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基于雙傳感器的云底高度測(cè)量方法研究

2022-04-02 08:06:50劉建明
測(cè)繪地理信息 2022年2期
關(guān)鍵詞:標(biāo)志點(diǎn)定向觀測(cè)

劉建明

1山東省國(guó)土測(cè)繪院,山東 濟(jì)南,250013

航空攝影是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程,需要根據(jù)天氣情況多部門密切配合進(jìn)行實(shí)施作業(yè),在有云情況下,影響航空攝影的天氣因素主要是云層高度[1]。云層高度信息主要反映在影像遮擋方面,如果云層較低,則導(dǎo)致地面信息無(wú)法獲?。?]。由于云底高度判讀仍以目測(cè)判讀為主,估算誤差大,經(jīng)常出現(xiàn)云高估算過(guò)高,但實(shí)際低于飛行高度,造成空飛情況;也存在因云底高度估算過(guò)低,但實(shí)際高于飛行高度,造成滯飛情況,影響數(shù)據(jù)獲取效率。

由于云形成原因復(fù)雜,云類型眾多[3],針對(duì)云的研究主要在氣象領(lǐng)域,包括主動(dòng)探測(cè)以及被動(dòng)反演等方式,其中一些研究成果與設(shè)備也廣泛應(yīng)用于氣象觀測(cè)的相關(guān)單位[4。5]。當(dāng)前主要方法有目視測(cè)量、探空氣球、激光測(cè)云儀、氣象雷達(dá)、攝影測(cè)量等[6-8]。譚涌波等[9]提出了雙站數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量云高,李國(guó)勝[10]以“一體化高速只能球型攝像機(jī)”為核心,提出攝影測(cè)量解決方案,兩者都是利用攝影測(cè)量原理進(jìn)行研究,同時(shí)對(duì)圖像匹配特別是云圖像匹配的研究較為深入[11~16],為本文研究提供參考。

由于并未考慮到航空攝影測(cè)量任務(wù)范圍不固定、測(cè)定時(shí)間短等特點(diǎn),所以已有研究仍具有局限性,而本文針對(duì)航空攝影實(shí)施過(guò)程中云底高度測(cè)量便捷快速的特殊性,探索出適用于航空攝影實(shí)施過(guò)程中的云底高度快速測(cè)量方案。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與技術(shù)流程圖

1.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

本文設(shè)計(jì)硬件部分如圖1所示,傳感器位于球形外殼內(nèi),旋轉(zhuǎn)平臺(tái)可記錄垂直角度與旋轉(zhuǎn)角度,底座帶有對(duì)中置平裝置,使用時(shí)將設(shè)備架設(shè)于已知點(diǎn),首先進(jìn)行單獨(dú)定向觀測(cè),然后采用遠(yuǎn)程曝光裝置進(jìn)行兩臺(tái)設(shè)備同步曝光,獲得獨(dú)立像對(duì)。

圖1 云底高測(cè)量設(shè)備結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Device Structure of Cloud Bottom Height Measurement

1.2 技術(shù)流程

云底高度快速測(cè)量技術(shù)流程如圖2所示。

圖2 技術(shù)流程圖Fig.2 Flow Chart of Technology

2 觀測(cè)系統(tǒng)參數(shù)解算

傳感器安裝于旋轉(zhuǎn)平臺(tái)內(nèi),傳感器橫軸、數(shù)軸與旋轉(zhuǎn)平臺(tái)的橫軸數(shù)軸存在一定誤差,使得觀測(cè)時(shí)旋轉(zhuǎn)平臺(tái)記錄觀測(cè)角度與實(shí)際傳感器外方位角元素存在一定誤差常數(shù),這個(gè)常數(shù)稱為安置角。

2.1 標(biāo)定場(chǎng)建立與標(biāo)志點(diǎn)提取

為進(jìn)行安置角測(cè)定,采用圓形靶標(biāo)(中心空白并帶有十字絲),在某建筑物背面建立標(biāo)定場(chǎng),再根據(jù)要求進(jìn)行拍攝。標(biāo)志點(diǎn)均勻分布于拍攝像片內(nèi),考慮到標(biāo)志數(shù)量較多且提取過(guò)程中可能存在誤差,本文中將標(biāo)志點(diǎn)提取分為粗提取與精提取兩個(gè)步驟。

標(biāo)志點(diǎn)粗提取指手動(dòng)測(cè)量4個(gè)標(biāo)志像點(diǎn)坐標(biāo),采用后方交會(huì)計(jì)算出拍攝瞬間概略姿態(tài)角,對(duì)所有物方點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行計(jì)算像點(diǎn)坐標(biāo)x、y,如圖3所示,十字絲為概略像點(diǎn)坐標(biāo),每個(gè)點(diǎn)位均位于標(biāo)志內(nèi)。

圖3 標(biāo)志點(diǎn)粗提取成果Fig.3 Outline Extraction of Flag Points

標(biāo)志點(diǎn)精提取指在粗提取成果下,通過(guò)指定范圍,采用圖像處理方式檢測(cè)范圍內(nèi)的圓形區(qū)域,擬合出圓心坐標(biāo),如圖4所示。

圖4 標(biāo)志圖形與精提取結(jié)果Fig.4 Flag Image and Extraction Points

2.2 安置角測(cè)定

根據(jù)安置角定義,安置角測(cè)定采用差分方式,即實(shí)際測(cè)量值減去觀測(cè)值,如式(1)所示。

式中,φa、ωa、κa為安置角常數(shù);φs、ωs、κs為實(shí)際測(cè)量值;φo、ωo、κo為觀測(cè)值,由于云底高測(cè)量設(shè)備只有水平旋轉(zhuǎn)與垂直旋轉(zhuǎn)兩個(gè)角度,所以κo為0。

根據(jù)后方交會(huì)結(jié)果可得出3個(gè)外方位角元素,但考慮到實(shí)際操作中,拍攝定向目標(biāo)時(shí)候旋轉(zhuǎn)平臺(tái)旋轉(zhuǎn)角置零,此時(shí)定向角度實(shí)際值φs為計(jì)算值φo與安置角誤差φa的和,如式(2)所示。

而拍攝目標(biāo)物時(shí),拍攝旋轉(zhuǎn)角實(shí)際值φm等于旋轉(zhuǎn)角φr與安置角誤差φa的和減去定向角實(shí)際值φs,如式(3)所示。

根據(jù)式(2)與式(3)得:

根據(jù)式(4)可知,由于每次定向存在安置角誤差,觀測(cè)目標(biāo)同時(shí)存在安置角誤差,兩者互相抵消,最終旋轉(zhuǎn)角實(shí)際值φm是旋轉(zhuǎn)角φr與定向角φo的和,與安置角φa無(wú)關(guān)。

綜上所述,可以獲得安置角測(cè)量常數(shù)有高度角常數(shù)ωa與傳感器翻滾角常數(shù)κa,本文安置角測(cè)量結(jié)果如表1所示。

表1 傳感器安置角常數(shù)Tab.1 Sensor Placement Angle

3 雙傳感器前方交會(huì)云高測(cè)量

3.1 定向角測(cè)量

設(shè)備安裝完成后,需要進(jìn)行定向觀測(cè),即對(duì)準(zhǔn)已知點(diǎn)進(jìn)行拍攝,獲取定向照片進(jìn)行定向角φo計(jì)算。圖5中標(biāo)注的點(diǎn)位提前使用全站儀獲取坐標(biāo),然后進(jìn)行拍攝。

圖5 定向角觀測(cè)照片F(xiàn)ig.5 Initial Orientation Photo

根據(jù)空間直角坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)變換,考慮到旋轉(zhuǎn)平臺(tái)與攝影測(cè)量坐標(biāo)系矩陣Rt變換公式可得:

式中,X、Y、Z為定向標(biāo)志點(diǎn)世界坐標(biāo)為已知數(shù)據(jù);x、y為標(biāo)志點(diǎn)像點(diǎn)坐標(biāo)為已知數(shù)據(jù);-f為焦距為已知數(shù)據(jù);ai、bi、ci為關(guān)于外方位元素φ、ω、κ的函數(shù),其中ω、κ已經(jīng)通過(guò)觀測(cè)值與安置角計(jì)算得出,為已知數(shù)據(jù),所以未知數(shù)就只有φ,因此,只需一個(gè)定向標(biāo)志可以計(jì)算出傳感器拍攝瞬間的旋轉(zhuǎn)角φ。

3.2 有云圖像匹配

本研究針對(duì)不同云類型制定了多種匹配方案,增加匹配成功率,同時(shí)利用雙傳感器姿態(tài)參數(shù)反算匹配點(diǎn),剔除粗差點(diǎn)位,匹配結(jié)果如圖6所示。

圖6 朵狀云匹配圖Fig.6 Cumulus Image Matching

3.3 云底高度計(jì)算

傳感器標(biāo)定完成后內(nèi)方位元素為已知數(shù)據(jù),云底高測(cè)量系統(tǒng)架設(shè)已知點(diǎn)后量取儀器高,外方位線元素Xs、Ys、Zs計(jì)算得出,旋轉(zhuǎn)平臺(tái)記錄旋轉(zhuǎn)角相對(duì)值及高度角絕對(duì)值,定向拍攝后經(jīng)過(guò)解算可以獲得旋轉(zhuǎn)平臺(tái)初始角度,翻滾角由安置角測(cè)定得出結(jié)果,外方位角元素φ、ω、κ計(jì)算得出;經(jīng)過(guò)圖像匹配,像方點(diǎn)mi(xi,yi)為已知數(shù)據(jù),根據(jù)共線方程前方交會(huì)原理,進(jìn)行云底高度計(jì)算。

云底高計(jì)算完成后進(jìn)行粗差剔除,首先反算像點(diǎn)坐標(biāo),然后與原始像點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行對(duì)比,設(shè)定閾值像素個(gè)數(shù),如果超過(guò)閾值認(rèn)為是粗差進(jìn)行剔除,否則保留為云高數(shù)據(jù)。

4 試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比與誤差分析

為證明本文剔除云底高度快速測(cè)量系統(tǒng)可用性,基于UV20-ARS無(wú)人機(jī)(unmanned qerial vehicle,UAV)航攝系統(tǒng)提出兩種切實(shí)有效的實(shí)驗(yàn)方案進(jìn)行驗(yàn)證。圖7為UV20-ARS無(wú)人機(jī)的航攝系統(tǒng)設(shè)備。

圖7 UV20-ARS航攝系統(tǒng)Fig.7 UV20-ARS Aerial Camera System

4.1 無(wú)人機(jī)檢核實(shí)驗(yàn)

無(wú)人機(jī)檢核實(shí)驗(yàn)是以無(wú)人機(jī)作為檢核點(diǎn),即野外放飛無(wú)人機(jī),利用雙傳感器進(jìn)行觀測(cè),內(nèi)業(yè)人工識(shí)別無(wú)人機(jī),利用云高計(jì)算方法計(jì)算無(wú)人機(jī)方位,并與無(wú)人機(jī)自帶POS系統(tǒng)解算后軌跡進(jìn)行對(duì)比。

本實(shí)驗(yàn)中未采用匹配方式進(jìn)行無(wú)人機(jī)像點(diǎn)坐標(biāo)提取,消除了匹配誤差。經(jīng)表2對(duì)比分析可知,本文提出方法測(cè)量得到的無(wú)人機(jī)三維坐標(biāo)與無(wú)人機(jī)軌跡相近,證明本系統(tǒng)同步性好,能夠測(cè)量不斷運(yùn)動(dòng)變化的云。

表2 無(wú)人機(jī)檢核精度統(tǒng)計(jì)Tab.2 UAV Verification Accuracy Statistics

4.2 無(wú)人機(jī)探云實(shí)驗(yàn)

無(wú)人機(jī)探云實(shí)驗(yàn)是利用無(wú)人機(jī)穿云時(shí)拍攝的照片判斷穿云時(shí)刻,確定穿云時(shí)的位置,從而確定云低高度,再利用本系統(tǒng)進(jìn)行有云圖像獲取并進(jìn)行云底高度計(jì)算。通過(guò)對(duì)比驗(yàn)證本系統(tǒng)云底高測(cè)量精度,表3中是多次對(duì)兩個(gè)高度層的云進(jìn)行測(cè)量,求取平均數(shù)得到的結(jié)果。

表3 無(wú)人機(jī)探云精度統(tǒng)計(jì)Tab.3 UAV Detection Cloud Accuracy Statistics

由于云是非規(guī)則實(shí)體,云底匹配點(diǎn)未必是最低點(diǎn),所以最終使用全部數(shù)據(jù)進(jìn)行排序,認(rèn)定最低的5%數(shù)據(jù)為云底數(shù)據(jù)。

5 結(jié)束語(yǔ)

根據(jù)本文提出方案設(shè)計(jì)完成的云底高觀測(cè)設(shè)備,其操作方法與常規(guī)測(cè)繪儀器使用方法相近,便于航攝人員相互之間應(yīng)用,同時(shí)充分考慮設(shè)備便攜性,不需要固定安裝,僅需要少量控制點(diǎn)即可操作,滿足設(shè)備在不同測(cè)區(qū)快速布設(shè)要求;經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,本系統(tǒng)在中低空云底高測(cè)量時(shí)精度優(yōu)于5%,能夠大幅提升云底高度觀測(cè)精度。

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