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申请/专利权人：贵州省第一测绘院(贵州省北斗导航位置服务中心)

摘要：本申请公开了一种基于倾斜摄影三维测图的空天地一体化测图方法，属于地理测绘技术领域。该方法包括：步骤1，制定全面的倾斜摄影测绘方案，以确保复杂地形的完整覆盖；步骤2，部署工业级RTK无人机和消费级无人机协同作业，实现大范围覆盖与局部精细采集相结合，获取高质量倾斜摄影影像数据；步骤3，整合RTK定位数据和地面控制点数据作为控制信息，对倾斜摄影影像进行空中三角测量加密处理；步骤4，构建高质量、高精度的多视角三维模型；步骤5，基于多视角三维模型进行自动化地物特征提取与识别，以及地形要素参数的自动计算；步骤6，将多视角三维模型、地物特征和地形要素参数与自然资源管理系统集成，生成空天地一体化测图。

主权项：1.一种基于倾斜摄影三维测图的空天地一体化测图方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，制定全面的倾斜摄影测绘方案，以确保复杂地形的完整覆盖；步骤2，部署工业级RTK无人机和消费级无人机协同作业，实现大范围覆盖与局部精细采集相结合，获取高质量倾斜摄影影像数据；步骤3，整合RTK定位数据和地面控制点数据作为控制信息，对倾斜摄影影像进行空中三角测量加密处理；步骤4，构建高质量、高精度的多视角三维模型；步骤5，基于多视角三维模型进行自动化地物特征提取与识别，以及地形要素参数的自动计算；步骤6，将多视角三维模型、地物特征和地形要素参数与自然资源管理系统集成，生成空天地一体化测图；步骤3包括以下步骤：步骤3.1，从工业级RTK无人机采集的飞行数据中提取每张影像的精确RTK定位信息，包括拍摄时刻的经度、纬度、高程和姿态角数据；步骤3.2，将RTK定位数据和地面控制点数据整合到同一个坐标系统中，建立统一的控制点数据库；步骤3.3，对采集的倾斜摄影影像进行预处理，包括影像匀光匀色、去除噪点和模糊操作，提高影像质量；同时，提取每张影像的EXIF信息，与RTK定位数据进行匹配，建立初步的影像与位置对应关系；步骤3.4，使用计算机视觉算法，在相邻影像之间自动识别和匹配特征点，生成大量连接点并构建整个测区的影像网，具体包括以下步骤：对每张影像应用计算机视觉算法，以识别和提取具有显著性和稳定性的特征点；对于每个提取的特征点，计算其特征描述子以用于描述特征点周围区域的独特性质；利用最近邻搜索算法，在相邻影像间进行特征点的初步匹配；对初步匹配的特征点对，应用随机样本一致性算法进行几何验证，以有效去除错误匹配，只保留符合预期几何关系的匹配点对；基于验证后的匹配点，构建整个测区的影像连接网络，并计算每对相邻影像之间的相对方位，为后续的空中三角测量提供初始值；对整个影像网进行全局优化，包括使用捆绑调整算法对所有连接点和相机参数进行联合优化，以最小化重投影误差，以进一步提高连接点的精度和一致性；步骤3.5，将RTK定位数据、地面控制点数据和整个测区的影像网作为输入，利用专业的摄影测量软件进行空中三角测量计算；步骤3.6，对空中三角测量的结果进行全面的误差分析，包括控制点残差、连接点残差和影像网平差精度；步骤3.7，基于误差分析结果，剔除粗差点，调整权重，并进行多次迭代计算，直到达到预定的精度要求；步骤3.8，基于优化后的空中三角测量结果，更新每张影像的精确位置和姿态信息，得到优化后的影像数据；步骤3.9，利用优化后的影像数据和密集匹配算法生成高密度三维点云数据。

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