測(cè)量精度
2.5+L/200重復(fù)精度
2.5um總放大倍率
18~195X物方視場(chǎng)
8.1~1.3mm工作距離
82mm光柵尺解析度
0.1um測(cè)量精度
2.5+L/200重復(fù)精度
2.5um總放大倍率
18~195X物方視場(chǎng)
8.1~1.3mm工作距離
82mm光柵尺解析度
0.1um測(cè)量精度
2.5+L/200重復(fù)精度
2.5um總放大倍率
18~195X物方視場(chǎng)
8.1~1.3mm工作距離
82mm光柵尺解析度
0.1um測(cè)量精度
2.5+L/200重復(fù)精度
2.5um總放大倍率
18~195X物方視場(chǎng)
8.1~1.3mm工作距離
82mm光柵尺解析度
0.1um測(cè)量精度
2.5+L/200重復(fù)精度
2.5um總放大倍率
18~195X物方視場(chǎng)
8.1~1.3mm工作距離
90mm光柵尺解析度
0.5um測(cè)量精度
2.5+L/200重復(fù)精度
2.5um總放大倍率
18~195X物方視場(chǎng)
8.1~1.3mm工作距離
90mm光柵尺解析度
0.5um測(cè)量精度
2.5+L/200重復(fù)精度
2.5um總放大倍率
18~195X物方視場(chǎng)
8.1~1.3mm工作距離
90mm光柵尺解析度
0.5um測(cè)量精度
2.5+L/200重復(fù)精度
2.5um總放大倍率
18~195X物方視場(chǎng)
8.1~1.3mm工作距離
90mm光柵尺解析度
0.5um測(cè)量精度
2.5+L/100重復(fù)精度
2.5um總放大倍率
18~195X物方視場(chǎng)
8.1~1.3mm工作距離
90mm光柵尺解析度
0.5um測(cè)量精度
2.5+L/100重復(fù)精度
2.5um總放大倍率
18~195X物方視場(chǎng)
8.1~1.3mm工作距離
90mm光柵尺解析度
0.5um測(cè)量精度
2.5+L/100重復(fù)精度
2.5um總放大倍率
18~195X物方視場(chǎng)
8.1~1.3mm工作距離
90mm光柵尺解析度
0.5um測(cè)量精度
2.5+L/100重復(fù)精度
2.5um總放大倍率
18~195X物方視場(chǎng)
8.1~1.3mm工作距離
90mm光柵尺解析度
0.5um測(cè)量精度
2.5+L/200重復(fù)精度
2.5um總放大倍率
25.2~158.4X物方視場(chǎng)
8.1~1.3mm工作距離
90mm光柵尺解析度
0.1um測(cè)量精度
重復(fù)精度
總放大倍率
物方視場(chǎng)
工作距離
光柵尺解析度
新聞資訊
News時(shí)間:06-08 2023 來自:祥宇精密
在很多業(yè)務(wù)應(yīng)用中,影像測(cè)量是常用的技術(shù)手段。而對(duì)于影像測(cè)量來說,精度是很關(guān)鍵的指標(biāo)。然而,單一來源的數(shù)據(jù)往往難以滿足高精度要求,因此需要進(jìn)行多源數(shù)據(jù)融合。那么,如何進(jìn)行多源數(shù)據(jù)融合,提高影像測(cè)量精度呢?
一、多源數(shù)據(jù)的獲取
多源數(shù)據(jù)的融合首先需要具備多種數(shù)據(jù)來源。常見的數(shù)據(jù)來源有衛(wèi)星遙感影像、無人機(jī)影像和地面測(cè)量數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)來源各有特點(diǎn),選擇哪些數(shù)據(jù)源需要依據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行權(quán)衡。例如,衛(wèi)星遙感影像能夠覆蓋廣泛區(qū)域,但分辨率較低;無人機(jī)影像能夠獲得高分辨率的影像,但受限于飛行高度;地面測(cè)量數(shù)據(jù)可以提供高精度的控制點(diǎn),但工作量大且有時(shí)效性。
二、多源數(shù)據(jù)的預(yù)處理
在進(jìn)行數(shù)據(jù)融合前,需要對(duì)不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。例如對(duì)于衛(wèi)星遙感影像,需要進(jìn)行大氣校正和幾何校正,以消除大氣遮擋和減小投影誤差。對(duì)于無人機(jī)影像,需要進(jìn)行相機(jī)標(biāo)定和幾何校正,以獲得高精度的外方位元素和內(nèi)方位元素參數(shù)。對(duì)于地面測(cè)量數(shù)據(jù),需要進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換,以滿足數(shù)據(jù)融合的要求。
三、多源數(shù)據(jù)的融合
數(shù)據(jù)預(yù)處理完成后,需要將不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,常見的融合方法有以下幾種:
1. 基于像素的融合:將不同來源的數(shù)據(jù)按照像素級(jí)別進(jìn)行融合,常見的像素級(jí)融合方法有加權(quán)平均法、PCA融合等。
2. 基于特征的融合:將不同來源的數(shù)據(jù)按照特征進(jìn)行融合,常見的特征級(jí)融合方法有基于邊緣信息的融合、基于紋理信息的融合等。
3. 基于模型的融合:將不同來源的數(shù)據(jù)按照模型進(jìn)行融合,常見的模型級(jí)融合方法有基于DEM的融合、基于圖像匹配的融合等。
四、多源數(shù)據(jù)融合后的影像測(cè)量精度提升
經(jīng)過多源數(shù)據(jù)的融合,可以有效提高影像測(cè)量的精度。例如,在數(shù)字高程模型(DEM)的生成中,采用多源數(shù)據(jù)融合可以彌補(bǔ)不同數(shù)據(jù)來源之間的缺陷,提高DEM的精度和可靠性。在三維重建中,多源數(shù)據(jù)融合可以增強(qiáng)立體匹配算法的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性,提高三維重建的精度和保真度。在地物識(shí)別中,多源數(shù)據(jù)融合可以增強(qiáng)分析模型的魯棒性和分類精度,提高地物識(shí)別的精度和全貌性。
合適的數(shù)據(jù)來源和融合方法,對(duì)于不同的應(yīng)用場(chǎng)景,需要進(jìn)行具體分析和實(shí)踐。同時(shí),在進(jìn)行多源數(shù)據(jù)融合時(shí),也需要注意數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性問題,保證融合結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性。
參考文獻(xiàn):
1. 徐忠, 張曉光, 劉鎮(zhèn)濤. 多源遙感數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究進(jìn)展[J]. 遙感技術(shù)與應(yīng)用, 2014, 29(3): 357-365.
2. 張紹輝, 王宏偉, 王聞昊等. 多源遙感數(shù)據(jù)融合方法研究進(jìn)展[J]. 測(cè)繪通報(bào), 2015, (8): 20-24.
3. 王學(xué)慶, 黃澤宇, 許鵬飛等. 基于多源數(shù)據(jù)融合的數(shù)字高程模型生成及精度評(píng)價(jià)[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版), 2017, 42(10): 1387-1393.
4. 王玉琪, 楊恒, 王源. 基于多源數(shù)據(jù)融合的三維重建技術(shù)綜述[J]. 科學(xué)技術(shù)與工程, 2020, 20(11): 4916-4925.
5. 劉攀, 余琛, 李洋等. 基于多源遙感數(shù)據(jù)融合的土地利用/覆蓋分類研究[J]. 遙感技術(shù)與應(yīng)用, 2019, 34(5): 1006-1013.
400-801-9255