XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHaala
无人机拍摄的高分辨率航拍图像可用于森林应用
因此，标准空中三角测量方法通常无法处理使用 UAV Haala 2012 获取的图像。现在有各种开源和商业密集立体匹配工具可用于应对这些挑战。采用源自计算机视觉并广泛用于近景摄影测量或地面摄影的算法（特征检测 SIFT、SfM）（Lowe 2004、Bryson 2010、Hauagge 2012）。以高度自动化的方式，可以估计相机几何形状并从一组重叠图像中计算 3D 模型，且不受尺度、方向、失真和照明变化的影响（Neitzel 2011、Turner 2012）。图像匹配得到的点云可以以与机载或地面激光扫描得到的点云类似的方式进行进一步处理，并且通常与激光扫描数据相结合。
无人机拍摄的高分辨率航拍图像可用于森林应用...
因此，标准空中三角测量方法通常无法处理使用 UAV Haala 2012 获取的图像。现在有各种开源和商业密集立体匹配工具可用于应对这些挑战。采用计算机视觉算法（特征检测 SIFT、SfM），广泛用于近距离摄影测量或地面摄影（Lowe 2004、Bryson 2010、Hauagge 2012）。可以以高度自动化的方式估计相机几何形状并从一组重叠图像中计算 3D 模型，不受比例、方向、失真和照明变化的影响（Neitzel 2011、Turner 2012）。图像匹配产生的点云可以以与机载或地面激光扫描产生的点云类似的方式进行进一步处理，并且通常与激光扫描数据相结合。
高密度航空图像匹配：
高密度航空影像匹配：最新技术与未来前景 N. Haala a*、S. Cavegn a、b a 德国斯图加特大学摄影测量研究所 - norbert.haala@ifp.uni-stuttgart.de b 瑞士西北应用科学与艺术大学测绘工程研究所，瑞士穆滕茨 - stefan.cavegn@fhnw.ch SpS 12 - EuroSDR：NMCA 的创新技术和方法 关键词：匹配、表面、三维、点云、融合、三角测量 摘要：匹配算法的不断创新正在不断提高从航空影像自动生成的几何表面表示的质量。这一发展推动了 ISPRS/EuroSDR 联合项目“高密度航空图像匹配基准”的启动，该项目旨在根据密集多视图立体图像匹配的当前发展情况，对摄影测量 3D 数据捕获进行评估。最初，测试针对不同土地利用和图像块配置的传统航空图像飞行进行基于图像的 DSM 计算。第二阶段将重点放在复杂城市地区的高质量、高分辨率 3D 几何数据捕获上。这包括将测试场景扩展到倾斜航空图像飞行以及生成过滤点云作为相应多视图重建的附加输出。本文使用基准的初步结果来演示