无人机数据手册制作完毕,航测流程梳理,接受预定!

2019 年 3 月 2 日 无人机


本篇主要介绍无人机数据处理手册的具体内容,第一篇已经编写完毕,马上开始打样印刷工作,结合编写过程中的一些思路,手册内容分为三篇:1、入门篇;2、教程篇;3、问答篇。手册第一篇内容预定可以在公众号底部留言收件人和地址,免费发放,快递到付。已经留言过的无需二次留言,在快递发出时会进行短信通知。


无人机数据处理手册入门篇(三维测图方向)内容现在已经编写完毕,近期就会打样印刷。入门篇的内容比较基础,相当于总结一遍一整套数据处理流程,涉及了一些数据处理的内容和解决方法。对于想了解航测内容的用户,相信通过这样一篇比较系统的介绍,应该可以入门。



第一篇主要是介绍一些基础知识,第二篇是介绍正摄与倾斜的拍摄方法,第三篇到第五篇主要是以P4R为例介绍几种RTK和PPK两种差分方式的四种差分数据传输方法,第六篇是相机参数对空三处理的影响,第七篇是Pix4D的质量报告中英对照,第八篇参照质量报告,由结果推过程说一下空三处理的一整套流程,第九篇是DLG生产的模型导入方法,第十篇是我们编译的一个航测数据处理助手软件,可以整合一些常用小工具的功能,长期的目标是做到空三之前的数据处理工作做到软件内一站式处理。


最开始是想把涉及到航测数据处理的内容编写为一本数据处理手册,实际做下来发现这样会比较乱,东说一句西说一句,做下来不系统。所以暂时就把手册内容分为三部分:1、入门篇,主要是掌握整个流程,根据这套流程去使用相关软件可以基本完成数据处理工作;2、教程篇,主要是针对一些主流测绘软件,做一些比较详细分步操作说明,针对数据应用做一些介绍;3、问答篇,主要是整理内外业流程的常见问题,做到有针对性的解答各种疑问。这样分开的好处是可以由浅入深系统的介绍整个航测数据处理流程,零基础的用户拿到手册也可以参考流程自行学习和解决问题。


为什么会做这个手册?


我们是测绘仪器销售公司,如果说常规测绘仪器的销售是以设备本身为导向进行销售的话,那么在入门级无人机市场,大家都在销售P4R,就变成了以技术服务为导向的销售工作。为什么会这么说?是因为如果用户单独买一个无人机回去是没有用的,只会拍照和录像,不能解决实际生产问题。在现阶段,整个航测数据处理流程需要使用的软件和注意的步骤比较多,是真正的会者不难,难者不会 ,新手入门掌握一整套流程,自学的话需要消耗大量的时间和精力。如果技术支持工作可以做好,那么很快就可以转化为生产力,产生经济效益。我们希望以高品质的技术支持工作换取市场,不做低价竞争,让自己的工作产生价值。


航测流程包括哪些内容?


航测流程本身并不难,只是需要的软件比较多:


1、控制点


控制点布置地面标记以对角的三角形或正方形为主,均匀的分布在测区内,地势起伏较大时,尽量在测区的高处低处都有。此时可以使用奥维地图记录控制点位置,对内业刺控制点可以有辅助作用。


2、航线规划


航线规划主要是考虑重叠率和飞行高度,飞行高度决定地面分辨率,直接影像成像质量。起飞点的选择也十分重要,在地势起伏较大的区域,尽量选择高处起飞,避免重叠率有损失。倾斜摄影也可以使用P4R完成,小区域可以使用自带的3D模式,大范围可以规划四次朝四个方向飞行,这样效率会很高。航测范围可以使用谷歌地球或者奥维地图制作KML文件导入航线规划软件,飞行范围要大于任务区域或者对边缘区域加偏距。


3、POS处理


RTK的POS可以对WGS84(BLH)坐标进行投影转换转换为地方坐标,PPK的数据在处理过程中也可以进行投影转换,涉及的软件有coord、PenPPK。


4、空三处理


空三处理包括导入POS、输入相机参数、刺控制点几个流程,输出一些常用成果。过程中涉及的软件Pix4D、CC、PhotoScan,分别在流程、模型效果、空三方面各有所长。


5、DLG采集


需要在EPS、SV360等相关软件导入垂直模型或者倾斜模型进行DLG采编工作。


6、其他应用


包括ArcGIS进行矢量化、Global Mapper对正摄或者点云进行编辑、俢模使用DP Modeler、动态三维展示使用Lumion、OSGB地形展示、DOM DSM叠加地形展示、下载TIFF影像使用LSV,立测流程还有Mapmatrix。


细数一下就包括奥维、谷歌地球、GSR、COORD、PenPPK、Pix4D、CC、PhotoScan、EPS、SV360、ArcGIS、Global Mapper、DP Modeler、Lumion、LSV、Mapmatrix等十余个软件,当然不是所有应用都需要掌握所有软件,但是可以稍作了解。


这些软件的相关内容和答疑也就是我准备在第二篇和第三篇无人机数据处理手册做介绍的,目前后两篇是考虑针对从我司购买仪器设备的客户发放,制作周期第二篇在一个月内,第三篇在两个月内。


航测数据处理在线答疑


已经购买仪器的客户,会在我组织的航测数据处理解答群内发放,具体内容参考《航测技术分享以及疑难解答,最前沿的测绘技术分享,你想了解的都在这里!》目前解答群成员掌握的软件除了DP Modeler和Lumion,其他软件都属于精通级别,加入解答群的好处是可以快速的得到自己问题的答案,无需将时间浪费在网络检索的过程。同时,我们会对常见问题和有质量的问题进行归档,整理成资料库,在群内共享,目前资料库的内容还比较少,期待您的加入和我们一起丰富。



除了软件方面的解答以外,群里还有五年外业经验的飞手、四年DLG采编经验的画图人员,可以编译航测相关小工具的大神级人物,还有以前从事航天远景软件立测技术支持的专业人士,以及三维GIS平台的创始人。做这个群聊的目的不仅仅是解决会与不会的问题,是希望可以做到真正的解决生产中的遇见的实际问题。


如需了解更多内容,请添加微信13227012504(何岩)


往期热文(点击文章标题即可直接阅读)


登录查看更多
5

相关内容

不需要驾驶员登机驾驶的各式遥控飞行器。
基于深度学习的表面缺陷检测方法综述
专知会员服务
93+阅读 · 2020年5月31日
干净的数据:数据清洗入门与实践,204页pdf
专知会员服务
161+阅读 · 2020年5月14日
【2020新书】C++20 特性 第二版,A Problem-Solution Approach
专知会员服务
58+阅读 · 2020年4月26日
【浙江大学】人脸反欺诈活体检测综述
专知会员服务
31+阅读 · 2020年4月15日
零样本图像识别综述论文
专知会员服务
57+阅读 · 2020年4月4日
简明扼要!Python教程手册,206页pdf
专知会员服务
47+阅读 · 2020年3月24日
《迁移学习简明手册》,93页pdf
专知会员服务
134+阅读 · 2019年12月9日
“马踏飞”AI机器人实现方案介绍
PaperWeekly
5+阅读 · 2019年8月31日
【机器视觉】机器视觉全面解析
产业智能官
12+阅读 · 2018年11月12日
【大数据】海量数据分析能力形成和大数据关键技术
产业智能官
17+阅读 · 2018年10月29日
干货 :数据分析师的完整流程与知识结构体系
数据分析
8+阅读 · 2018年7月31日
资料贴 | 无人驾驶清晰梳理
机器学习算法与Python学习
5+阅读 · 2018年5月3日
深度相机应用全面梳理:多点开花,定点爆破
计算机视觉life
6+阅读 · 2017年12月13日
【入门】数据分析六部曲
36大数据
18+阅读 · 2017年12月6日
从0到1 | 0基础/转行如何用3个月搞定机器学习
算法与数学之美
4+阅读 · 2017年11月20日
机器学习必备手册
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月24日
【大数据】数据挖掘与数据分析知识流程梳理
产业智能官
12+阅读 · 2017年9月22日
Arxiv
136+阅读 · 2018年10月8日
Arxiv
12+阅读 · 2018年9月5日
VIP会员
相关VIP内容
基于深度学习的表面缺陷检测方法综述
专知会员服务
93+阅读 · 2020年5月31日
干净的数据:数据清洗入门与实践,204页pdf
专知会员服务
161+阅读 · 2020年5月14日
【2020新书】C++20 特性 第二版,A Problem-Solution Approach
专知会员服务
58+阅读 · 2020年4月26日
【浙江大学】人脸反欺诈活体检测综述
专知会员服务
31+阅读 · 2020年4月15日
零样本图像识别综述论文
专知会员服务
57+阅读 · 2020年4月4日
简明扼要!Python教程手册,206页pdf
专知会员服务
47+阅读 · 2020年3月24日
《迁移学习简明手册》,93页pdf
专知会员服务
134+阅读 · 2019年12月9日
相关资讯
“马踏飞”AI机器人实现方案介绍
PaperWeekly
5+阅读 · 2019年8月31日
【机器视觉】机器视觉全面解析
产业智能官
12+阅读 · 2018年11月12日
【大数据】海量数据分析能力形成和大数据关键技术
产业智能官
17+阅读 · 2018年10月29日
干货 :数据分析师的完整流程与知识结构体系
数据分析
8+阅读 · 2018年7月31日
资料贴 | 无人驾驶清晰梳理
机器学习算法与Python学习
5+阅读 · 2018年5月3日
深度相机应用全面梳理:多点开花,定点爆破
计算机视觉life
6+阅读 · 2017年12月13日
【入门】数据分析六部曲
36大数据
18+阅读 · 2017年12月6日
从0到1 | 0基础/转行如何用3个月搞定机器学习
算法与数学之美
4+阅读 · 2017年11月20日
机器学习必备手册
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月24日
【大数据】数据挖掘与数据分析知识流程梳理
产业智能官
12+阅读 · 2017年9月22日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员