【摘 要】
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无人机作为一种新的飞行平台,凭借着灵活性高、速度快、操作简便等优点,已逐渐成为摄影测量领域的新宠。现今,无人机摄影测量逐渐代替了传统测量广泛运用于小区域大比例尺测图中。无人机摄影测量节约了外业数据采集的成本,但是在后期仍需要人工对影像中地物进行提取。而建筑物是地物中最重要的一部分,研究无人机影像中建筑物的自动提取能减少人工成本,加快工作效率。因此,对影像中建筑物进行自动提取具有非常重要的研究价值。
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无人机作为一种新的飞行平台,凭借着灵活性高、速度快、操作简便等优点,已逐渐成为摄影测量领域的新宠。现今,无人机摄影测量逐渐代替了传统测量广泛运用于小区域大比例尺测图中。无人机摄影测量节约了外业数据采集的成本,但是在后期仍需要人工对影像中地物进行提取。而建筑物是地物中最重要的一部分,研究无人机影像中建筑物的自动提取能减少人工成本,加快工作效率。因此,对影像中建筑物进行自动提取具有非常重要的研究价值。针对无人机影像数据量少的情形,通过使用深度迁移学习对无人机影像中矩形建筑物进行提取。针对提取后的矩形建筑物轮廓不规则等问题,本文以附有正交约束的非线性Gauss-Helmert模型为基础,对提取后的建筑物轮廓进行拟合。本文的主要内容和研究成果如下:(1)介绍无人机航空摄影测量系统的组成和原理,详细介绍摄影测量前中后期工作以及涉及相关重要的技术,并结合具体的工程事例,详细论述了无人机摄影测量中像控点的布设、采集方法,然后基于ContextCapture软件集群技术对航拍影像进行处理,最终通过精度验证生产出目标区域的三张正射影像。(2)利用语义分割U-Net网络完成对正射影像中建筑物的提取,针对目标区域数据太少等问题,使用深度迁移学习的方法在开源数据集训练U-Net网络,然后通过迁移学习对无人机正射影像中的矩形建筑物进行提取。实验结果表明:目标数据缺少时,使用深度迁移学习的方法对目标数据进行提取,提取结果较好。(3)使用U-Net网络对矩形建筑物进行提取时,提取后建筑物轮廓存在锯齿、不规则等问题,通过分析和比较现有的建筑物轮廓规则化方法。将基于角点检测方法中运用最小二乘替换为整体最小二乘对建筑物轮廓拟合,对于矩形建筑物,推导出附有正交约束的非线性Gauss-Helmert拟合模型对轮廓拟合。将本文算法与现有规则化算法进行对比实验,实验结果表明:相比现有的规则化算法,本文提出的规则化模型能更好地使得矩形正交,且边界精度有所提高。图[31]表[14]参[55]
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