SfM摄影测量法对黄土高原典型切沟的测量精度评价

在黄土高原六道沟小流域选择7条代表性切沟,以激光扫描法(laser scanning, LS)和实时动态差分(real-time kinematic, RTK)GPS的测量结果为基准,评估运动恢复结构(structure from motion, SfM)摄影测量法对切沟及切沟侵蚀的测量精度。与LS和RTK GPS相比,SfM摄影测量法所测各切沟DEM总体差异不大,平均高程差值为-0.162～0.436 m; SfM摄影测量法对切沟长度、表面宽度、周长和面积的测量精度较高,相对误差基本不超过±7%;所测深度和体积的相对误差较大,介于-37.4%～18.0%。与RTK GPS所测切沟侵蚀相比,SfM摄影测量法测得的切沟侵蚀空间分布和形态参数变化均十分接近。研究结果证实,SfM摄影测量法可作为一种高精度测量方法应用于黄土高原的切沟和切沟侵蚀监测。     

建筑物重建中的三维激光扫描精度分析

针对三维激光扫描技术在建筑物重建中数据采集、处理方面存在的误差,从三维激光扫描仪测站定向误差、仪器扫描误差、数据拼接误差进行分析,并构建了点位误差模型,为三维激光扫描技术在建筑物的重建中测量成果的精度评定及测量方案的优化设计提供了理论基础.最后以脉冲式三维激光扫描仪为例对建筑物重建进行精度分析.     

基于三维激光扫描和摄影测量的BIM模型校对

为解决BIM模型校对时精度低、效率差且耗费大量时间与成本的问题，首先分析了手工测量、三维激光扫描和摄影测量技术的原理，然后通过实验验证在BIM模型校对中应用的可行性，比较了3种方法的数据精度与误差，结果表明三维激光扫描的数据精度最高，其次是手工测量，最后是摄影测量，但结合误差、数据获取范围和处理效率等方面进行对比，3种方法各有优劣，在实际工程中可视情况采取不同方法进行BIM模型的校对.     

基于贴近摄影测量技术的高陡危岩体结构面调查方法

为解决传统危岩体结构面接触式调查手段风险高、效率低的问题,提出了一种基于无人机贴近摄影测量技术的结构面提取方法,并以某高位危岩体为例,开展了工程实例验证。首先利用多旋翼无人机对危岩体进行多角度贴近摄影,构建精细化的三维模型和三维点云;然后通过K近邻算法及PCA主成分分析完成优势结构面产状的半自动提取,最后结合三维模型中的岩体裂隙等特征,对危岩体稳定性进行快速评价。结果表明：该方法可获取符合工程精度要求的岩体点云数据,完成结构面产状的半自动提取,且倾向倾角的提取误差均在3°以内,能满足工程精度需求,为分析危岩体稳定性提供可靠的基础数据。     

无人机与三维激光扫描融合的拱桥三维重建

针对单一无人机影像在复杂拱桥建模精度和完整度方面的不足,提出一种将三维激光扫描数据与无人机航空影像融合的拱桥精细化建模方法。首先以无人机低空区域环绕航摄及近景摄影获取拱桥主体及细部高质量纹理数据;然后通过增加连接影像将无人机主体及细部影像数据融合并生成高精度拱桥主体上部点云数据;最后将三维激光扫描仪采集所得拱桥桥体下部多站点云数据经坐标转换、配准实现与拱桥上部高精度点云融合从而生成拱桥完整的精细化实景三维模型。通过与单一无人机影像建模结果进行精度对比分析和纹理完整性评价以此验证本文建模方法的有效性。结果表明：该方法可重建几何精度高、完整性好、纹理真实的拱桥实景三维模型,并为类似底部脱空建筑的数据采集方法提供参考,具有较好的工程应用价值。     

基于三维激光扫描与无人机倾斜摄影技术对异形建筑三维建模的融合应用

利用三维激光扫描技术以及倾斜摄影测量技术进行实景三维建模是常用的技术手段,通过2种手段获取的点云数据对空间方面的展示效果及精度存在差异,尤其在测量目标是结构复杂、材质特殊的异形建筑物时,2种技术所获取的点云数据各有优劣势,保留2种点云数据表现较好的部分,再通过多个空间同名公共点进行转换、匹配,将2种点云数据融合.以较具代表性的异形建筑物——厦门"鸟巢"建筑为例,分别利用三维激光扫描技术以及无人机倾斜摄影测量技术对其进行数据采集以及内业处理,并对2种技术的优缺性及融合后生成的三维模型精度进行分析、探讨,为应对复杂测量环境下对目标建筑物进行实景三维建模提供一种新的思路.     

无人机倾斜摄影在城市三维建模中的应用研究

为了验证旋翼无人机倾斜摄影测量的可行性及精度,该文以北京市高新区为例,采用旋翼无人机对其进行了倾斜摄影,利用ContextCapture进行了三维实景建模,并采用外业实测控制点、检查点及测量数据对模型的平面精度及测量精度进行了验证,最终对基于旋翼无人机倾斜摄影测量技术进行三维实景建模的可行性、精度及效率做出客观评价,为后期的行业应用提供了一定的技术参考。     

地面三维激光扫描与近景摄影测量技术集成应用

以地面三维激光点云为基础,以无人机和手机拍摄的影像为辅助,获取了地物全方位的三维空间信息.利用三维建模软件,集成地面三维激光扫描和近景摄影测量技术,对场景进行实景模型重建.实验结果表明,这2种技术的集成提高了实景模型的几何精度和纹理效果,并且这2种技术集成的应用能满足场景的高精度实景还原需求.     

无人机着舰姿态对尾钩定位的影响

鉴于无线电引导系统无法满足大型轮式固定翼无人机着舰引导的高精度要求,提出一种通过机身加装合作反射镜实现对无人机尾钩定位的光电引导系统,避免了传统光学引导中图像识别引起的跟踪定位误差。讨论了激光反射定位方法,重点分析了无人机姿态变动对基准点测量精度的影响,提出了激光反射镜安装位置的选择方法。最后通过仿真,给出了飞机姿态变动对尾钩测量精度影响的程度。     

无人机倾斜摄影测量构建悬索桥三维模型与病害检测——以邵阳市桂花大桥为例

为解决大型桥梁病害检测工作存在检测难度大、效率低的问题。以邵阳市桂花悬索大桥为实验对象,利用无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)搭载单镜头相机,按照“井字飞行”和“环绕飞行”两种航线飞行模式进行倾斜摄影测量构建悬索桥三维实景模型。利用三维模型测绘软件EPS测量悬索桥特征点几何要素,进行悬索桥构件几何参数和病害的检测。实验结果表明：利用无人机倾斜摄影测量构建的三维实景模型纹理清晰,外观效果较好,还原了桥梁的真实形态。利用全站仪实测数据进行精度验证,“井字飞行”和“环绕飞行”两种模式构建的三维模型均具有较高的几何精度。“环绕飞行”模式相对于“井字飞行”模式在作业效率、影像数据量等方面具有明显优势。基于无人机倾斜摄影测量构建的桥梁三维实景模型能发现和定位显著的病害,可为其他工程应用提供借鉴和参考。     

结合植被覆盖度指数的土地覆盖分类方法研究

基于Landsat 8 OLI反射率数据,结合定量遥感反演植被覆盖度（fractional vegetation cover, FVC）提取的植被物候特征数据,对比了神经网络、支持向量机和随机森林3种土地覆盖分类方法．结果表明:随机森林分类方法具有较好的结果,反射率结合植被特征数据的分类方法的总体精度为85.52%,Kappa系数为0.8212,比仅用反射率的土地覆盖分类总体精度提高了3.45百分点,Kappa系数提高0.0429;植被覆盖度提取的植被特征数据能有效改善耕地、草地和裸地的制图精度和用户精度,对林地与水体的用户精度分别提高了7.79百分点与1.81百分点,灌木与人造地表的制图精度分别提升了7.69百分点与0.59百分点．整体来看,结合植被覆盖度及其派生植被特征进行土地覆盖信息的提取,在简单易行的同时,为提高分类精度提供了有效支持．      

Cause analysis of gully erosion in Yuanmou basin of Jinshajiang valley

Some factors （i.e. lithology, topography, climate, the change of population as well as land use during the past 50 years） that could have great influence on the development of gully in the arid-hot basin of Jinshajiang valley were investigated. The results show that the factors leading to the strong gully erosion in this area include： the widely distributed Yuanmou group stratum, which promotes the development of gully erosion; the unique geomorphologic configuration that is prone to rock fall and gully erosion; the strong and time-concentrated rainfall; the arid-humid alternate climate characteristics that prepares the ground for the development of fissures in soils; the arid-hot climate that goes against the growth and recovery of vegetation; and the unreasonable and abusive human activities.     

Critical slope gradient for compulsory abandonment of farmland on the hilly Loess Plateau

Scientific evidence for the upper limit of farmland is proposed. Shallow gully erosion is one of erosion types distributed extensively on sloping farmland in the hilly regions of the Loess Plateau. Field observation and aerial photos interpretation, as well as laboratory experiments show that the shallow gully erosion occurring on the steeper farmland in the hilly regions of the Loess Plateau is an important factor leading to intensive erosion on slope, because of its extensive distribution and intensive runoff collection. The data on the formation, development and distribution of shallow gullies on sloping farmland indicate that critical slope gradient for shallow gully initiation ranges from 15 to 20 degrees with an average of 18.2 degrees. Therefore, it is suggested that critical slope gradient for compulsory abandonment of farmland on the hilly Loess Plateau should be kept within the critical slope gradient for shallow gully initiation to prevent shallow gully formation in order to control soil loss more effectively. But as the first step, the cultivation on the slopes with slope larger than 25 degrees where the maximum erosion occurs should be strictly forbidden.     

基于GF-2的乔木生物量估测模型研究

以福建省将乐林场为研究区,使用野外实测样地数据,结合福建省二类调查数据,获取了共192个样地的生物量数据,其中杉木纯林112个,马尾松纯林80个．对覆盖研究区的2景GF-2影像进行预处理,提取光谱信息、植被指数、纹理特征及地形因子,筛选与样地生物量相关性较高的因子作为建模的自变量,采用支持向量机、随机森林及多元逐步回归3种方法分别建立了杉木和马尾松生物量模型．结果表明:支持向量机、随机森林模型拟合效果均比多元逐步回归模型好,其中随机森林模型决定系数R2最高,2种样地的R2分别为0.65和0.72,估计精度也最高,分别为65.28%和76.82%;杉木样地3种模型的均方根误差分别为64.27、48.16和77.03,马尾松样地3种模型的均方根误差分别为54.79、48.18和65.63,其中随机森林模型的最低．在3种模型中,随机森林模型为乔木生物量的最优模型．      

基于无人机激光雷达技术的开采沉陷监测方法与参数反演

矿区开采沉陷监测与预测对于煤炭安全生产来说至关重要,目前煤矿地表沉陷监测的主流手段均有一定的局限性,存在精度与效率不能兼得的问题。利用无人机激光雷达（UAV LiDAR）技术可以实现矿区地表三维点云的快速获取,建立多期数字高程模型（DEM）,两期DEM相减即可得到沉陷盆地,具有高效高精的特点。本文对无人机激光雷达地表沉陷监测的原理流程和概率积分预计参数动态反演方法进行了分析讨论,以内蒙古唐家会煤矿为例,设计了无人机激光雷达飞行方案,采集了两期激光点云数据,并对实测数据进行了组合解算、融合、滤波,建立两期DEM,求取了观测时间段内的地表下沉盆地,并进行了全盆地动态反演,得到测区概率积分预计参数。实验结果DEM精度分别为0.034mm和0.037mm;下沉盆地精度为0.050mm,结果对于煤矿开采沉陷监测与预测来说是相对可靠的,为无人机激光雷达应用于地表监测提供了案例。     

基于卫星遥感影像的土地分类实验方法研究

为了让本科生充分理解和掌握遥感影像处理技术,结合吉林大学大学生创新创业训练计划,设计了基于高分辨率卫星遥感影像的校园土地分类实验项目。以2015 年9 月20 日高分二号( GF-2) 卫星拍摄的吉林大学中心校区卫星影像为实验数据,通过使用不同的光谱指数以及支持向量机( SVM: Support Vector Machine) 分别对影像中的建筑物、植被、水体、平地和操场等地物进行提取,进而得到基于高分辨率遥感影像的校园地物分类图,并对分类结果中各种地物信息进行统计分析,将统计结果与真实的地物参数进行对比,近而改善该方法的分类精度与可靠性。实践结果表明,该实验可以有效的帮助学生对知识的理解和掌握,达到了预期的教学效果。     

基于多源数据产品集成分类制作的青藏高原现状植被图

充分利用多源植被分类/土地覆盖分类产品各自的优势,通过专门设计与青藏高原植被类型相适应的植被分类体系,选用集成分类方法,在数据可靠性的基础上遵循一致性的原则,制作了青藏高原现状植被图,其在现势性、分类体系的针对性和分类精度上均表现更优．从分类结果的现势性来看,青藏高原现状植被图较早期中国植被图能更好地反映青藏高原植被覆盖现状;从分类体系的针对性来看,青藏高原现状植被图采用了针对青藏高原植被专门设计的分类体系,有利于从多源数据产品中充分提取出具备高可靠性和一致性的植被覆盖信息;从分类精度来看,青藏高原现状植被图的总体精度（78.09%,Kappa系数0.75）较已有相关数据产品提高了18.84% ~ 37.17%,特别是对草地、灌丛等植被类型的分类精度有明显提升．      

基于云台相机的四旋翼无人机跟踪控制系统

针对四旋翼无人机跟拍过程中视角固定,易丢失目标的问题,设计了一种基于云台相机的四旋翼无人机跟踪控制系统。首先,使用云台相机对地面移动目标进行拍摄,通过对目标的颜色特征和形状特征进行检测识别,使用核相关滤波( KCF: Kernel Correlation Filter) 方法进行视觉跟踪,得到地面移动目标在图像坐标系的位置。然后,通过建立针孔模型,解算出在云台相机带有俯仰角时的无人机与地面目标的相对位置关系。最后,设计了离散串级比例-积分-微分( PID: Proportion-Integral-Differential) 踪控制器,实现对无人机的位移控制,使四旋翼无人机可对地面移动目标进行稳定跟踪。同时设计了串级比例-微分( PD: Proportion-Differential) 控制器以实现云台相机的视角跟踪,增大了无人机的跟踪范围,降低了丢失目标的风险。实验结果表明,所设计的四旋翼无人机跟踪控制系统可实现对地面移动目标的稳定跟踪。     

根溪小流域崩岗分布特征研究

崩岗集中发育于华南丘陵谷坡及山间地以风化花岗岩残积物为基底的红土地貌,被称为南方地区的"生态溃疡",是该地区最严重的土壤侵蚀类型.降雨、气温等气候因子的极端变化,内部各种节理等软弱结构面的广泛分布,加之过度的植被破坏是崩岗形成、发展的主要的驱动因素.通过对南方红壤侵蚀区(根溪小流域)野外调查,分析坡向、形态、发育阶段和活动状况上的数量及面积状况,在此基础上得出:南坡崩岗的数量和面积要明显多于其他坡位;中期崩岗数量最多,面积最大;从形态来看,条形崩岗数量最多,混合形崩岗数量最少,爪形崩岗面积最大,弧形崩岗面积最小;半稳定型崩岗个数最多,且面积最大,活跃型崩岗个数最少,稳定型崩岗面积最小.     

三明市后山冲沟泥石流易发性评价及预报

2019年5月15—17日和6月7—10日三明市区持续强降雨,其中5月16日24 h降雨量为50年一遇,受强降雨影响,市区东侧后山产生大量浅层滑坡,冲沟内松散固体物源增加,后山冲沟山洪暴发;若在100年一遇甚至200年一遇暴雨作用下,冲沟内产生的浅层滑坡数量及能够参与泥石流活动的松散固体物源量都将会大幅度提高,很可能暴发由浅层滑坡诱发的沟谷泥石流.根据直接指标评价法对三明市区后山20条冲沟的泥石流易发程度进行评价:除了碧桂园后山冲沟为不易发外,其余19条冲沟的泥石流易发程度均为轻度易发;通过19条轻度易发泥石流冲沟的地形数据和2019年5—6月两次降雨过程数据,对浅层滑坡诱发沟谷泥石流降雨预报模型进行验证,结果表明模型预报结果与实际相符;并利用该预报模型给出三明后山冲沟泥石流预报临界降雨值,为该区泥石流预测预报和监测预警指标选取提供参考.