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伴随着地理信息产业日新月异的发展,尤其是传感器技术、无线通讯技术、数据处理技术的长足进步,传统的作业模式已不能满足生产的需求。近年来,无人机低空摄影测量凭借其机动性强、分辨率高、低成本化、超低空驾驶等一系列优势,在一定程度上弥补了航天(卫星)和航空遥感技术的一些盲点。它有效的扩展了人们对地球空间位置获取的方式,极大地提高了获取的效率,因此无人机低空摄影测量系统成为近年来研究的热点。本文着眼于无人机摄影测量的整个流程,阅读文献并结合自己参与项目,以满足实际的生产需求为目的。分别以无人机低空摄影测量系统的影像获取和影像预处理、基于影像金字塔的影像匹配、联合平差三部分为重点展开研究。论文的具体研究内容如下:(1)论述了低空摄影测量的基本知识并且完成了影像的预处理,包括畸变纠正和影像增强两部分。畸变纠正避免失真性误差的传播,提高后期处理精度。运用MATLAB编程完成影像的增强,消除了不同时相带来的干扰,使图像处于相对统一的状态。(2)论述了影像匹配的两种基本方法,包括基于特征的影像匹配和基于灰度的影像匹配。还介绍了基于RANSAC算法的误匹配点去除方法。采用影像金字塔的方式将基于特征匹配算法与最小二乘算法相结合来完成影像的匹配。并且在匹配后进行基于RANSAC算法的误匹配点去除。并基于Open-CV进行分析,关于SIFT算法和Herris算子相结合完成特征点提取,并完成匹配,运用RANSA算法来剔除误匹配点,检验其提取效率以及匹配的准确性。(3)概述了解析空中三角测量常用的方法并对此进行对比分析,重点介绍了光束法区域网空中三角测量中的联合平差,采用经验定权的方式确定GPS/IMU数据、控制点、连接点三种数据源的最优权重比。并且运用了无人机影像的自动空三详细流程。(4)结合工程实例,无人机数据获取以及处理的整个流程的每一个环节运用确定的最优方法,在对精度进行对比分析并符合规范要求后,针对不同的地物类型采用不同的方法编辑数字高程模型(DEM),之后再对数字正射影像(DOM)进行编辑,包括正射影像单片的镶嵌处理以及由此产生的拼接线的编辑和全局倾斜校正,最终获得了1:1000的高质量数字正射影像图。