论文阅读——IEEE--古镇村落的历史建筑群的三维UAV建模采样

论文阅读——IEEE——Unmanned Aerial Vehicle and Ground Remote Sensing Applied in 3D Reconstruction of HistoricalBuilding Groups in Ancient Villages

2018 Fifth International Workshop on Earth Observation and Remote Sensing Applications

古镇村落的历史建筑群的三维UAV建模采样

主要测算方法：AV-AT三角测量，PCP照片控制点刚性配准图像

主要改进效果：获取完整的无人机近镜头地面RS图像，弥补了传统无人机RS方法无法获取完整图像、对建模结果造成缺陷的不足。

A.照片控制点(PCP)测量

高精度的pcp为低空和地面RS图像，提供了定位和地理参考，大大提高了AT的精度。地面控制点(GCP)由CORS测 量，详细点由全站根据GCP测量。PCP被设置在GCP和细节点上 ，以完成PCP的测量。

B.低空RS图像采集

主要内容依靠GNSS定位

C.地面RS图像采集

内容同上

PROCESS OF RS IMAGE AND 3D REAL REMODELLING

大致为：使用三角测量（AT）计算出的每幅图像的精确外部定位（EO）

地面RS图像的数据处理

对地面已经测量得出的图像进行三角测量AT(AV-AT)解，AV-AT对地面RS图像进行相同的特征点拼接约束调整，生成具有一定灵活性的地面RS图像三角测量网络，相同特征像素投影线形成与真实对象相似的几何模型，实现相对定向(RO)，将PCP坐标输入RO结果，进行刚性配准AT(RRAT)解；在RO结果中，输入像素控制点的坐标，对RO结果的像素控制点的坐标进行处理，求解RR-AT；通过空间相似变换系数的计算，将地面几何模型转化为投影坐标系， 求解地面RS图像的EO，实现绝对定向(AO)

流程图如下：

空间相似变换公式

B.低空RS图像的AT处理

主要低空介入原建模图像方法：基于位置和姿态信息，在图像支持的空间坐标系中对齐，初步计算低空RS图像的拍摄位置和姿态，根据相邻图像之间的重叠关系，进行特征点提取和图像匹配，建立低空RS图像之间的空间转换关系，在无人机获取低空RS图像时进行切除计算和束调整，校正摄像机的位置和姿态。

C.块合并(BM)

emmm就是地面与低空RS的结合，没什么好说的，主要是SR-AT，主要功能应该context capture软件能够实现

D. 3D real remodeling

多视点图像密集匹配基于真实图像生成高密度色点云，软件优化，三角网络分析，彩色纹理映射

个人阅读观后感

主要是对于实践应用的生产过程的改进，相对于传统建模方法集成了地面以及低空的两个数据集，大大提高了建模精度

但是呢，从2022年的角度上来看，远不能达到本科要求

相对来说只能作为一种实践思路，不单纯的进行低空取RS集，使得建模精确度更高