Page 161 - 土木工程的测绘技术与应用研究

第六章 测绘地理信息新技术应用

无人机摄影技术，并能同时采集到大量的高精度数据；为有关计划者提供资料支
援 . 而且，无人机采集到的地面数据，可以和现代的摄影技术融合在一起，让地
面的影像更加清晰。通过对特定的测量图象的分析，可以看出，所显示的色彩和

真实的色彩没有什么不同。此外，无人机可以从多个角度采集信息，为城市规划
设计者提供了海量的数据支撑，减少了人力资源的整理、审核；通过减少错误问
题的影响，使城市景观设计的整体效果得到提高。
（三）在地形图测绘中的应用

1. 图像配准和摄影测量点的提取
第一，图像配准。图像配准是将采集到的多个航空图像准确对应到地理坐标
系统中的过程。无人机航拍所得的图像在空间位置和方向上可能存在一定的偏差
和畸变，因此需要进行图像配准来纠正这些误差。

以下是一般的图像配准步骤：选择控制点：控制点是已知地理坐标的地面
特征，如地面标志物、建筑物角点等。通过在图像上选择控制点，并记录其对应
的地理坐标，用于后续的配准计算。图像预处理：对采集到的图像进行预处理，
包括去除图像噪声、校正图像的亮度和色彩平衡等，以提高图像质量和配准的

准确性。控制点匹配：通过图像特征提取算法，在各个图像中自动提取出控制点
的图像特征，并与已知地理坐标的控制点进行匹配。常用的特征提取算法包括
SIFT、SURF 等。转换参数计算：通过控制点的匹配关系，计算出图像坐标系到
地理坐标系之间的转换参数，包括平移、旋转和尺度参数。图像配准：利用计算

得到的转换参数，对图像进行配准操作，将图像的坐标映射到地理坐标系，实现
图像的准确对应。
第二，摄影测量点的提取。摄影测量点的提取是利用图像中的特征点，通过
三角测量或立体匹配等方法，获取地面上的三维坐标点。以下是一般的摄影测量

点提取步骤：特征点提取：利用图像特征提取算法，如 SIFT、SURF、ORB 等，
从航空图像中提取出具有独特性和稳定性的特征点。这些特征点可以是图像中的
角点、边缘、纹理等。
三角测量：对于已经匹配的特征点对，利用它们在不同图像中的像素坐标和

相机参数，通过三角测量方法计算出它们在三维空间中的坐标。三角测量可以利
用立体几何原理和相机模型进行计算。外业定向和地面控制点：为了提高摄影测
量点的精度，可以通过外业定向方法，利用已知的地面控制点来进行精确定位。

149