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World File Search System地理参考
无人机与智能设备测绘摄影测量精度对比评估
摘要 本文评估了使用智能手机和智能相机的无人机摄影测量系统。根据相机自校准确定的内部方向参数进行图像三角测量。生成精确的正射镶嵌图像和数字表面模型，并使用航空和地面激光雷达数据评估其准确性。数字表面模型用于估算土方量并验证无人机摄影测量在施工现场使用的适用性。地理参考精度表明，智能相机在检查点和多边形部分方面的性能大约是智能手机的两倍。考虑到智能手机中的滚动快门，可以提高精度。特别是在倾斜和崎岖的地形中，智能手机可以从应用滚动快门方法中受益。一些国家通常将土方工程体积误差作为一项法律要求，我们的研究结果表明，在土方工程中可以有效且经济地使用带有无人机的智能相机。
激光雷达技术、数据和应用简介
光探测和测距 (lidar) 测绘是一种公认的方法，可以生成有关地球形状和表面特征的精确且直接的地理参考空间信息。lidar 测绘系统及其支持技术的最新进展使科学家和测绘专业人员能够以前所未有的准确性、精确度和灵活性在广泛的范围内检查自然环境和人造环境。过去五年发布的几份国家报告强调了 lidar 数据的价值和迫切需求。国家增强高程评估 (NEEA) 调查了 200 多个联邦、州、地方、部落和非政府组织，以更好地了解它们如何使用增强高程数据，例如 lidar 数据。由此产生的 400 多项功能活动被分为 27 种预定义的业务用途，以进行汇总和成本效益分析 (NDEP, 2012)。其中一些活动将在本文档的应用部分中更详细地描述。
Agisoft Metashape 用户手册 - 专业版，版本 1.8
该软件允许将来自 RGB、热成像或多光谱相机（包括多相机系统）的图像处理为密集点云、纹理多边形模型、地理参考真正射影像和 DSM/DTM 形式的空间信息。进一步的后处理可以消除模型中的阴影和纹理伪影，计算植被指数并提取农用设备活动图的信息，自动对密集点云进行分类等。得益于分布式处理功能，Metashape 能够在本地集群中处理 50 000 多张照片。或者，可以将项目发送到云端以最大限度地减少硬件投资，同时所有处理选项仍然可用。明智地实施数字摄影测量技术，并结合计算机视觉方法，可形成智能自动化处理系统，一方面，摄影测量领域的新手可以管理该系统，另一方面，该系统为专家提供了许多帮助，他们可以从立体模式等高级功能中受益，并完全控制结果的准确性，并在处理结束时生成详细报告。
更聪明地工作。 - Seiler Geospatial
当一家智利矿业公司邀请 MI-CRODRONE S 在其一处工地进行演示时，该团队很快就答应了。他们急于展示其新发布的 mdMapper1000DG 解决方案，以及这种直接地理参考 (DG) 系统为用户实现的成本节约、准确性、效率和安全性。Microdrones 选择了高级 UAS 系统专家 Miguel Leonardo 代表其团队，因为他精通西班牙语和 DG 系统。该矿业公司的目标是能够每天两次驾驶无人机并处理数据，以衡量矿井的进展情况。Miguel 参加了演示，准备展示该系统执行此类任务的能力。但当他到达时，管理层提出了一个意想不到的要求。 “他们计划加高 10 公里的挡土墙，以便容纳水库并减少采矿作业的水浪费，”Leonardo 解释道。“他们想让我们展示的是，我们可以用我们的系统高效地绘制那堵墙。这是我们可以做到的，但我措手不及，因为我没想到这次演示会做任何走廊测绘。”
用于海上作业的无人机系统 - RUN
本文讨论了基于无人机 (UAV) 的海上态势感知支持集成系统的开发，强调了自动检测子系统的作用。SEAGULL 项目的主要研究课题之一是通过无人机上的传感器自动检测海上船舶，以帮助人类操作员生成海上事件的态势感知，例如 (a) 检测和地理参考石油泄漏或有害和有毒物质，(b) 跟踪系统（例如，船舶、沉船、救生艇、碎片），(c) 识别行为模式（例如，船舶会合、高速船、非典型航行模式），以及 (d) 监测环境参数和指标。我们描述了一个由光学传感器、嵌入式计算机、通信系统和船舶检测算法组成的系统，该系统可以在嵌入式无人机硬件中实时运行，并为人类操作员提供低延迟、高精度（约 99%）和适当召回率（>50%）的船舶检测，这与其他计算密集型的先进方法相当。介绍和讨论了现场测试结果，包括在红绿蓝 (RGB) 和热图像中检测救生员和多艘船只。关键词：无人机、计算机视觉、船舶检测、跟踪、识别
仪器和方法 相机作为时钟
摘要。消费级数码相机已成为无处不在的科学配件。特别是在冰川学中，短期变化的重要性得到认可，这促使它们被部署用于越来越时间紧迫的观测。然而，这种设备从未用于精确计时，因此在使用时需要对报告的图像时间中的系统、舍入和随机误差进行适当的管理。本研究将时钟漂移、亚秒级报告分辨率和时间戳精度描述为精确相机计时的主要障碍，并记录了 17 家领先制造商的相机型号的亚秒级能力。我们提出了一种完整且易于理解的方法来校准相机以实现绝对计时，并提供一套支持脚本。两个冰川学案例研究说明了这些方法与当代调查的关系：(1) 使用从 GPS 轨迹日志时间插值的相机位置对航空摄影测量调查进行地理参考；(2) 将冰川崩解事件的视频与同步地震波形耦合。
GeoTrack：由网络生物启发的全球视频跟踪...
使用 Toyon 的 IPVT 算法处理来自 UAS 传感器的视频数据（第 4.1 节）。图像平面中的目标检测和/或目标轨迹被发送到融合和跟踪数据库，我们将其称为全球融合和跟踪中心 (GFTC)，因为它将处理来自多个 UAS 的视频数据并在地球坐标系中对该数据进行地理参考（第 4.2 节）。GFTC 还从自动驾驶仪接收有关 UAS 平台和传感器的状态遥测。此信息与视频数据同步，以在纬度/经度坐标中对图像平面检测/轨迹进行地理定位。UAS 运动控制算法将使用这些轨迹位置来协助操作员规划 UAS 平台路线并瞄准 UAS 传感器，以优化跟踪性能（第 4.4、4.5 和 4.6 节）。该 UAS 的轨迹位置和未来路线/任务计划被发送到 UAS 自动驾驶仪执行，并且还传送给其他 GeoTrack UAS，以促进合作跟踪并提高目标估计准确性（第 4.3 节）。
隧道和地下作品的手册；第2卷
总站用于隧道施工和监测，以测量在安装初步/临时和最终衬里之前和之后构造期间和之后的隧道表面的移动。它们也可以与挤出测量以及测量隧道入口处的运动一起使用。总站的手动测量应根据地球测量的标准程序以及使用专用软件进行数据减少来执行专业技术。要进行测量，应将总站以规定的测量频率，在合适的三级或柱子上放置，以构建以实现设备的安全可重复的位置。参考点将是要固定在隧道墙或临时或最终衬里的棱镜或目标。棱镜和目标是在5或7的阵列中安装的：在隧道冠，侧面和倒置。应保护它们免受建筑活动以及灰尘和水的影响。总站提供了距离 - 通过光学编码器的红外射线和角度测量的距离 - 相对于地理参考站的棱镜/目标。典型的测量范围是：
无人机三维建筑模型对比评估
随着建筑、工程和施工 (AEC) 行业越来越重视可持续性和资源效率，无人机 (UAV) 和地面激光扫描仪 (TLS) 已成为使用 3D 建模监测和检查建筑结构的不可或缺的工具。本研究致力于评估无人机摄影测量和 TLS 技术在建筑物及其结构部件的 3D 建模中获得的质量和准确性。调查涉及无人机在目标结构周围进行天底和倾斜飞行任务以采集数据，利用六 (6) 个地面控制点 (GCP)，而 TLS 数据收集采用通过遍历方法的直接地理参考。结果表明，TLS 由于其点云密度更高而产生了卓越的表面重建质量，而无人机数据满足众多应用的要求，提供了一种方便且经济可行的数据采集解决方案。至于准确性，从两种仪器上都可以辨别出建筑物物体，差异很小，达到厘米级的精度。这些发现不仅凸显了无人机和 TLS 在优化 3D 建模过程中的潜力，而且还为从事城市规划、建筑设计和结构分析工作的专业人士提供了实用的见解。
机载条带的严格调整...
机载激光扫描 (ALS) 是一种在扩展区域内获取密集且精确点云的有效方法。为确保无间隙覆盖该区域，点云以条带形式收集，重叠程度相当大。这些重叠区域中包含的冗余信息可与地面实况数据一起使用，以重新校准 ALS 系统并补偿系统测量误差。此过程通常称为条带调整，可改善 ALS 条带的地理参考，换句话说，可提高获取的点云的数据质量。我们提出了一种全自动条带调整方法，该方法 (a) 使用原始扫描仪和轨迹测量，(b) 对整个 ALS 多传感器系统进行在职校准，以及 (c) 单独校正每个条带的轨迹误差。与迭代最近点 (ICP) 算法类似，在重叠的 ALS 条带的点之间迭代直接建立对应关系（避免耗时的点云分割和/或插值）。基于由 103 条条带组成的 ALS 块证明了该方法对大量数据的适用性。