分享一部无人机测绘攻略,倾斜摄影建模全攻略

随着自然资源部推动实景三维中国建设,测绘行业迎来转型升级。本教程覆盖航测设备配置、项目实施、数据处理及模型修饰等内容,适用于测绘新人及专业人士。教程包括50小时讲解视频,涉及无人机倾斜摄影测量系统、数据处理流程、三维模型修饰等关键知识点。

自然资源部将于2019年起推动在国家国土基准体系建设与精化、实景三维中国建设、海洋测绘、内陆水下测绘等方向凝练形成大项目、大工程。

各行各业对实景三维产业的实际需求,促使同类项目 “遍地开花”。国内众多传统测绘队伍、测绘公司纷纷转型升级,非测绘行业的建筑、工程、勘探、林业等公司也纷纷踏足实景三维领域,将之应用到实际生产工作中。
但是,“项目是人来完成的!”,只有提高自身对实景三维建模技术的认识度和掌握度,才能高效优质的完成项目实施。

我认为,作为一个测绘人必备以下五大模块知识:
 1.如何配置航测设备,如何判断设备优劣?
 2.如何操作设备?
 3.如何执行一项完整的航飞项目?
 4.如何处理飞行数据,进行倾斜建模?
 5.如何对模型进行精细化修饰?

还需要学会以下六大软件操作:
DJi + Altizure
 Pix4D Mapper + Inpho
 Context Capture + PhotoScan
 Mirauge 3D
 Terrasolid
 ZR-modeler

但是,目前,技术方面的学习,大多都是自我摸索,市面上还鲜有一套能从理论、实践到应用方面讲解透彻的视频教学教程。最近发现了一本攻略,很适合测绘小白入手,对于已是测绘行业的人,更是一个查缺补漏、扎实理论的好宝典。这套教程涵盖的内容如下介绍无人机倾斜摄影测量系统组成与原理;介绍无人机航飞项目实施;介绍倾斜摄影自动化建模;介绍三维模型成果修饰与单体化建模;介绍倾斜摄影模型成果应用;介绍激光雷达数据处理流程。还有50小时以上的讲解视频,针对各个软件操作,深入浅出,系统明确。这套教程特色的地方在于均用实例讲解,分享了很多建模成果及其它行业应用案例。

教程名称为《无人机倾斜摄影测量内外业高级技术培训视频教程》,具备以下几大特点:
※ 高度专业性,教学视频和教学讲义均由内外业实战经验丰富的工程师录制和编撰而成,零基础小白亦可快速入门;
※ 全面覆盖性,有明确的学习体系,从软硬件设备推荐,数据采集,到数据处理建模,成果应用展示,深入浅出论述;
※ 形式高效性,50小时以上讲解视频,配套210页教程讲义,丰富的实际应用案例,随时随地,轻松高效的学习;
※ 售后可靠性,保持与学员的高互动性,实时交流,助教老师终身答疑解难。

### 无人机倾斜摄影测绘三维建模技术实现方法 #### 数据采集阶段 在无人机倾斜摄影测绘中,通过搭载多视角相机的无人机,在不同高度和角度拍摄大量地面照片。为了确保高质量的数据收集,通常会在飞行前规划好航线,使无人机能够按照预定路径自动飞行并拍照[^2]。 #### 图像预处理 获取的照片可能含有噪声或畸变等问题,因此需要先进行初步校正。这一步骤包括去除冗余图片、纠正镜头失真以及调整色彩平衡等操作,以提升后续处理的效果[^3]。 #### 特征匹配与密集点云生成 利用计算机视觉算法对重叠区域内的特征点进行检测,并寻找同名点之间的对应关系。接着采用多视几何原理计算这些匹配点的空间位置坐标,形成稀疏点云;再经过稠密化过程得到更加精细完整的密集点云数据集[^1]。 #### 构建三角网表面模型(TIN) 基于上述获得的高密度点云资料,可以构建不规则三角网格(TIN),即由一系列相连的小平面构成的地表形态近似表示法。此步骤有助于简化复杂场景的同时保留重要地理特征。 #### 质量评估与优化 最后要对整个流程产生的成果进行全面的质量检验,比如检查是否存在漏洞、错误连接等情况。必要时还可以借助人工干预手段来进行局部修正和完善工作,确保最终输出的产品满足预期标准。 ```python import photogrammetry as pgm def process_images(image_folder, output_path): images = load_images_from_folder(image_folder) # 预处理图像 preprocessed_images = preprocess(images) # 寻找特征点并匹配 keypoints, matches = find_and_match_features(preprocessed_images) # 计算稀疏点云 sparse_cloud = compute_sparse_point_cloud(keypoints, matches) # 生密点云集 dense_cloud = densify_point_cloud(sparse_cloud) # 创建TIN模型 tin_model = create_tin(dense_cloud) save_result(tin_model, output_path) if __name__ == "__main__": input_dir = "path/to/images" result_file = "output/model.obj" process_images(input_dir, result_file) ```
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