)調(diào)研之中,影像處理有著不可替換的價(jià)值。為此,有必要探析無(wú)人機(jī)可獲取的遙感影像特性,解析更適宜的處理技術(shù)。

    無(wú)人機(jī)遙感影像特點(diǎn)影像處理技術(shù)

    無(wú)人機(jī)拍攝可得低空影像,拍攝遙感影像。針對(duì)遙感影像,探析了快速處理。這樣做,化解了應(yīng)急態(tài)勢(shì)下的處理疑難,供應(yīng)新的思路。面向?qū)ο鬆顟B(tài)下,無(wú)人機(jī)拍攝得出的遙感影像辨識(shí)了多樣的信息,經(jīng)由快速提取,可得區(qū)域以內(nèi)的被損毀狀態(tài)。妥善處理影像,便于后續(xù)時(shí)段的建筑修復(fù),提升處理水準(zhǔn)[1]。借助數(shù)字?jǐn)z影特有的測(cè)量流程,測(cè)得受災(zāi)區(qū)段內(nèi)的精準(zhǔn)數(shù)值。它提快了常規(guī)流程的處理速率,符合精度指標(biāo)。

    1 解析影像特性

    無(wú)人機(jī)拍攝可得的影像有著更優(yōu)的分辨率,借助人為調(diào)控,航拍顯出了針對(duì)特性。通常狀態(tài)下,它側(cè)重去拍攝選出來(lái)的某區(qū)段信息,用作指引救援、精準(zhǔn)反映災(zāi)情。在災(zāi)后調(diào)研及評(píng)估之中,拍攝可得的這類影像還可予以運(yùn)用,指引日后重建。突發(fā)地震以后,遙感傳感器、飛行必備的遙感平臺(tái)凸顯了獨(dú)有的優(yōu)勢(shì),二者彼此互補(bǔ);選取多樣角度予以拍攝影像。

    在航空攝影中,設(shè)定多重方位予以拍攝,獲取明晰的影像。借助飛艇及新式無(wú)人機(jī),增設(shè)了遙感特性的新穎平臺(tái),安設(shè)數(shù)碼相機(jī)。這種設(shè)備自帶的體積很小,有著靈活優(yōu)勢(shì)。經(jīng)由地表遙控,它提快了原有的獲取速率。此外,省去起降跑道,也擺脫了偏大的氣候阻礙。作為航拍補(bǔ)充,無(wú)人機(jī)特有的遙感途徑最適宜局部范疇的常規(guī)拍攝,反映區(qū)域情況[2]。

    2 無(wú)人機(jī)獨(dú)有的遙感優(yōu)勢(shì)

    首先,依托超輕特性的直升機(jī)當(dāng)成無(wú)人機(jī),布設(shè)遙感平臺(tái)??梢远c(diǎn)起降,接近地表來(lái)拍攝。選取數(shù)碼相機(jī),拍攝影像除掉了框標(biāo),信息更為明晰。

    其次,航向影像增添了固有的重疊度,超出80%。增添了分辨率,識(shí)別了某區(qū)段的震后狀態(tài),辨識(shí)地表?yè)p傷。

    第三,拍攝原始影像,攝影裝置配有的鉛垂線、主光軸顯出了偏大的轉(zhuǎn)角。為此,要依循擬定好的規(guī)程來(lái)飛行,這樣可拍得豎向方位的航片,縮減局部形變。

    例如:某次拍攝之中,獲取了某鎮(zhèn)范疇的760幅影像,包含遙感影像。無(wú)人機(jī)配有的數(shù)碼相機(jī)提升了辨識(shí)率,增設(shè)慣性導(dǎo)航。經(jīng)過(guò)如上改進(jìn),衛(wèi)星導(dǎo)航可得真彩色特性的明晰影像,含有可用的信息。

    3 解析處理技術(shù)

    攝影試驗(yàn)之中,依照辨識(shí)得出的數(shù)值、測(cè)繪依托的基礎(chǔ)數(shù)值予以處理。借助數(shù)字測(cè)量,增添了空中范疇的三角測(cè)量。詳細(xì)而言,擬定如下的流程來(lái)處理:

    轉(zhuǎn)換數(shù)碼格式、校正某一畸形影像,包含如下流程:JPG這一初始格式被變更為非壓縮特性的新影像。校正畸形影像,它含有旋轉(zhuǎn)得來(lái)的某些影像。數(shù)碼影像配有的定向流程為:內(nèi)定向流程中,框標(biāo)點(diǎn)被設(shè)定成四角。預(yù)設(shè)相機(jī)參數(shù),完成這樣的內(nèi)定向。經(jīng)由這一流程,即可創(chuàng)設(shè)明晰的坐標(biāo)體系、像平面特有的這類坐標(biāo)體系,辨識(shí)二者關(guān)系。給定任一點(diǎn)后,即可確認(rèn)像平面的精準(zhǔn)方位。

    POS特有的流程處理之后,算出外方位這樣的近似元素。搜集數(shù)據(jù)文件,經(jīng)由編程予以運(yùn)算,解析航片之內(nèi)的外方位要素[3]。在這之后,就要相對(duì)定向、拼接各類航帶。創(chuàng)設(shè)航帶必備的多測(cè)區(qū),重設(shè)外方位特有的多重要素及初始的數(shù)值,二者重組可得預(yù)設(shè)的參數(shù)文件,識(shí)別影像位置。在構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)時(shí),起到輔助價(jià)值。空中三角測(cè)量:PATB選取了區(qū)域網(wǎng),設(shè)定平差處理。經(jīng)由平差處理,算得連接點(diǎn)對(duì)應(yīng)著的地表坐標(biāo),獲取了元素口。識(shí)別正射影像,導(dǎo)入空三結(jié)果,針對(duì)單一模型予以定向。簡(jiǎn)化平面模型,獲取明晰的正射影像,添加必備的外在鑲嵌。

    4 提取精準(zhǔn)的必備信息

    突發(fā)震害以后,針對(duì)選出來(lái)的某一區(qū)段建筑,要提取明晰的震害信息。面向?qū)ο髞?lái)提取這樣的信息,含有雙重流程:第一為分割,構(gòu)建影像對(duì)象;第二為計(jì)算,可得多重的對(duì)象特性。具體而言,這些特性整合了光譜特性、空間關(guān)系特性、建筑紋路特性。經(jīng)過(guò)辨識(shí)以后,分類以便去識(shí)別它們。

    4.1分割多重影像

    設(shè)定了某城區(qū)這一目標(biāo),拍攝城區(qū)以內(nèi)的若干建筑。借助層次分割,尋找出異質(zhì)特性的最優(yōu)閉值。經(jīng)由反復(fù)嘗試,確認(rèn)可采納的分割算法。選取棋盤分割,描畫了明晰的專題圖層,參與后續(xù)的分割。

    4.2提取細(xì)化的多類信息

    構(gòu)建影像后,針對(duì)篩選出來(lái)的多重對(duì)象都應(yīng)予以細(xì)分,設(shè)定函數(shù)分類。針對(duì)區(qū)段以內(nèi)的坍塌建筑,可選鄰近區(qū)段內(nèi)的分類流程。描畫分類圖例,設(shè)定分層分類、轉(zhuǎn)換某些矢量、逐級(jí)增添掩膜。經(jīng)過(guò)這些變更,可得受損情形下的房屋狀態(tài),獲取明晰的結(jié)果[4]。

    4.3對(duì)數(shù)值的解析

    辨識(shí)遙感影像,可得更為精準(zhǔn)的震害狀態(tài)。例如:側(cè)壁潛藏著的裂痕、細(xì)微斷裂的房梁,這些都沒能經(jīng)由直觀調(diào)研來(lái)獲取。由此可得,對(duì)比調(diào)研結(jié)果,遙感影像增添了固有的可比特性。評(píng)價(jià)精準(zhǔn)度時(shí),就要明晰遙感影像關(guān)聯(lián)著的解譯結(jié)果,妥善對(duì)比并予以解析。

    從解析數(shù)值看,在辨識(shí)精準(zhǔn)度時(shí),遙感影像顯出了更優(yōu)的這種精準(zhǔn)狀態(tài),尤其針對(duì)損毀了的城區(qū)房屋。地震狀態(tài)之下的潛在裂痕包含:房屋構(gòu)架特有的細(xì)微碎裂、房梁及側(cè)壁潛在的裂痕。然而,在房屋分類時(shí),獲取的數(shù)值并不很精準(zhǔn)。后續(xù)探究之中,有待接著予以提升。

    5 結(jié)語(yǔ)

    無(wú)人機(jī)特有的影像處理提快了處理速率,處理得來(lái)的解析數(shù)值沒能用作直接去定向,但可輔助測(cè)量。經(jīng)過(guò)拼接航帶,手動(dòng)增設(shè)了適宜的連接點(diǎn),確認(rèn)測(cè)得數(shù)值是精準(zhǔn)的。導(dǎo)入數(shù)值以后,依循常規(guī)流程予以搜集信息、生成地物特性,針對(duì)這一流程的圖像予以校正[5]。這就簡(jiǎn)化了接續(xù)的平面處理,快速制備了明晰的影像圖,符合處理需要。

    [1]田振坤,傅鶯鶯,劉素紅等.基于無(wú)人機(jī)低空遙感的農(nóng)作物快速分類方法 [J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2013(07):109-116+295.

    [2]江秀明.無(wú)人機(jī)遙感影像快速處理技術(shù)研究 [J].科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào),2013(23):22.

    [3]鄒曉亮,繆劍,張永生等.基于像素工廠的無(wú)人機(jī)影像空三優(yōu)化技術(shù) [J].測(cè)繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào),2012(05):362-367.

    [4]宋樹軍.IPS在無(wú)人機(jī)遙感影像處理中的應(yīng)用 [J].測(cè)繪地理信息,2014(04):65-69.

    [5]王歡,蔣顯嵐.4種無(wú)人機(jī)遙感影像快速拼接方法的試驗(yàn)分析 [J].測(cè)繪與空間地理信息,2015(08):117-118+121.

    P2[文獻(xiàn)碼]B

    1000-405X(2016)-2-285-1

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