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无人机低空遥感影像的应用及精度实证研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
1 绪论第9-15页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 研究现状第10-12页
        1.2.1 低空遥感系统发展现状第10页
        1.2.2 图像拼接技术研究现状第10-12页
    1.3 研究内容及章节安排第12-15页
        1.3.1 研究内容第12页
        1.3.2 本文的章节安排第12-15页
2 无人机低空遥感测量系统及关键技术研究第15-33页
    2.1 无人机低空遥感测量技术简介第15-16页
    2.2 无人机遥感测量系统的组成第16-17页
    2.3 无人机低空遥感影像的获取流程第17-21页
        2.3.1 提出任务、确认目标及申请空域第17-18页
        2.3.2 设计航线第18-19页
        2.3.3 飞行作业第19-20页
        2.3.4 数据质量检查第20-21页
    2.4 无人机遥感图像处理技术第21-22页
        2.4.1 像方坐标系第21页
        2.4.2 物方坐标系第21页
        2.4.3 像点的坐标变换第21-22页
    2.5 图像配准的方法第22-25页
        2.5.1 基于灰度信息的图像配准第22-23页
        2.5.2 基于变换域的图像配准第23-25页
        2.5.3 基于特征的匹配方法第25页
    2.6 图像的融合技术第25-30页
        2.6.1 图像融合的层次第25-27页
        2.6.2 图像融合的方法第27-30页
    2.7 影像的匀光匀色第30-31页
    2.8 本章小结第31-33页
3 无人机低空遥感测量理论及精度分析试验第33-49页
    3.1 像片控制点及其布设的基本要求第33页
    3.2 像片控制点的布设方案第33-36页
    3.3 光束法区域网平差第36-38页
    3.4 控制点布设方案对平差精度影响的应用实例第38-49页
        3.4.1 9 点法布控实验第42-43页
        3.4.2 5 点法布控实验第43-44页
        3.4.3 4 点法布控实验第44-46页
        3.4.4 实验对比分析第46-49页
4 无人机图像拼接匀色研究第49-61页
    4.1 根据坐标信息进行图像拼接第49-51页
        4.1.1 图像几何畸变分析与纠正第49-50页
        4.1.2 图像拼接实验第50-51页
    4.2 坐标数据微调的图像拼接方法第51-53页
    4.3 最佳缝合线的融合第53-56页
        4.3.1 最优路径搜索算法第54-55页
        4.3.2 最佳缝合线的检验准则第55-56页
    4.4 多分辨率融合第56-57页
        4.4.1 无人机低空遥感图像的高斯塔分解第56-57页
        4.4.2 高斯塔生成拉普拉斯塔第57页
        4.4.3 重建原图像第57页
    4.5 基于最佳缝合线的多分辨率图像融合步骤第57-58页
    4.6 图像融合实验第58-59页
    4.7 本章小结第59-61页
5 基于无人机低空遥感技术的土方测量第61-71页
    5.1 现有的土方测量的数据采集方法第61-62页
    5.2 现有的土方量计算方法第62-64页
        5.2.1 断面法第62页
        5.2.2 方格网法第62-63页
        5.2.3 DTM法(不规则三角网法)第63-64页
    5.3 基于无人机摄影测量成果的土方量计算方法第64-66页
        5.3.1 点云数据的获取第64页
        5.3.2 点云数据的预处理第64-66页
    5.4 实验与分析第66-70页
        5.4.1 数据采集方法对比实验第66-68页
        5.4.2 土方计算算法对比实验第68-70页
    5.5 本章小结第70-71页
6 结论与展望第71-73页
    6.1 结论第71页
    6.2 展望第71-73页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及参加的科研项目目录第73-75页
    1.攻读硕士学位期间发表的学术论文第73页
    2.攻读硕士期间参加的科研项目第73-75页
致谢第75-77页
参考文献第77-81页

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