当前位置: 首页 > news >正文

无人机摄影测量数据处理、三维建模及在土方量计算

原文链接:无人机摄影测量数据处理、三维建模及在土方量计算icon-default.png?t=N7T8https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247603776&idx=2&sn=d96440e116900a46a71c45ff77316896&chksm=fa8217a7cdf59eb15da39dd6366378b98ca39b9c836b76a473ff292b67ee37a6ff66a6563525&token=1591849083&lang=zh_CN#rd

前沿

无人机摄影测量技术是传统航空摄影测量手段的有力补充,具有机动灵活、高效快速、精细准确、作业成本低、生产周期短、影像获取空间分辨率高、高危地区探测等优势。无人机与航空摄影测量相结合使得“无人机数字低空遥感”成为航空遥感领域的一个崭新发展方向。无人机摄影测量技术凭借其可提供高精度、高空间分辨率的DOM、DSM、DEM以及DTM等数据产品,已在国家重大工程建设、灾害应急与处理、国土监察、矿产开发监测、新农村和小城镇建设、基础测绘、土地资源调查监测、土地利用动态监测、智慧城市建设等方面得到了广泛应用。

一:无人机摄影测量技术应用现状及其发展

1、无人机摄影测量技术
2、摄影测量系统的发展

3、无人机摄影测量技术应用分析

二:基本原理和关键技术

1、摄影测量基础

1)航空摄影

2)航摄像片的方位元素

3)共线方程

4)立体像对与立体测图

2、航摄技术参数及计算

1)航摄技术参数定义、物理涵义

①相对航高、基准面高、绝对航高

②旁向重叠率、航向重叠率

2)航测基本参数要求计算

3、解析空中三角测量

1)解析空中三角测量概述

2)航带法空中三角测量

3)独立模型法区域网空中三角测量

4)光束法区域网空中三角测量

5)GPS辅助空中三角测量

4、影像数据处理关键技术

1)自动空三

①连接点匹配

②构建自由网

③区域网平差

2)影像密集匹配

3)构建TIN三角网格

4)纹理映射

5、土方量计算的数据采集方法

6、土方量计算方法

1)方格网法

2)DTM法

3)断面法

4)等高线法

7、摄影测量软硬件

三:无人机影像外业数据获取

1、航摄分区

2、像控点布设与测量

3、航线规划及相关参数设置

4、外业数据检查及补测

5、无人机数据采集航迹规划和像空点测量
四:数据处理环境建立与 软件

1、Context capture/Pix4Dmapper安装(硬件环境要求:RAM 8GB以上(取决于数据量)。CPU:任何CPU(建议使用Intel i5 / i7 / Xeon)。GPU:任何与OpenGL 3.2兼容的GPU。(集成显卡Intel HD 4000或以上)操作系统;Windows 7,8,10,Server 2008,Server 2012,64位)

2、AutoCAD/CASS/EPS安装

3、Context capture /Pix4Dmapper/CASS等软件相关功能

五:GNSS数据土方量计算

1、方格网法计算土方量原理

1)绘制方格网

2)计算场地的平均高程(设计高程)

3)绘制填、挖边界线

4)计算填、挖高度

5)计算填、挖土方量

2、GNSS数据采集

3、CASS软件方格网法计算步骤

4、CASS软件DTM法计算步骤

利用CASS软件,采用方格网法计算某土地整治项目的土方量

利用CASS软件,采用DTM法计算某土地整治项目的土方量

5、采用CASS软件计算土方量

六:基于无人机影像数据的正射影像制作

1、正射影像制作数据处理

1)影像预处理后导入

2)POS数据导入

3)选择输出坐标系

4)导入控制点并刺点

5)空三处理

6)正射影像的生成

7)选择产品格式并导出

基于无人机影像,制作城镇地区的正射影像图

基于无人机影像,制作非城镇地区的正射影像图

2、采用Pix4Dmapper制作正射影像图

七:基于无人机影像数据的三维模型制作

1、三维建模数据处理

1)打开master和engine引擎

2)影像预处理后导入

3)导入相机参数和POS数据

4)进行空三处理

5)添加像控点坐标文件

6)对图像进行刺点

7)再次空三处理、检查空三精度

8)模型重建

9)选择产品格式并导出

利用大疆无人机获取的影像,建立某建筑的三维模型
利用大疆无人机获取的影像,生成某区域的三维地形。

2、采用Context capture建立三维模型

八:基于无人机影像数据的土方量计算

1、无人机土方量计算

1)无人机影像检查及预处理

2)影像参数及POS数据导入

3)影像数据空三计算

4)研究区域像控点选取(刺点)

5)二次空三计算及精度检验

6)研究区域三维模型重建

7)模型精度检验

8)土方量测算

利用航测影像数据对某工地进行土方量计算

利用航测影像数据对某露天矿区矿产储量估算

2、采用Context capture获取测区土方量信息

九:无人机影像与GNSS数据土方量计算对比

1、基于无人机影像生成三维模型

2、采用EPS提取计算区域的高程点信息

3、依据获得的高程点信息,采用CASS计算土方量

4、依据GNSS数据,采用CASS计算土方量

5、无人机影像与GNSS数据土方量计算对比分析

对某施工前期的商住综合体建设区分别采用无人机摄影测量与GNSS测量技术进行土方计算的数据采集,并基于两种数据源,采用相同的土方量计算法(方格网法、DTM法)进行计算,对比分析结果

6、采用Context capture/EPS/CASS软件,利用无人机影像与GNSS数据进行土方量计算

相关文章:

无人机摄影测量数据处理、三维建模及在土方量计算

原文链接:无人机摄影测量数据处理、三维建模及在土方量计算https://mp.weixin.qq.com/s?__bizMzUzNTczMDMxMg&mid2247603776&idx2&snd96440e116900a46a71c45ff77316896&chksmfa8217a7cdf59eb15da39dd6366378b98ca39b9c836b76a473ff292b67ee37a6ff6…...

大模型平台后端开发(xiaomi)

文章目录 算法题 算法题 1 三数之和 (注意去重的边界条件,过几天再刷几次) 2 长度最小的子数组 (代码随想录题目,滑动窗口) 3 用链表实现栈 package mainimport ("errors""fmt" )// Node 定义链表节点 type…...

性能测试工具—jmeter的基础使用

1.Jmeter三个重要组件 1.1线程组的介绍: 特点: 模拟用户,支持多用户操作多个线程组可以串行执行,也可以并行执行 线程组的分类: setup线程组:前置处理,初始化普通线程组:编写…...

前端 JS 经典:CommonJs 规范

1. Node 环境介绍 CommonJs 简称 CMJ,CMJ 的模块标准,必须在 node 的环境中才支持。在浏览器中用,是不行的。 查看电脑是否安装 node,通过打开终端,运行 node -v 查看是否返回 node 版本。返回则已安装。 CMJ 在 no…...

三分钟速览量化交易系统:揭秘QMT与Ptrade(内附免费提供渠道)

在当今金融市场的快速发展中,量化交易系统以其独特的优势,逐渐成为投资者们追求稳定收益的重要工具。其中,QMT和Ptrade作为两大知名的量化交易平台,受到了广泛关注。本文将带您在三分钟内快速了解量化交易系统,并深入揭…...

处理QTcpSocket接收到数据的槽函数

这段代码是一个典型的用于处理QTcpSocket接收到数据的槽函数 onReadyRead()。它尝试从发出信号的QTcpSocket读取数据&#xff0c;并将这些数据添加到一个成员变量 recvList&#xff08;假设这是一个 QList<QString> 类型&#xff09;。整体上&#xff0c;这段代码逻辑是合…...

回归的无分布预测推理

摘要 我们利用保形推理&#xff0c;开发了回归中无分布预测推理的一般框架。所提出的方法允许使用回归函数的任何估计量构建响应变量的预测带。所得的预测带在标准假设下保留了原始估计量的一致性&#xff0c;同时保证了有限样本边际覆盖&#xff0c;即使这些假设不成立。我们…...

有限域中的一些概念

一、单位元&#xff1a; 在自然数中&#xff0c;任意数加上0等于本身&#xff0c;0则为加法的单位元&#xff0c;任意数乘以1等于本身&#xff0c;1则为乘法单位元。 有限域中单位元用e表示&#xff0c;即乘法&#xff0c;加法的单位元都用e表示&#xff0c;不过这两者的e不一样…...

使用css的box-reflect属性制作倒影效果

box-reflect 是一个在 CSS 中创建元素倒影效果的非标准属性。尽管它在过去的一些 WebKit 浏览器中&#xff08;如旧版的 Safari 和 Chrome&#xff09;得到了支持&#xff0c;但由于它并未成为 CSS 标准的一部分&#xff0c;因此在现代浏览器中的兼容性较差。以下是对 box-refl…...

ChatGPT 4o 使用案例之一

2024年GPT迎来重大更新&#xff0c;OpenAI发布GPT-4o GPT-4o&#xff08;“o”代表“全能”&#xff09; 它可以接受任意组合的文本、音频和图像作为输入&#xff0c;并生成任意组合的文本、音频和图像输出。它可以在 232 毫秒内响应音频输入&#xff0c;平均为 320 毫秒&…...

【免费Web系列】大家好 ,今天是Web课程的第一天点赞收藏关注,持续更新作品 !

开干,开干!!! 1. 前端开发介绍 我们介绍Web网站工作流程的时候提到&#xff0c;前端开发&#xff0c;主要的职责就是将数据以好看的样式呈现出来。说白了&#xff0c;就是开发网页程序&#xff0c;如下图所示&#xff1a; 那在讲解web前端开发之前&#xff0c;我们先需要对we…...

C++|树形关联式容器(set、map、multiset、multimap)介绍使用

目录 一、关联式容器介绍 1.1概念 1.2键值对 1.3树形结构的关联式容器 1.3.1pair模板介绍 1.3.2make_pair的介绍 二、set的介绍和使用 2.1set介绍 2.2set使用 2.2.1构造 2.2.2容量 2.2.3修改 三、map的介绍和使用 3.1map介绍 3.2map使用 3.2.1构造 3.2.2容量 …...

springboot整合s3,用ImageIO进行图片格式转换

上次用laravel进行了一些s3得整合&#xff0c;可以看出来其实蛮简单得。 先导包 <dependency><groupId>software.amazon.awssdk</groupId><artifactId>s3</artifactId></dependency> 然后在配置类中写bean private static final String …...

Windows 10无法远程桌面连接:原因及解决方案

在信息技术日益发展的今天&#xff0c;远程桌面连接已成为企业日常运维、技术支持乃至个人用户远程办公的必备工具。然而&#xff0c;有时我们可能会遇到Windows 10无法远程桌面连接的问题&#xff0c;这无疑会给我们的工作和生活带来诸多不便。 原因分析 1、远程访问未启用&a…...

图神经网络实战(10)——归纳学习

图神经网络实战&#xff08;10&#xff09;——归纳学习 0. 前言1. 转导学习与归纳学习2. 蛋白质相互作用数据集3. 构建 GraphSAGE 模型实现归纳学习小结系列链接 0. 前言 归纳学习 (Inductive learning) 通过基于已观测训练数据&#xff0c;建立一个通用模型&#xff0c;使模…...

Python——IO编程

IO在计算机中指Input/Output&#xff0c;也就是输入和输出。由于程序和运行时数据是在内存中驻留&#xff0c;由CPU这个超快的计算核心来执行&#xff0c;涉及到数据交换的地方&#xff0c;通常是磁盘、网络等&#xff0c;就需要IO接口。 比如你打开浏览器&#xff0c;访问新浪…...

什么是网络端口?为什么会有高危端口?

一、什么是网络端口&#xff1f; 网络技术中的端口默认指的是TCP/IP协议中的服务端口&#xff0c;一共有0-65535个端口&#xff0c;比如我们最常见的端口是80端口默认访问网站的端口就是80&#xff0c;你直接在浏览器打开&#xff0c;会发现浏览器默认把80去掉&#xff0c;就是…...

CleanMyMac X v4.14.6中文破解版,让您的电脑像新的一样

小编给您带来CleanMyMac X v4.14.6中文破解版&#xff0c;CleanMyMac X破解版是应用在MacOS上的一款Mac系统清理优化工具&#xff0c;使用cleanmymac x 中文破解版只需两个简单步骤就可以把系统里那些乱七八糟的无用文件统统清理掉&#xff0c;节省宝贵的磁盘空间。 CleanMyMa…...

LeetCode 235. 二叉搜索树的最近公共祖先

LeetCode 235. 二叉搜索树的最近公共祖先 1、题目 题目链接&#xff1a;235. 二叉搜索树的最近公共祖先 给定一个二叉搜索树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。 百度百科中最近公共祖先的定义为&#xff1a;“对于有根树 T 的两个结点 p、q&#xff0c;最近公共祖先表…...

基于ASN.1的RSA算法公私钥存储格式解读

1.概述 RFC5958主要定义非对称密钥的封装语法&#xff0c;RFC5958用于替代RFC5208。非对称算法会涉及到1对公私钥&#xff0c;例如按照RSA算法&#xff0c;公钥是n和e&#xff0c;私钥是d和n。当需要将公私钥保存到文件时&#xff0c;需按照一定的格式保存。本文主要定义公私钥…...

Redis相关知识总结(缓存雪崩,缓存穿透,缓存击穿,Redis实现分布式锁,如何保持数据库和缓存一致)

文章目录 1.什么是Redis&#xff1f;2.为什么要使用redis作为mysql的缓存&#xff1f;3.什么是缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿&#xff1f;3.1缓存雪崩3.1.1 大量缓存同时过期3.1.2 Redis宕机 3.2 缓存击穿3.3 缓存穿透3.4 总结 4. 数据库和缓存如何保持一致性5. Redis实现分布式…...

微服务商城-商品微服务

数据表 CREATE TABLE product (id bigint(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 商品id,cateid smallint(6) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 类别Id,name varchar(100) NOT NULL DEFAULT COMMENT 商品名称,subtitle varchar(200) NOT NULL DEFAULT COMMENT 商…...

【配置 YOLOX 用于按目录分类的图片数据集】

现在的图标点选越来越多&#xff0c;如何一步解决&#xff0c;采用 YOLOX 目标检测模式则可以轻松解决 要在 YOLOX 中使用按目录分类的图片数据集&#xff08;每个目录代表一个类别&#xff0c;目录下是该类别的所有图片&#xff09;&#xff0c;你需要进行以下配置步骤&#x…...

如何在网页里填写 PDF 表格?

有时候&#xff0c;你可能希望用户能在你的网站上填写 PDF 表单。然而&#xff0c;这件事并不简单&#xff0c;因为 PDF 并不是一种原生的网页格式。虽然浏览器可以显示 PDF 文件&#xff0c;但原生并不支持编辑或填写它们。更糟的是&#xff0c;如果你想收集表单数据&#xff…...

C++:多态机制详解

目录 一. 多态的概念 1.静态多态&#xff08;编译时多态&#xff09; 二.动态多态的定义及实现 1.多态的构成条件 2.虚函数 3.虚函数的重写/覆盖 4.虚函数重写的一些其他问题 1&#xff09;.协变 2&#xff09;.析构函数的重写 5.override 和 final关键字 1&#…...

Razor编程中@Html的方法使用大全

文章目录 1. 基础HTML辅助方法1.1 Html.ActionLink()1.2 Html.RouteLink()1.3 Html.Display() / Html.DisplayFor()1.4 Html.Editor() / Html.EditorFor()1.5 Html.Label() / Html.LabelFor()1.6 Html.TextBox() / Html.TextBoxFor() 2. 表单相关辅助方法2.1 Html.BeginForm() …...

计算机基础知识解析:从应用到架构的全面拆解

目录 前言 1、 计算机的应用领域&#xff1a;无处不在的数字助手 2、 计算机的进化史&#xff1a;从算盘到量子计算 3、计算机的分类&#xff1a;不止 “台式机和笔记本” 4、计算机的组件&#xff1a;硬件与软件的协同 4.1 硬件&#xff1a;五大核心部件 4.2 软件&#…...

4. TypeScript 类型推断与类型组合

一、类型推断 (一) 什么是类型推断 TypeScript 的类型推断会根据变量、函数返回值、对象和数组的赋值和使用方式&#xff0c;自动确定它们的类型。 这一特性减少了显式类型注解的需要&#xff0c;在保持类型安全的同时简化了代码。通过分析上下文和初始值&#xff0c;TypeSc…...

Caliper 配置文件解析:fisco-bcos.json

config.yaml 文件 config.yaml 是 Caliper 的主配置文件,通常包含以下内容: test:name: fisco-bcos-test # 测试名称description: Performance test of FISCO-BCOS # 测试描述workers:type: local # 工作进程类型number: 5 # 工作进程数量monitor:type: - docker- pro…...

MySQL 索引底层结构揭秘:B-Tree 与 B+Tree 的区别与应用

文章目录 一、背景知识&#xff1a;什么是 B-Tree 和 BTree&#xff1f; B-Tree&#xff08;平衡多路查找树&#xff09; BTree&#xff08;B-Tree 的变种&#xff09; 二、结构对比&#xff1a;一张图看懂 三、为什么 MySQL InnoDB 选择 BTree&#xff1f; 1. 范围查询更快 2…...