一、地面控制点选择法及其精度的研究（论文文献综述）
郑茂腾[1]（2014）在《航天三线阵传感器在轨几何检校及其区域网平差技术研究》文中研究说明遥感对地观测技术是当前人类获取地球表层信息的重要手段。随着航天遥感技术的不断发展与进步,越来越多的遥感卫星被发射升空,其地面分辨率和几何定位精度也不断的提高。2014年8月13日发射的WorldView-3是美国Digital Global公司开发的高分辨率遥感卫星WorldView系列第三颗卫星,其地面分辨率已经可以达到0.31m,直接几何定位精度预计优于3.5m,是目前世界范围内最先进的商业遥感卫星。我国也于2010年5月全面启动实施高分专项（高分辨率对地观测系统重大专项）计划,高分辨率遥感卫星对地观测技术已经成为当前遥感领域的研究热点之一,而遥感卫星几何定位技术又是对地观测技术的重要课题,提高遥感卫星几何定位精度有利于遥感卫星数据的广泛应用。影响遥感卫星几何定位精度的因素主要包括轨道定位精度,姿态定位精度,星上时问基准以及后期的传感器几何定标精度和平差处理精度等,受硬件水平及定轨定姿技术的限制,大部分国产遥感卫星的直接对地定位精度无法满足高精度应用的需求。因此,传感器几何定标技术以及区域网平差技术则成为了提高国产遥感卫星对地几何定位精度的重要手段。本文主要介绍了当前国内外主要的航天线阵传感器系统及其相关的在轨几何检校和区域网平差技术,并在此基础上确立了以下几个方面的研究内容。（1）基于海量中等精度控制信息的多条带影像联合在轨几何检校研究了线阵传感器的成像几何以及定位模型,并针对其成像原理列出了相关的在轨几何检校参数,同时分析上述参数对传感器定位精度的影响以及各类参数之间的相关性,并提出了消除或者削弱其相关性的一些策略。结合当前地面控制点信息缺乏以及在轨几何检校过度依赖检校场的现状,本文提出利用海量中等精度控制信息自动提取技术,采用多条带影像联合在轨几何检校技术,使用大量的资源三号三线阵影像数据,进行相关的在轨几何检校试验,试验结果表明,仅利用自动匹配的中等精度地面控制点的数据,可以达到利用高精度检校场的检校结果。不仅提高了定位精度,减少了检校成本,而且由于地面控制点是自动匹配,因此整个检校的过程已经完全自动化,提高了检校效率。（2）基于海量中等精度控制信息的线阵影像自检校区域网平差研究了自检校区域网平差技术的基本原理以及方法理论,并介绍了相关的自检校参数选择办法以及自检校模型的建立（美国布朗教授提出的包含四类改正项的共21个参数模型,德国Ebner教授提出的纯数学意义的共12个附加参数）。自检校参数的选择应当避开各类参数之间的相关性。选择具有几何或者物理意义的参数,能够更好的补偿系统误差。本文针对国产CBERS-02B高分辨率相机的内部成像几何特点,分别采用不同组合的自检校参数,并利用一个条带的CBERS-02B高分辨率影像数据,进行自检校区域网平差试验,试验结果表明,引入了内方位元素改正参数后,平差结果精度比未引入这些参数时的精度要提高了2-3个像素。（3）带地面控制点的航天线阵影像区域网平差介绍了经典的粗差检测与定位方法以及相关的选权策略。并选取合适的平差模型和粗差检测与选权策略,分别对天绘一号三线阵影像以及资源三号三线阵影像进行区域网平差试验,试验结果表明,对于长轨道数据（轨道长度超过1000公里）,采用合适的同一地面控制点布设方案（本文采用14个地面控制点）,定向片模型的平差结果最好。针对资源三号卫星三线阵影像数据,采用系统误差补偿模型,用自动匹配的中等精度地面点作为控制,仅补偿一次项参数即可得到平面不超过15m,高程不超过12m的精度。（4）基于无地面控制点的大范围多条带航天线阵影像区域网平差研究了无地面控制点平差的算法原理以及相关的定权方法,采用大范围多条带影像的联合区域网平差的策略,通过各轨道间的重叠度来约束其位置和姿态数据在平差系统中的自由度,提高无控平差的稳定性。分析了对于超大范围数据产生的大数据量存储于运算的问题以及超大法方程的求逆解算问题。采用总共13个条带的资源三号三线阵影像数据进行了基于无地面控制点的区域网平差试验,试验结果表明,资源三号卫星无地面控制点区域网平差的精度相对于直接对地定位的精度,有了较大的提升,达到平面8.3米,高程5.0米,该精度可以满足国家1：5万地形图的绘制要求。根据超大区域网数据处理能力分析结果,超大范围（无缝覆盖整个中国）的区域网平差处理,具备实际可行性。
施蓓琦[2]（2006）在《高分辨率遥感影像的几何精纠正及其精度度量》文中研究表明面对日益丰富的空间影像信息来源，研究分析高分辨率遥感影像的处理技术，有效地完成空间信息的快速获取与更新，已成为当前遥感、数字摄影测量、地理信息系统及相关学科的重点研究领域。本文重点就高分辨率卫星CCD推扫式影像的几何精纠正这一问题展开研究： 1．研究在高分辨率遥感影像无法得到卫星轨道和传感器参数进行严格纠正时，采用有理函数模型、三维仿射变换数学纠正模型进行遥感影像的几何精纠正。 2．通过分析线状特征相对于点状特征的优点，将控制线模式引入高分辨率遥感影像的几何纠正，通过广义点摄影测量理论描述了线阵列CCD传感器影像上直线特征的共线表达式，由此充分利用像方、物方中大量存在的线状控制信息，采用单位向量的三维仿射变换进行影像的几何精纠正。 3．对于影响几何精纠正的因素除了数学纠正模型外，控制点的选取也与几何精纠正的精度密切相关，从控制点的来源、精度，数量及点位分布做一探讨，同时进一步对任意点精度与控制点精度的相关性进行研究，来了解控制点对影像几何精纠正精度影响的程度。 4．依据距离倒数加权法空间插值理论，采用多种可视化方法对影像纠正的质量进行描述，便于更好地了解影像几何纠正整体精度，对控制点或纠正方法的选取起到一定的指导作用。
万丽娟[3]（2019）在《无人机倾斜摄影三维建模及大比例尺地形图绘制精度研究 ——以永新县桃山村为例》文中进行了进一步梳理近几年,在测绘领域中研发了一项称为无人机（Unmanned Aerial Vehicle,简称UAV）倾斜摄影测量的新技术,它可在短时间内快速获取目标对象的多视角影像。随着计算机技术的发展,三维建模技术也日趋成熟,将UAV倾斜摄影测量技术与三维建模技术相结合,生产的三维模型,具有精度高、真实性强、纹理清晰等特点,已广泛应用于Smart City、Digital city、医疗以及传统建筑等领域。三维模型在测绘领域的作用也不可小觑,传统的地形图绘制工作存在耗时长、现势性低、效率低、成本高等问题亟待解决。三维模型基于EPS平台绘制大比例尺地形图,可有效地改善地形图绘制工作存在的困难,为地形图绘制工作提供新技术、新方法。本文依托实际工程项目,以吉安市永新县桃山村为例,通过实践验证了利用三维模型基于EPS平台绘制的地形图精度能够满足大比例尺地形图成图精度要求。以下是本文的主要研究内容:1.利用飞马D200航测系统获取影像数据、基于Context Capture平台建立真三维模型,为提升模型整体性和精细度,使用Geomagic Studio和Meshixer软件对模型空洞进行修复;2.基于Context Capture软件建立三维模型,依据相应的参考标准从模型精细度、模型空三精度、模型重建精度三方面分析三维模型的精度;3.研究五种绘制方法对三类房屋绘制精度的影响,总结房屋最佳绘制方法,然后基于EPS平台绘制大比例尺地形图,并从平面、高程、长度、角度和面积五方面分析绘制的地形图精度是否满足地形图成图精度要求。研究结果表明,三维模型纹理清晰、结构较为完整,真实性强;模型空三解算后的控制点和检查点的平面、高程精度均可以满足1:500比例尺的精度要求;重建后的三维模型平面中误差为0.026m,高程中误差为0.019m,即平面、高程精度满足1:500比例尺精度规范;从以上三方面的精度分析结果可知,三维模型整体精度较高,可用于后续生产大比例尺地形图。通过分析绘制方法对房屋绘制精度的影响,总结房屋最佳绘制方法,为进一步验证利用三维模型基于EPS平台绘制大比例尺地形图的绘制精度,从平面、高程、长度、角度、面积五个方面分析地形图的绘制精度。研究结果表明,由点到线再到面,从局部到整体全方面分析利用三维模型基于EPS平台绘制的大比例尺地形图精度满足1:500地形图成图精度要求,即利用三维模型基于EPS平台绘制大比例尺地形图是一种省时、成本低、效率高、精度有保障的新方法。
徐寿志[4]（2016）在《车载移动测量系统检校技术及其精度评定方法》文中提出近十几年来,随着经济社会发展和测绘科学技术进步,测绘地理信息行业发生了翻天覆地的变化,测绘地理信息数据获取方式也发生了巨大改变。快速、经济、高效的测绘地理信息数据获取方式的出现,如导航定位服务、卫星遥感、无人机航测、车载激光测量等技术应用,彻底改变了测绘地理信息传统的作业模式和工作流程。车载移动测量系统作为一种高新的测绘地理信息仪器装备,近年来随着数字城市、智慧城市、地理国情监测等相关工作的不断推进,以及该领域学者们的不断努力,其在测绘地理信息生产中的作用也日益突出。车载移动测量系统是一种兼有定位、测距、测角和摄影功能的系统,集成了GNSS单元、惯性测量单元（IMU）、激光扫描仪、数字相机以及自动控制等技术,以实现对目标区域的空间数据、属性数据以及实景影像等多种信息的快速采集。在实际工程应用中,车载移动测量系统的综合精度始终是最重要的因素。为了确保系统的综合精度,系统作业前需要经过严格的检校,系统检校是数据处理前必须首要解决的问题,是难点,也是关键点,否则,精度无从谈起。本文在推导系统定位模型基础上,总结了系统误差来源,分析了各部分误差对系统精度的影响,提出了单机检校和组合检校方法,并提出系统综合精度的评定指标和评定方法。本文的主要工作和创新点概括如下：1.详细介绍了车载移动测量系统的组成部分、各部分的工作原理和理论基础,阐述了它们在系统中的功能和作用,详细推导了系统的定位模型,分析了系统硬件集成的关键技术。2.分析车载移动测量系统与传感器相关、与系统硬件集成相关的误差来源、性质与处理方法；推导了各项误差模型,定量分析了各项误差对系统综合精度的影响；并通过定位模型从理论上估计系统精度,给系统集成过程中传感器的选择提供参考。3.提出了车载移动测量系统单机检校的概念,利用精度为1×10-11s的铷钟和5×10-11s时间计数器对GNSS接收机的1PPS授时精度进行评定；利用短基线和零基线方法通过GAMIT软件动态解算进行GNSS PPK精度评定；利用GT580型双轴转台和POSLV610进行IMU姿态角精度评定,两种方法结合可以更加准确地评定IMU姿态角精度；利用精度为0.3”的多齿分度台对激光扫描仪进行测角精度评定,该方法精度高、稳定性好、可溯源；根据激光扫描仪的测距检校模型和测角检校模型,通过最小二乘解算相应的检校参数；重点研究了测角法对数字相机进行单机检校,通过测定平行光线的入射角度和其对应像片上的像点坐标,根据镜头畸变平方和最小原则解算出内方位元素和畸变参数,改正后的剩余畸变为0.2个像素,该方法是在实验室内进行,检校条件可控,检校过程标准规范。4.提出了车载移动测量系统组合检校的概念,重点研究了利用手动检校方法、基于控制点的检校方法和基于特征面的检校方法三种方法进行激光扫描仪和IMU的组合检校,基于控制点的检校方法精度最高,可以达到0.001。,手动检校灵活性好、但精度较低；通过点云坐标反算像点坐标,并将像点坐标的色彩信息赋给点云坐标完成激光扫描仪和数字相机的组合检校,点云和影像的套合精度为1-2个像素。5.通过建立永久性的检校场,借助自制的特殊标志和反射片作为特征点,便于点云特征提取,提出车载移动测量系统综合精度评定的指标,利用传统方法获取这些特征点的高精度三维坐标和特征线的长度值作为基准值,通过与系统解算出来的特征点和特征线进行比较,从而完成系统的综合精度评定。并且评价了实际工程应用中系统的精度,研究表明,经过检校后的某车载移动测量系统,其平面精度可以达到0.028m,高程精度为0.019m,从而验证了本文提出的单机检校和组合检校方法的正确性。
吴熠文[5]（2019）在《基于无人机倾斜摄影测量的建（构）筑物三维形貌测量技术》文中研究表明目前我国正处于城镇化的快速发展阶段,城市对地理信息的需求日益显着。为了实现城市的可持续发展,近年来国家提出了数字城市（Digital city）的理念,而数字城市三维模型构建作为数字城市空间信息的重要组成部分,已日益成为数字城市生产单位的一项重要任务。与此同时,我国基础设施建设别是大型基础设施同样正处于飞速发展阶段,为保障基础设施施工以及运营期间的灾变控制,必须对基础设施进行全寿命监测,传统的监测技术对于特长特大的构造物来说,不仅监测效率低,而且更新速度慢,所以迫切地需要一种对构造物的地理空间数据进行快速获取与实时更新的新方法。因此,本文依托国家重点研发项目“面向复杂环境的滨海重大基础设施监测感知技术与动态信息平台”（课题编号:2016YFC0800207）,对建（构）筑物三维形貌测量技术开展了以下工作:（1）开展建（构）筑物三维构建过程中关键步骤的对比研究,提出一套基于无人机倾斜摄影测量的三维形貌构建方法,并对其关键步骤进行了优化,实现模型构建过程中的自动化和可视化。（2）通过大量现场试验评估城市三维模型的平面和高程精度,重点分析航拍高度和控制点数量对三维模型精度的影响;同时就单体建筑物精细化模型也进行了精度验证与分析。结果表明,基于无人机序列影像的三维模型构建方法可达到厘米级精度,这不仅能够满足城市三维模型构建的精度要求,而且操作容易、数据采集灵活、时效性高,具有重要工程实用价值。（3）开展了针对飞行高度、旁向重叠率、拍摄倾斜角度、控制点密度和控制点布设方案等因素对数字地表模型精度的影响规律和影响程度的研究。结果表明,基于小型无人机低空航测的数字地表模型水平和高程精度能够达到5 cm;最佳飞行高度和拍摄倾斜角分别为60 m和45°,旁向重叠率和控制点密度建议值分别为70%和0.27;控制点根据现场情况选择矩形或梅花形均匀布点方案。（4）以基于无人机倾斜摄影测量的三维形貌构建方法为基础,将研究获得的最佳飞行方案和建模方案应用于湖南大学天马新校区建筑群、长沙理工大学云塘校区、温州瓯飞工程围垦防洪堤、长沙湘江防洪堤等实际工程中,以解决实际中城市三维模型构建、数字地表模型构建及工程巡检需求。结果表明,基于无人机倾斜摄影测量的实景模型构建方法,不仅可获得高精度的城市建筑群及单体建筑物三维模型,满足数字城市建设对于城市三维模型构建的需求,也可获得清晰的、高精度的数字地表模型,满足围垦防洪堤等特长特大构造物的巡检需求及敏感点大变形或灾后变形的监测需求。（5）结合本文的研究内容及成果,从相机标定、数据采集、影像预处理、模型构建和应用领域等方面,提出相关研究存在的一些不足及对未来研究的展望。
杨旭[6]（2019）在《多卫星导航系统实时精密单点定位数据处理模型与方法》文中提出实时精密单点定位技术（Real Time Precise Point Positioning,RT-PPP）是当前全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）领域的研究热点,也是GNSS技术的重要发展方向。本文围绕RT-PPP数据处理模型精化与方法优化问题,重点开展了RT-PPP周跳探测与修复方法、实时卫星钟差估计与预报模型、区域对流层与电离层误差实时估计与建模方法研究,并研制了一套以RT-PPP为核心的实时精密定位服务原型系统。主要研究内容和成果如下:1)分析了RT-PPP中周跳探测与修复的主要难点,即电离层延迟具有时变特性,导致电离层延迟活跃条件下,窄巷观测值的周跳较难修复。对此提出了基于方差分量估计的自适应Kalman滤波历元间电离层延迟（DID）在线建模与预测方法,通过DID预测值辅助进行周跳探测与修复。利用该方法对双/三频的实际观测数据进行实时周跳探测,结果表明:相对于传统GF与MW周跳探测方法,利用预测的DID值可有效辅助小周跳、大周跳、连续周跳和不敏感周跳的探测与修复,尤其是对窄巷观测值的周跳修复效果更加显着。2)考虑地面监测站（分布与数量）对GNSS卫星超快速轨道确定和实时钟差估计精度和计算效率的影响,论文基于选站构型优劣评价指标,利用格网控制理论与蒙特卡洛随机抽样方法,提出了一种基于监测站空间构型的随机优化选站算法,该算法可实现几何分布和测站质量均占优的测站列表快速自动选取。利用201个IGS站进行实验,结果表明:本文提出的方法较传统格网法可平均提高GPS超快速观测、预报轨道以及实时钟差精度17.15%、19.30%与31.55%;同时,在随机抽样实验次数设置为100000的条件下,当测站数分别为10、50、90个时,相应的选站耗时低于2.22、6.65、14.15min。3)针对RT-PPP中实时数据流存在中断、延迟等问题,提出基于方差分量估计的自适应kalman滤波钟差预报超短期/短期模型;同时,顾及卫星钟差存在的空间和时间相关性,发展了一种利用星间相关性的Kalman钟差预报策略。为验证所提方法的有效性,利用连续27天GBM事后和CLK93实时钟差产品进行预报实验,结果表明:顾及卫星钟差间相关性,在事后钟差预报中可获得较优的结果,如:预报6小时北斗卫星钟差,较传统方法（顾及周期项与趋势项）精度可提高约50.00%。由于实时钟差中卫星间相关性较弱,基于方差分量估计的自适应kalman滤波钟差预报模型在实时钟差预报中性能更优,实时预报1分钟的北斗卫星钟差,较传统Kalman滤波预报精度可提升11.19%。4)针对RT-PPP中天顶对流层延迟（ZTD）参数估计易受水汽变化影响问题,提出了基于方差分量估计的自适应Kalman滤波方法来提高实时ZTD估计精度。基于中国矿业大学北斗分析中心（CUM）平台,利用实时估计的北斗/GPS钟差产品进行了ZTD解算实验,结果表明:（1）方差分量估计方法可动态调整ZTD参数估计中的随机模型,实现待估参数误差的自适应修正;（2）针对对流层延迟变化较快的情况,可抑制异常值的硬性,改善了ZTD估计精度,在实时ZTD解算中更加显着;（3）较传统ZTD估计方法,论文所提方法可提升实时ZTD精度20.7%（GC）、20.2%（G）,事后ZTD精度22.1%（GRCE）、21.9%（GRC）,18.4%（GR）,15.9%（GC）,15.2%（GE）,12.1%（G）。5)为实现ZTD实时建模,基于上述方法实时估计的ZTD产品,论文利用机器学习方法（神经网络和支持向量机）,进行区域实时ZTD建模。利用香港CORS网连续5天北斗/GPS观测数据,构建了该区域实时ZTD模型。以四参数模型为参考对构建的ZTD模型进行了精度评价,结果表明:支持向量机可实现与四参数模型相当的ZTD建模效果（mm级）;神经网络、支持向量机、四参数模型建模的平均偏差与均方根误差分别为-2.25mm与9.17mm;对于处于测区平均高程面站点的建模,支持向量机法较四参数模型具有更高的精度和稳定性。6)针对RT-PPP的电离层延迟误差建模问题,本文基于球谐函数模型构建了全球实时电离层延迟误差模型,分析了时间分辨率为5min、15min、30min、1h、2h的小区域（经度差5°、纬度差2.5°）实时电离层变化特征。实验结果显示:电离层在纬度方向上的变化大于经度上的变化;时间分辨率成增倍数增大时,电离层变化量呈相同趋势。同时,为了提高实时电离层延迟误差提取精度,本文对比分析了传统的载波平滑技术与RT-PPP技术,并利用神经网络,支持向量机模型进行了区域电离层延迟误差实时建模。利用香港CORS网连续5天GPS观测数据进行实时电离层建模实验,结果表明:RT-PPP技术较载波平滑技术在提取实时电离层延迟误差方面具有显着优势,且人工智能技术在实时电离层建模方面具有较高的精度。7)为了验证本文提出的RT-PPP数据处理模型和方法,基于CUM平台,设计研制了一套以RT-PPP为核心的实时精密定位服务原型系统。利用i GMAS、MGEX/IGS观测数据实时流,CUM、CNES实时精密产品数据流,对系统的实时位置、大气误差增强服务能力进行了检验,结果表明:系统实现了本文研究的主要模型与算法,运行稳定、可靠。该论文有图114幅图,表37个,参考文献224篇。
秦修功,陈曦,杨辽,曹良中,段永超,赵翠晓[7]（2017）在《构架航线对无人机影像区域网平差精度影响分析》文中提出与三角翼相比,无人机航摄影像像幅小、模型连接性差、质量轻、航摄时姿态不稳定;这些因素导致无人机航摄影像成图精度较差。为了解决该问题,传统航测方法在每两张航摄影像间布设大量控制点,增强模型刚性;GPS辅助空中三角测量通过提高曝光点的点位精度,可以减少控制点的个数,但是由于无人机像幅小,控制点约束范围小,因而仍然需要大量的控制点。针对以上问题,文章在GPS辅助空中三角测量的基础上,通过布设架构航线,进而实现增加影像之间的重叠度,增强模型刚性的目的,从而实现在减少控制点个数的同时,保证无人机航摄影像区域网平差精度的提高。实验表明,该方法与单纯的依赖GPS辅助空三技术相比,在精度相近的基础上能够减少约50%的控制点布设数量,大大减少了外业工作量。
梁石[8]（2019）在《消费型旋翼无人机单镜头灵活角度倾斜摄影构建地形模型方法研究》文中研究说明随着无人机和计算机软硬件技术的不断发展,无人机倾斜航摄构建高精度地形模型在多个领域被广泛应用。消费型旋翼无人机在低空航空摄影测量中具有成本低、易操控、低空无需申请空域、镜头角度可任意调节等优势,能够机动灵活的在复杂地形和空域进行作业。利用消费型旋翼无人机镜头的灵活性,研究针对不同地形,不局限专业倾斜航摄仪固定角度和方向的航摄方法,单镜头多方位倾斜摄影构建地形模型。分析讨论不同航摄方法在不同数量控制点时构建地形模型所能达到的精度,为减少工作量、提高精度、节约成本提供方法参考。通过分析倾斜摄影几何原理和构建地形模型的关键技术,论证了单镜头倾斜摄影构建模型的可行性,研究了控制点布设方法与建立了倾斜角度与航摄参数的基础计算模型,利用消费型无人机大疆精灵4Pro单镜头灵活角度对不同高差地形使用多种不同的倾斜航摄方案,配合不同数量的控制点使用SfM-MVS（structure from motion with multi-view stereo）方法构建地形模型和分析其精度。从倾斜角度、方向、航摄区域、航高以及控制点布设进行倾斜航摄方法分析,对城市建设形成的堆积体地形提出利用70°和45°倾斜交叉航摄方法构建模型;对丘陵沟壑地形提出减少不必要的航摄方向和区域模拟常规45°倾斜航摄、近似垂直坡面倾斜航摄和不同航高航摄构建模型,航摄过程推导出不同航摄方法倾斜角与航摄参数的计算关系模型。对不同航摄方法在不同数量控制点时构建的地形模型进行精度分析,总结出对不同地形合适的航摄方法和控制点布设方案。研究结果表明:1)起伏较小的堆积体地形适合使用70°倾斜交叉航摄构建模型、在只有四角加中心5个控制点时相对于垂直下视航摄能够提高高程精度和体积测量精度,具有更丰富的纹理特征;2)起伏大的丘陵沟壑地形,在常规五方向倾斜航摄的基础上合理减少航摄方向和区域,能够构建高精度地形模型;近似垂直于侧立坡面倾斜航摄相对于常用45°倾斜具有更好的模型精度,少量控制点时尤为明显;不同航高航摄能够提高地面分辨率,但在一定程度上精度并未提高;3)倾斜航摄相对于垂直下视主要可提高高程精度,丘陵沟壑地形在只做坡顶5个控制点,无需谷底控制点倾斜航摄时都可达较高精度。消费型旋翼无人机利用单镜头灵活角度可优化改进传统倾斜摄影方法,对不同地形制定不同角度、方向和航摄区域的倾斜航摄方案,在少量控制点时具有更合理精度和更少的数据量,能够降低经济成本和技术要求。提出的倾斜航摄方法和控制点布设方式对生产实践中构建不同精度地形模型具有一定的参考价值。
朱锋[9]（2019）在《GNSS/SINS/视觉多传感器融合的精密定位定姿方法与关键技术》文中提出全球卫星导航系统作为国家重要的空间信息基础设施,具备全球、全天候、高精度连续定位、导航和授时的功能,然而,到达地面的GNSS卫星信号非常微弱,存在遮挡、干扰和欺骗三大脆弱性问题,无法在电磁干扰、物理遮蔽等复杂环境下使用,为了保障国家PNT系统的坚韧性,提升导航与位置服务的能力,美国提出了全源定位与导航（ASPN,All Source Positioning and Navigation）计划,同时,我国开展了“羲和系统”的研制并提出协同精密定位技术,随后开始推进以北斗为核心的国家综合PNT体系的建设。这些计划都将多传感器集成、多源异质信息融合确定为未来PNT技术的重要发展方向,也是从根本上解决单一导航系统局限性和脆弱性的有效途径。随着智能化时代的到来,以移动测量为代表的行业应用和以位置服务为代表的大众应用对精密定位定姿技术存在着巨大需求,星载、机载、车载、船载平台的移动测量和自动驾驶汽车、无人机、移动机器人等智能载体的自主导航都高度依赖精密的位置基准信息。因此,多传感器融合的精密定位定姿技术具有十分重要的研究意义与价值。本文旨在对GNSS/SINS/视觉多传感器融合的理论模型与技术方法开展系统深入的研究,提升复杂环境下精密定位定姿的能力,论文的主要工作和贡献如下:1)从模型简化与统一的角度,总结了精密单点定位和差分定位方式下的松/紧组合模型,并讨论了地面车辆可挖掘的多源约束信息及融合策略;面向车载场景,提出了一种以速度为主线的级联对准方案;为了实现双向滤波与双向平滑,给出了前向/后向的机械编排算法;在双天线GNSS/SINS组合测姿中,采用失准角模型代替欧拉角模型,达到与松组合兼容的目的。2)设计了一种称为“半紧组合”的新结构,既兼容了松组合与紧组合的优势,又克服了各自的主要缺陷,能够在卫星数不足的情况下,保持与紧组合一样的定位定姿精度,又解决了紧组合利用“传递”模式进行模糊度固定的风险问题,还能实现固定解的RTS平滑,是一种适用于多传感器分布式滤波的有效方法。3)为了增强复杂环境下的模糊度固定性能,分别从位置域、大气域、模糊度域的角度提出了三种新方法,即惯性辅助PPP模糊度固定、电离层建模约束的S2L-RTK、模糊度整合的后处理算法。理论分析与数据处理表明:当惯性递推的位置精度优于半个波长时,能够辅助模糊度实现瞬时固定;相比于加权电离层RTK模型,S2L-RTK通过电离层建模预报约束,在复杂环境下的模糊度固定率提高了近50%;模糊度整合的后处理算法可以将正确固定的模糊度赋予整个弧段,实现全弧段固定。4)提出了一种新的GNSS/SINS后处理策略,该策略先使用两个独立线程进行前向/后向Kalman滤波,滤波完成后各自进行RTS平滑,最后采用FBC组合技术对前向/后向平滑结果进行融合得到高精度结果。进一步的,通过状态降维和更新率调低,在不损失精度的情况下,大幅度提高了后处理效率,2.65小时的数据仅耗时4.5s,经过后处理平滑后,60s的累积误差从最大的20m减小到0.5m。5)根据移动测量的原理,研究了视觉点云地图与车道线地图生成技术,通过多帧影像前方交会得到路标点局部坐标以及单应性变换得到车道线局部坐标,然后由GNSS/SINS解算得到的相机位姿进行坐标转换,获得ECEF系下视觉点云与车道线坐标。提出了评价视觉点云的质量指标,并通过数据清洗提升了点云质量,由多方面的误差分析表明,车道线的绝对位置精度约为1020cm。6)在视觉点云和车道线两个图层的高精度地图支持下,深入开展了视觉定位以及GNSS/SINS/视觉/车道线约束/里程计多源信息融合的方法,构建了不同信息组合下的数学模型,提出了空间八叉树和特征十叉树加速的视觉定位框架,由KITTI数据集测试表明,视觉定位定姿的精度约为1.5cm和0.06deg,定位成功率接近100%,定位平均耗时为0.316秒,能够满足实时性要求,当与惯性融合时,仅需成功匹配到1个路标点,就能在GNSS长时间失锁（20min）的情况下保持10cm的位置精度。最后测试了2颗卫星情况下的GNSS/SINS/车道线约束/里程融合的实时定位,对于时长为300s的部分遮挡,其三个分量上的位置精度均优于10cm。7)自主研发了一套高精度GNSS/SINS数据融合的处理软件POSMind。该软件具有丰富的可视化界面,既可以单独处理GNSS多系统数据、也可以联合惯性数据进行融合处理,支持精密单点定位（PPP）、差分定位（DGNSS）、松组合（LCI）、紧组合（TCI）、半紧组合（STC）多种混合模式,并提供前向/后向滤波器、前向/后向RTS平滑器以及组合器,实现多种信息的最优融合,是目前唯一提供IAR-PPP/SINS组合功能的软件。在此基础上,实现了视觉地图支持下的GNSS/SINS/视觉/里程计多传感器融合的实时定位定姿算法。
陈小卫[10]（2017）在《公开DEM辅助的国产卫星影像无地面控制点定位技术研究》文中研究说明在全球测绘的背景下,研究卫星影像在无地面控制点（简称无控）条件下的高精度定位不仅可有效提高作业效率、节省大量人力物力,在战时、应急等服务保障中更是具有极大的实用价值和现实意义。近年来,各种高分辨率、高精度的全球DEM（digital elevation model）陆续公开发布,这些数据可作为改善卫星影像无控定位精度很好的辅助数据。本文围绕公开DEM辅助国产卫星影像无控定位技术进行研究,提出了基于公开DEM的国产卫星影像无控定位的一整套理论与方法,并搭建了相应的软件系统,具体完成的工作和创新点如下:1.阐述了卫星影像高精度无控定位的研究背景和意义,然后对高分辨率光学遥感卫星影像无控或稀少控制点定位、已有数据辅助无控定位以及DEM匹配的研究现状进行了总结。2.对高分辨率全球公开DEM进行了介绍,并总结了其精度分析相关的文献;然后介绍了文中所使用的天绘一号和资源三号卫星的影像数据,最后分别采用定性分析法、跑道法和高差法对各种公开DEM的精度进行对比、分析。实验结果表明,SRTM（Shuttle Radar Topography Mission）DEM和AW3D30（Advanced Land Observing Satellite World 3D–30m）DSM（digital surface model）无明显的噪声和粗差,可较好地表达各种地形,并且AW3D30DSM具有更丰富的细节信息;ASTER（Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer）GDEM（Global DEM）存在较明显的颗粒效应,在地形起伏较小的地区难以很好地表达地形。3.针对公开DEM辅助卫星影像定位的问题,提出一种基于DEM匹配的立体影像高效稳健无控定位方法。首先从影像中提取待匹配DEM;然后将其与公开DEM进行匹配,匹配时根据参与匹配的DEM的分辨率自适应选择对应点确定策略,以保证计算效率,并将截尾最小二乘估计引入最小高差法克服DEM局部变形、粗差等造成的不利影响;最后求解影像的定位误差补偿参数。多组实验验证了该方法能对公开DEM的整体高精度特性和丰富信息加以充分利用,具有较好的稳健性和较高的计算效率;当待匹配DEM分辨率较高时,利用AW3D30 DSM和SRTM DEM进行辅助定位,立体影像无控定位的精度能较好地满足我国1:50 000比例尺基础地理信息产品对几何精度的要求。4.为充分补偿影像定位参数中的误差,同时克服落水区域对DEM提取的不利影响,提出一种公开DEM多级约束的立体影像无控定位方法。该方法将公开DEM进行了充分的利用:不仅用于作为DEM匹配的基准;还用于辅助提取DEM,即同时作为高程确定的约束和落水区域标记的参考。此外,也通过自由网平差对多视影像之间的交会条件进行改善。实验结果表明,该方法可对影像定位参数中的相对误差和绝对误差进行充分有效地补偿;对内陆、海岛（礁）等不同区域的影像以及天绘一号、资源三号等不同卫星平台的影像都具有较好的适用性;所得定位精度具有较好的稳定性,对待匹配DEM分辨率的变化不敏感。5.为解决平坦地区影像中的定位误差难以通过DEM匹配进行有效补偿的问题,同时改善区域内各立体影像定位精度的不一致,提出一种公开DEM辅助的区域立体影像无控定位方法。该方法首先根据地形起伏程度确定各立体影像的误差补偿方法:对于平坦地区影像,利用公开DEM辅助进行高程误差的补偿,非平坦地区则通过DEM匹配对平面和高程误差进行充分补偿;然后再利用已进行高精度误差补偿的非平坦地区影像通过精度传递进一步补偿平坦地区影像中的误差;最后进行区域网平差。实验结果表明,地形起伏程度判断指标具有较好的区分性;经过DEM辅助的高程误差补偿、基于重叠区域的精度传递等处理,能有效提高平坦地区影像的定位精度;区域网平差能有效减小各影像之间定位结果的差异,并且对较大区域的影像数据也具有较好的适用性。6.在理论研究的基础上,设计并开发了公开DEM辅助的国产卫星影像无控定位系统。该系统适用性强,对多个国产卫星平台的不同区域、不同地形区的影像都能进行高精度的误差补偿;设计人性化,操作简单便捷;定位过程具有较高的自动化程度,能有效应用于实际的生产作业和应用中,以提高国产卫星影像的无控定位精度。
二、地面控制点选择法及其精度的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、地面控制点选择法及其精度的研究（论文提纲范文）
（1）航天三线阵传感器在轨几何检校及其区域网平差技术研究（论文提纲范文）
| 主要创新点 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 遥感对地观测技术 |
| 1.1.2 传感器分类 |
| 1.1.3 传感器定标 |
| 1.1.4 区域网平差技术 |
| 1.2 研究现状及趋势 |
| 1.3 本文研究内容和结构 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 整体技术流程 |
| 1.3.3 论文组织结构 |
| 第2章 航天三线阵传感器在轨几何检校 |
| 2.1 线阵传感器介绍 |
| 2.1.1 线阵传感器的基本概念 |
| 2.1.2 成像几何及其成像特点 |
| 2.1.3 线阵传感器的构像方程 |
| 2.1.4 主要航天线阵传感器介绍 |
| 2.2 线阵传感器在轨几何检校技术 |
| 2.2.1 相机光学系统检校 |
| 2.2.2 相机CCD阵列参数检校 |
| 2.2.3 相机相对位置关系检校 |
| 2.2.4 各类参数之间相关性 |
| 2.3 海量中等精度地面控制点信息自动提取 |
| 2.4 多条带影像联合在轨几何检校技术 |
| 2.5 资源三号三线阵传感器在轨几何检校试验 |
| 2.5.1 试验数据信息 |
| 2.5.2 权函数的选择 |
| 2.5.3 检校数学模型 |
| 2.5.4 试验结果及其分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 航天线阵影像自检校区域网平差 |
| 3.1 自检校区域网平差技术 |
| 3.2 自检校参数的选择 |
| 3.3 区域网平差定权策略 |
| 3.4 CBERS-02B影像自检校区域网平差试验 |
| 3.4.1 数据信息 |
| 3.4.2 权函数选择 |
| 3.4.3 数学模型 |
| 3.4.4 试验结果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 带地面控制点的航天三线阵影像区域网平差 |
| 4.1 航天线阵影像区域网平差模型 |
| 4.1.1 通用模型 |
| 4.1.2 严格成像模型 |
| 4.2 粗差探测及其选权策略 |
| 4.2.1 粗差归入函数模型的粗差检测方法 |
| 4.2.2 粗差归入随机模型的粗差定位方法 |
| 4.3 天绘一号卫星三线阵影像区域网平差试验 |
| 4.3.1 数据信息 |
| 4.3.2 数学模型及权策略 |
| 4.3.3 试验结果及分析 |
| 4.4 资源三号卫星三线阵影像区域网平差试验 |
| 4.4.1 数据信息 |
| 4.4.2 数学模型及权策略 |
| 4.4.3 试验结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于无地面控制点的航天三线阵影像区域网平差 |
| 5.1 无地面控制点平差技术 |
| 5.2 无控平差的定权策略 |
| 5.3 超大数据压缩处理技术 |
| 5.3.1 连接点以及控制点数据压缩 |
| 5.3.2 卫星姿态以及轨道数据压缩 |
| 5.3.3 区域网平差法方程矩阵数据压缩 |
| 5.4 资源三号多条带线阵影像联合区域网平差试验 |
| 5.4.1 数据信息 |
| 5.4.2 数学模型 |
| 5.4.3 权函数选择 |
| 5.4.4 试验结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 主要的研究工作总结 |
| 6.1.1 多条带影像联合在轨几何检校 |
| 6.1.2 线阵影像自检校区域网平差 |
| 6.1.3 带地面控制点的航天线阵影像区域网平差 |
| 6.1.4 基于无地面控制点的多条带航天线阵影像区域网平差 |
| 6.2 研究前景展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间发表的论文和科研情况 |
| 专利及软件着作权 |
（2）高分辨率遥感影像的几何精纠正及其精度度量（论文提纲范文）
| 第一章 绪论 |
| 第一节 选题背景与研究意义 |
| 第二节 研究现状 |
| 第三节 本文的研究内容与拟解决的关键问题 |
| 第二章 高分辨率遥感影像的通用几何纠正模型 |
| 第一节 线阵列 CCD传感器影像的严格几何纠正模型 |
| 第二节 高分辨率卫星影像的通用几何纠正模型 |
| 第三节 实验研究 |
| 第四节 本章小结 |
| 第三章 基于控制线模式的通用几何纠正模型 |
| 第一节 控制线模式的引入 |
| 第二节 直线状特征在线阵列 CCD影像上的共线式表达 |
| 第三节 基于控制线模式的仿射变换纠正模型 |
| 第四节 实验研究 |
| 第五节 本章小结 |
| 第四章 遥感影像纠正的控制点选取及其精度相关性分析 |
| 第一节 控制点的来源与精度 |
| 第二节 控制点选取的数量及其分布 |
| 第三节 几何纠正的精度评定与相关性分析 |
| 第四节 本章小结 |
| 第五章 高分辨率遥感影像几何纠正精度的可视化度量 |
| 第一节 精度空间可视化的方法 |
| 第二节 纠正精度三维可视化的空间插值 |
| 第三节 影像几何纠正精度的可视化度量 |
| 第四节 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 第一节 总结 |
| 第二节 需要进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 论文独创性声明 |
| 论文使用授权声明 |
| 附录 |
（3）无人机倾斜摄影三维建模及大比例尺地形图绘制精度研究 ——以永新县桃山村为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 倾斜摄影测量技术的研究现状 |
| 1.2.2 三维建模技术的研究现状 |
| 1.2.3 大比例尺测图的研究现状 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 UAV倾斜摄影测量及三维建模关键技术 |
| 2.1 UAV倾斜摄影测量技术简介 |
| 2.2 UAV倾斜摄影测量系统 |
| 2.2.1 飞马D200航测系统简介 |
| 2.2.2 飞马无人机管家系统 |
| 2.3 UAV倾斜摄影测量的航摄要求与航摄参数 |
| 2.3.1 航摄要求 |
| 2.3.2 航摄参数设置 |
| 2.4 UAV倾斜摄影三维建模的关键技术 |
| 2.4.1 多视影像预处理 |
| 2.4.2 特征提取 |
| 2.4.3 多视影像区域网联合平差 |
| 2.4.4 多视影像匹配 |
| 2.4.5 纹理映射 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 UAV倾斜摄影测量三维建模研究 |
| 3.1 Context Capture三维建模系统 |
| 3.2 UAV倾斜摄影三维建模流程 |
| 3.2.1 UAV倾斜摄影测量作业流程 |
| 3.2.2 Context Capture三维建模流程 |
| 3.3 模型空洞修复 |
| 3.4 三维模型精度分析 |
| 3.4.1 模型的精细度分析 |
| 3.4.2 模型的空三精度分析 |
| 3.4.3 模型的重建精度分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 三维模型绘制大比例尺地形图及其成图精度分析 |
| 4.1 EPS地理信息工作站概述 |
| 4.2 地形图成图精度规范 |
| 4.3 绘制方法对地形图上房屋绘制精度的验证研究 |
| 4.4 三维模型绘制大比例尺地形图流程 |
| 4.5 大比例尺地形图绘制精度分析 |
| 4.5.1 平面精度分析 |
| 4.5.2 高程精度分析 |
| 4.5.3 长度精度分析 |
| 4.5.4 角度精度分析 |
| 4.5.5 面积精度分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（4）车载移动测量系统检校技术及其精度评定方法（论文提纲范文）
| 博士生自认为的论文创新点 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 车载移动测量系统集成方面 |
| 1.3.2 车载移动测量系统检校方面 |
| 1.3.3 车载移动测量系统数据处理方面 |
| 1.3.4 车载移动测量系统精度评定及应用方面 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第2章 车载移动测量系统的组成及原理 |
| 2.1 车载移动测量系统的组成 |
| 2.1.1 GNSS |
| 2.1.2 IMU |
| 2.1.3 激光扫描仪 |
| 2.1.4 数字相机 |
| 2.1.5 里程计 |
| 2.2 车载移动测量系统的定位原理 |
| 2.2.1 坐标系统 |
| 2.2.2 坐标转换 |
| 2.3 车载移动测量系统硬件集成关键技术 |
| 2.3.1 组合导航 |
| 2.3.2 时间配准 |
| 2.3.3 空间配准 |
| 2.3.4 几何检校 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 车载移动测量系统的误差分析和精度估计 |
| 3.1 车载移动测量系统的误差来源 |
| 3.1.1 与传感器相关的误差 |
| 3.1.2 与系统集成相关的误差 |
| 3.2 车载移动测量系统的误差分析 |
| 3.2.1 GNSS误差影响 |
| 3.2.2 IMU误差影响 |
| 3.2.3 激光扫描仪误差影响 |
| 3.2.4 安置误差影响 |
| 3.3 车载移动测量系统的精度估计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 车载移动测量系统的单机检校 |
| 4.1 GNSS检测 |
| 4.1.1 1PPS授时精度 |
| 4.1.2 PPK精度评定 |
| 4.2 IMU检测 |
| 4.2.1 姿态角精度评定 |
| 4.2.2 零漂测试 |
| 4.3 激光扫描仪检校 |
| 4.3.1 激光扫描仪检测 |
| 4.3.2 激光扫描仪校准 |
| 4.4 数字相机检校 |
| 4.4.1 数字相机检校的主要内容 |
| 4.4.2 数字相机测角法检校原理 |
| 4.4.3 试验和结果分析 |
| 4.5 里程计检校 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 车载移动测量系统的组合检校 |
| 5.1 GNSS与IMU的组合检校 |
| 5.2 激光扫描仪与IMU的组合检校 |
| 5.2.1 手动检校方法 |
| 5.2.2 基于控制点的检校方法 |
| 5.2.3 基于特征面的检校方法 |
| 5.2.4 三种检校方法的比较 |
| 5.3 数字相机与IMU的组合检校 |
| 5.4 激光扫描仪与数字相机的组合检校 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 车载移动测量系统的综合精度评定 |
| 6.1 绝对精度评定 |
| 6.1.1 数据采集 |
| 6.1.2 数据处理 |
| 6.1.3 精度评定 |
| 6.2 相对精度评定 |
| 6.2.1 测试方法 |
| 6.2.2 精度评定 |
| 6.3 系统重复性精度 |
| 6.3.1 测试方法 |
| 6.3.2 精度评定 |
| 6.4 工程应用精度评定 |
| 6.4.1 测试数据 |
| 6.4.2 测试流程 |
| 6.4.3 测试结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的主要科研工作与成果 |
| 致谢 |
（5）基于无人机倾斜摄影测量的建（构）筑物三维形貌测量技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 无人机倾斜摄影测量技术研究现状 |
| 1.2.1 无人机倾斜摄影测量技术发展 |
| 1.2.2 无人机倾斜摄影测量技术实施流程 |
| 1.2.3 无人机倾斜摄影测量技术工程应用现状 |
| 1.2.4 小结 |
| 1.3 研究目的和内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 论文结构 |
| 第2章 基于无人机倾斜摄影测量的三维形貌构建方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 相机标定 |
| 2.2.1 公式推导 |
| 2.2.2 Matlab编程 |
| 2.3 数据采集 |
| 2.3.1 无人机影像采集 |
| 2.3.2 地面控制点和检查点坐标采集 |
| 2.4 影像预处理 |
| 2.4.1 畸变校正 |
| 2.4.2 匀色匀光 |
| 2.4.3 Matlab编程 |
| 2.5 模型构建 |
| 2.5.1 影像区域网联合平差 |
| 2.5.2 获取稠密三维点云 |
| 2.5.3 表面网格重建 |
| 2.5.4 纹理映射 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 城市精细化三维模型精度验证及影响分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 试验设计 |
| 3.2.1 试验设备与区域 |
| 3.2.2 地面控制点和检查点测量 |
| 3.2.3 影像采集 |
| 3.2.4 三维模型构建 |
| 3.2.5 精度评价方法 |
| 3.3 试验结果与分析 |
| 3.3.1 测区三维模型精度分析 |
| 3.3.2 测区三维模型精度离散性分析 |
| 3.3.3 单体建筑物精细化模型精度分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 数字地表模型精度验证及影响分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 试验设计 |
| 4.2.1 试验设备与区域 |
| 4.2.2 地面控制点和检查点测量 |
| 4.2.3 影像采集 |
| 4.2.4 DSM构建 |
| 4.2.5 精度评价方法 |
| 4.3 试验结果与分析 |
| 4.3.1 飞行高度对DSM精度影响分析 |
| 4.3.2 旁向重叠率对DSM精度影响分析 |
| 4.3.3 拍摄倾斜角度对DSM精度影响分析 |
| 4.3.4 控制点密度对DSM精度影响分析 |
| 4.3.5 控制点布设方案对DSM精度影响分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 建(构)筑物三维形貌测量技术工程应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 建(构)筑物三维形貌测量技术应用流程 |
| 5.3 湖南大学天马新校区建筑群三维模型构建 |
| 5.4 长沙理工大学云塘校区三维模型构建 |
| 5.5 温州瓯飞工程围垦防洪堤DSM构建及工程巡检 |
| 5.6 长沙湘江防洪堤DSM构建及变形测量 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本研究的主要结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A (攻读学位期间的学术论文及科研情况) |
（6）多卫星导航系统实时精密单点定位数据处理模型与方法（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 实时非差周跳探测与修复模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于Kalman滤波的预测电离层辅助双/三频周跳修复模型 |
| 2.3 Kalman滤波法相同采样间隔下双/三频周跳探测与修复 |
| 2.4 Kalman滤波法不同采样间隔下双频周跳探测与修复 |
| 2.5 小结和讨论 |
| 3 基于全球地面监测站网随机优化方法的GNSS卫星超快速轨道确定与实时钟差估计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于概率方法的最小GDOP求解 |
| 3.3 基于SDOP的离散/连续随机优化构型 |
| 3.4 基于SDOP的随机优化选站算法设计 |
| 3.5 基于随机优化算法的超快速轨道确定与实时钟差估计 |
| 3.6 小结和讨论 |
| 4 顾及相关性的卡尔曼滤波实时钟差短期预报 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 卫星钟差预报的Kalman算法模型 |
| 4.3 顾及卫星间相关性的Kalman滤波实时钟差短期预报模型 |
| 4.4 基于方差分量估计的自适应卡尔曼滤波实时钟差短期预报模型 |
| 4.5 CNES多系统实时完整率与精度分析 |
| 4.6 CNES多系统实时钟差频率稳定性与周期特性分析 |
| 4.7 多系统实时/事后钟差短期预报分析 |
| 4.8 小结和讨论 |
| 5 基于方差分量估计的自适应卡尔曼滤波实时对流层延迟解算 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多系统实时PPP解算模型 |
| 5.3 基于最小二乘方差分量估计的自适应卡尔曼滤波ZTD解算模型 |
| 5.4 CUM多系统实时钟差解算分析 |
| 5.5 多系统实时ZTD解算与PPP定位精度整体分析 |
| 5.6 ZTD噪声水平分析 |
| 5.7 多系统实时ZTD解算与PPP定位精度部分测站分析 |
| 5.8 小结和讨论 |
| 6 区域大气误差实时建模 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 区域实时对流层延迟建模原理 |
| 6.3 区域实时/事后对流层延迟FP/BP/SVM建模对比分析 |
| 6.4 全球/区域实时电离层延迟建模原理 |
| 6.5 全球实时电离层延迟建模时空分析 |
| 6.6 区域实时/事后电离层延迟TP/BP/SVM对比建模分析 |
| 6.7 小结和讨论 |
| 7 实时精密定位服务系统 |
| 7.1 实时精密定位服务系统结构 |
| 7.2 系统数据传输 |
| 7.3 实时服务系统服务实现 |
| 7.4 小结和讨论 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（7）构架航线对无人机影像区域网平差精度影响分析（论文提纲范文）
| 0引言 |
| 1 原理 |
| 1.1 构架航线区域网平差原理 |
| 1.2 GPS辅助区域网平差原理 |
| 1.3 精度评价原理 |
| 2 实验方案及实验精度对比分析 |
| 2.1 实验区概况 |
| 2.2 实验数据处理流程 |
| 2.3 实验方案 |
| 2.4 实验结果分析 |
| 3 结束语 |
（8）消费型旋翼无人机单镜头灵活角度倾斜摄影构建地形模型方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 消费型旋翼无人机的兴起和特点 |
| 1.1.2 倾斜摄影测量定义 |
| 1.1.3 计算机视觉技术的进步 |
| 1.1.4 地形模型生产及应用 |
| 1.2 国内外发展研究现状 |
| 1.2.1 倾斜摄影技术的国内外研究现状 |
| 1.2.2 无人机倾斜摄影技术的发展和研究现状 |
| 1.2.3 消费型无人机航空摄影技术研究现状 |
| 1.2.4 研究现状分析 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.4 研究内容和方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 文章主要组织结构 |
| 第二章 倾斜航摄方法及构建模型方法研究 |
| 2.1 无人机倾斜摄影测量 |
| 2.1.1 倾斜摄影测量特点 |
| 2.1.2 倾斜摄影测量几何原理 |
| 2.1.3 倾斜摄影三维建模关键技术 |
| 2.1.4 SfM-MVS数据处理方法 |
| 2.1.5 单镜头多角度倾斜摄影可行性分析 |
| 2.2 航摄参数 |
| 2.2.1 航摄参数计算 |
| 2.2.2 倾斜摄影航摄参数分析与计算 |
| 2.2.3 相机参数分析与曝光方法确定 |
| 2.3 航摄及建模流程确定 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 消费型旋翼灵活角度倾斜摄影构建地形模型 |
| 3.1 试验材料与选区 |
| 3.1.1 试验设备介绍 |
| 3.1.2 试验选区及概况 |
| 3.2 控制点布设 |
| 3.2.1 控制点布设原则与方法 |
| 3.2.2 试验区控制点布设和测量 |
| 3.3 堆积体地形试验区航摄 |
| 3.3.1 航摄方法分析 |
| 3.3.2 航摄参数计算与航摄 |
| 3.4 丘陵沟壑地形试验区航摄 |
| 3.4.1 常规固定角度多方向倾斜航摄方法分析与参数计算 |
| 3.4.2 近似垂直于坡面倾斜航摄方法分析与参数计算 |
| 3.4.3 变航高航摄方法分析与参数计算 |
| 3.4.4 航摄参数设置与航摄 |
| 3.5 数据处理构建模型 |
| 3.5.1 PhotoScan数据处理建模主要流程 |
| 3.5.2 不同试验区数据处理建模关键技术点 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 试验结果分析与评价 |
| 4.1 堆积体地形试验区结果分析 |
| 4.1.1 相对精度分析 |
| 4.1.2 绝对精度分析 |
| 4.1.3 地形模型面积与体积量测分析 |
| 4.2 丘陵沟壑地形试验区结果分析 |
| 4.2.1 相对精度分析 |
| 4.2.2 绝对精度分析 |
| 4.2.3 点云模型纹理分析 |
| 4.2.4 地形模型细节分析 |
| 4.3 结果评价 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 1、结论 |
| 2、不足及展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（9）GNSS/SINS/视觉多传感器融合的精密定位定姿方法与关键技术（论文提纲范文）
| 博士生自认为的创新点 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩写索引 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 GNSS/SINS组合导航方面 |
| 1.2.2 视觉定位方面 |
| 1.2.3 GNSS/SINS/视觉多源融合方面 |
| 1.3 本文的研究目标及内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 GNSS/SINS组合定位定姿的基本理论与方法 |
| 2.1 惯性器件的系统误差和随机误差分析 |
| 2.1.1 系统误差分析 |
| 2.1.2 随机误差分析 |
| 2.2 惯导初始对准 |
| 2.3 前向/后向机械编排算法 |
| 2.4 GNSS/SINS组合的基础模型 |
| 2.4.1 GNSS/SINS组合的状态方程 |
| 2.4.2 GNSS/SINS组合的观测方程 |
| 2.5 多源信息约束的观测模型 |
| 2.5.1 三维辅助速度观测更新 |
| 2.5.2 位移约束观测更新 |
| 2.5.3 零速/零角速观测更新 |
| 2.5.4 高程约束观测更新 |
| 2.5.5 多源信息融合策略 |
| 2.6 双天线GNSS/SINS组合测姿 |
| 2.6.1 状态模型和观测模型 |
| 2.6.2 车载实验分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 复杂环境下GNSS/SINS精密定位定姿的关键技术 |
| 3.1 多系统GNSS/SINS组合及其性能分析 |
| 3.1.1 GNSS卫星全球可用性分析 |
| 3.1.2 多系统GNSS/SINS组合导航性能分析 |
| 3.2 GNSS/SINS半紧组合方式 |
| 3.2.1 紧组合方式的进一步讨论 |
| 3.2.2 半紧组合的结构设计与讨论 |
| 3.2.3 半紧组合的效果与优势验证 |
| 3.3 惯性辅助GNSS周跳修复 |
| 3.3.1 周跳修复的模型与方法 |
| 3.3.2 周跳修复的影响因素与实验结果 |
| 3.4 位置域约束的惯性辅助模糊度快速固定 |
| 3.4.1 IAR-PPP/SINS紧组合模型与模糊度固定策略 |
| 3.4.2 惯性辅助PPP模糊度固定的理论分析 |
| 3.4.3 惯性辅助PPP模糊度固定的性能分析 |
| 3.4.4 城市环境下的测试与验证 |
| 3.5 大气域电离层建模约束的模糊度快速固定 |
| 3.5.1 短到长基线的场景分析 |
| 3.5.2 双差电离层建模与S2L-RTK定位模型 |
| 3.5.3 数据测试与验证 |
| 3.6 模糊度域整合的后处理方法 |
| 3.6.1 ADBI方法设计与实现 |
| 3.6.2 数据测试与验证 |
| 3.7 快速高精度的最优平滑算法 |
| 3.7.1 算法设计 |
| 3.7.2 实验验证 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 视觉点云地图与车道线地图生成技术 |
| 4.1 前方交会与单应性矩阵及其误差分析 |
| 4.1.1 前方交会及其误差分析 |
| 4.1.2 单应性变换及其误差分析 |
| 4.2 视觉点云地图生成技术 |
| 4.2.1 基本理论与方法 |
| 4.2.2 视觉点云地图生成流程 |
| 4.2.3 KITTI数据集测试 |
| 4.3 视觉点云地图数据清洗 |
| 4.4 基于Kalman滤波的车道线提取方法 |
| 4.4.1 车道线提取的方法与流程 |
| 4.4.2 实际道路影像数据验证分析 |
| 4.5 车道线地图生成技术 |
| 4.5.1 利用单目视觉生成车道线 |
| 4.5.2 实验测试与精度评估 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 地图辅助的视觉定位及多传感器融合技术 |
| 5.1 后方交会及其误差分析 |
| 5.2 视觉点云地图辅助定位 |
| 5.2.1 视觉点云地图辅助的视觉定位框架 |
| 5.2.2 KITTI数据集测试的定位精度分析 |
| 5.2.3 KITTI数据集测试的定位成功率与实时性分析 |
| 5.3 视觉点云地图辅助下的视觉/惯性融合定位 |
| 5.3.1 IBL视觉定位与惯性传感器的组合模型 |
| 5.3.2 数据测试与验证 |
| 5.4 车道线辅助定位 |
| 5.4.1 车道线辅助定位的数学模型 |
| 5.4.2 车道线辅助定位性能分析 |
| 5.5 车道线辅助下的视觉/SINS/里程计/GNSS融合定位 |
| 5.5.1 融合定位的数学模型 |
| 5.5.2 融合定位的测试分析与比较 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 多传感器集成的精密定位定姿系统开发与测试 |
| 6.1 多传感器集成的硬件平台搭建 |
| 6.2 相机与惯导的空间关系标定 |
| 6.3 高精度GNSS/SINS数据融合处理软件开发 |
| 6.4 高精度GNSS/SINS定位定姿的性能测试与分析 |
| 6.5 复杂环境下的多源融合实时定位测试与分析 |
| 6.5.1 GNSS卫星全部失锁下的视觉/惯性融合定位测试 |
| 6.5.2 复杂环境下的车道线约束/里程计/GNSS/SINS融合定位与测试 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻博期间发表论文、参与项目情况 |
| 致谢 |
（10）公开DEM辅助的国产卫星影像无地面控制点定位技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 卫星影像无地面控制点或稀少控制点定位 |
| 1.2.2 已有数据辅助的卫星影像无地面控制点定位 |
| 1.2.3 DEM匹配 |
| 1.2.4 研究内容的提出 |
| 1.3 论文的结构安排 |
| 第二章 数据资料介绍及其分析 |
| 2.1 公开DEM介绍 |
| 2.1.1 SRTM DEM |
| 2.1.2 ASTER GDEM |
| 2.1.3 AW3D30 DSM |
| 2.2 实验数据介绍 |
| 2.3 公开DEM的质量和精度分析 |
| 2.3.1 实验 1：定性比较DEM的质量 |
| 2.3.2 实验 2：跑道法分析DEM精度 |
| 2.3.3 实验 3：高差法分析DEM精度 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于DEM匹配的立体影像高效稳健无地面控制点定位 |
| 3.1 基本原理 |
| 3.2 改进的最小高差DEM匹配方法 |
| 3.2.1 最小高差法的基本原理 |
| 3.2.2 始于基准DEM的对应点确定策略 |
| 3.2.3 DEM间非系统性差异的自动探测与剔除 |
| 3.3 有理函数模型及其误差补偿方案 |
| 3.3.1 有理函数模型 |
| 3.3.2 物方补偿方案 |
| 3.3.3 像方补偿方案 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 实验 1：对应点确定策略性能分析的模拟实验 |
| 3.4.2 实验 2：DEM辅助的卫星影像定位实验 |
| 3.4.3 实验 3：对应点确定策略对定位结果的影响分析 |
| 3.4.4 实验 4：稳健性分析 |
| 3.4.5 实验 5：DEM分辨率对定位结果的影响分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 公开DEM多级约束的立体影像无地面控制点定位 |
| 4.1 基本原理 |
| 4.2 概略纠正阶段DEM的提取 |
| 4.2.1 DEM范围及有效陆域点的确定 |
| 4.2.2 高程搜索范围的确定 |
| 4.3 多视影像的自由网平差 |
| 4.4 精纠正阶段DEM的提取 |
| 4.5 公开DEM辅助的高精度DEM提取 |
| 4.6 实验与分析 |
| 4.6.1 实验 1：大面积落水的立体影像定位实验 |
| 4.6.2 实验 2：DEM格网化对定位结果的影响分析 |
| 4.6.3 实验 3：内陆地区影像的定位实验 |
| 4.6.4 实验 4：待匹配DEM分辨率对定位结果的影响分析 |
| 4.6.5 实验 5：大面积落水的立体影像高精度DEM提取 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 公开DEM辅助的区域立体影像无地面控制点定位 |
| 5.1 基本原理 |
| 5.2 影像覆盖范围内地形起伏程度的判断 |
| 5.3 平坦地区影像的误差补偿 |
| 5.3.1 公开DEM辅助的高程误差补偿 |
| 5.3.2 基于立体影像重叠区域的精度传递 |
| 5.4 区域网平差 |
| 5.5 实验与分析 |
| 5.5.1 实验 1：公开DEM辅助的高程误差补偿的性能分析 |
| 5.5.2 实验 2：区域网平差的性能分析 |
| 5.5.3 实验 3：多种定位方案的对比实验 |
| 5.5.4 实验 4：大区域立体影像的定位实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 公开DEM辅助的国产卫星影像无地面控制点定位系统 |
| 6.1 系统简介 |
| 6.2 系统的主要功能 |
| 6.2.1 DEM提取 |
| 6.2.2 高效稳健的立体影像定位 |
| 6.2.3 全区域适用的立体影像定位 |
| 6.2.4 精度传递与区域网平差 |
| 6.3 系统的主要特点 |
| 6.4 系统运行展示 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 进一步研究的内容 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
四、地面控制点选择法及其精度的研究（论文参考文献）
- [1]航天三线阵传感器在轨几何检校及其区域网平差技术研究[D]. 郑茂腾. 武汉大学, 2014(01)
- [2]高分辨率遥感影像的几何精纠正及其精度度量[D]. 施蓓琦. 上海师范大学, 2006(11)
- [3]无人机倾斜摄影三维建模及大比例尺地形图绘制精度研究 ——以永新县桃山村为例[D]. 万丽娟. 江西理工大学, 2019(01)
- [4]车载移动测量系统检校技术及其精度评定方法[D]. 徐寿志. 武汉大学, 2016(06)
- [5]基于无人机倾斜摄影测量的建（构）筑物三维形貌测量技术[D]. 吴熠文. 湖南大学, 2019(06)
- [6]多卫星导航系统实时精密单点定位数据处理模型与方法[D]. 杨旭. 中国矿业大学, 2019(04)
- [7]构架航线对无人机影像区域网平差精度影响分析[J]. 秦修功,陈曦,杨辽,曹良中,段永超,赵翠晓. 测绘科学, 2017(01)
- [8]消费型旋翼无人机单镜头灵活角度倾斜摄影构建地形模型方法研究[D]. 梁石. 西北大学, 2019(04)
- [9]GNSS/SINS/视觉多传感器融合的精密定位定姿方法与关键技术[D]. 朱锋. 武汉大学, 2019(08)
- [10]公开DEM辅助的国产卫星影像无地面控制点定位技术研究[D]. 陈小卫. 战略支援部队信息工程大学, 2017(01)