项目名称: 基于无人飞行器倾斜影像特征信息提取的滑坡三维建模与危险性评价

项目编号: No.41301468

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2014

项目学科: 天文学、地球科学

项目作者: 胡卓玮

作者单位: 首都师范大学

项目金额: 25万元

中文摘要: 无人飞行器可用于快速获取地震滑坡区域地面影像,实现信息提取,开展滑坡灾害分析评估,减轻生命财产损失。无人飞行器遥感技术容易产生大倾角影像数据问题,虽不利于采用传统航空摄影测量方式实现几何量测,却可从更好角度观测滑坡,利于滑坡特征信息定量提取。本项目以地震滑坡为研究对象,提出无人飞行器空中近景摄影测量的思路,建立无人飞行器侧视影像立体模型,将面向对象影像分类与立体视觉下的几何量算相结合,实现滑坡单元识别和特征信息提取。基于滑坡单元及其特征信息建立满足约束限定条件的滑坡表面模型,并应用于滑坡非连续变形分析(DDA)模拟,研究定量分析支持下的滑坡危险性评价方法。项目将研究解决滑坡三维模型建立过程中定向、重构问题,以及三维模型支持下的滑坡危险性评价定量分析问题,实现从无人飞行器数据采集处理、表面建模、滑坡特征信息提取、滑坡三维建模、数值模拟分析到地震滑坡危险性评价的方法流程。

中文关键词: 滑坡危险性;无人机影像;三维重建;影像匹配;遥感

英文摘要: Unmanned Aerial Vehicle (UAV) remote sensing technology has the real-time ability to obtain ground images at earthquake landslide area. It makes it possible to extract landslide disaster information, support emergency rescue and decrease losses at the first second after earthquake. However, UAV remote sensing is prone to produce images with big-slant-angle. Although it is not fit for object measuring by traditional photogrammetry, it is benefit for observing slope at a better angle and extracting slope characteristics quantitatively. In this research, we define UAV big-slant-angle data as side-look images for earthquake landslide, which is based on an UAV close range photogrammetry idea. Image recognition of earthquake landslide area and three dimensional measuring of slope features will be researched. First of all, a projection datum plane along slope normal will be simulated according to the terrain surface. Appropriate images will be selected by evaluating camera pose and landslide overlapping rate. Secondly, orthogonal rotation matrix is to be used to do 3D datum transformation with big-rotation-angle. Settlement of collinearity equations considering big-slant-angle condition will be researched. On this basis, dependent relative orientation among image series will be done to construct a three dimensional sid

英文关键词: Landslide Hazard Risk;UAV Imagery Data;3D Reconstruction;Image Matching;Remote Sensing

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识. 而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易, 其方法是先对摄像机进行标定, 即计算出摄像机的图象坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息。 物体三维重建是计算机辅助几何设计(CAGD)、计算机图形学(CG)、计算机动画、计算机视觉、医学图像处理、科学计算和虚拟现实、数字媒体创作等领域的共性科学问题和核心技术。在计算机内生成物体三维表示主要有两类方法。一类是使用几何建模软件通过人机交互生成人为控制下的物体三维几何模型,另一类是通过一定的手段获取真实物体的几何形状。前者实现技术已经十分成熟,现有若干软件支持,比如:3DMAX、Maya、AutoCAD、UG等等,它们一般使用具有数学表达式的曲线曲面表示几何形状。后者一般称为三维重建过程,三维重建是指利用二维投影恢复物体三维信息(形状等)的数学过程和计算机技术,包括数据获取、预处理、点云拼接和特征分析等步骤。
顾及时空特征的地理知识图谱构建方法
专知会员服务
53+阅读 · 2022年2月15日
基于流线的流场可视化绘制方法综述
专知会员服务
25+阅读 · 2021年12月9日
【博士论文】多视光场光线空间几何模型研究
专知会员服务
22+阅读 · 2021年12月6日
专知会员服务
21+阅读 · 2021年10月9日
专知会员服务
37+阅读 · 2021年8月31日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年8月24日
专知会员服务
55+阅读 · 2020年12月20日
基于深度学习的数据融合方法研究综述
专知会员服务
136+阅读 · 2020年12月10日
基于视觉的三维重建关键技术研究综述
专知会员服务
160+阅读 · 2020年5月1日
【动态】第四期可视化与可视分析国际学术报告成功举办
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
趣解读 | 重构三维植被表型,计算呈现自然之美
中国科学院自动化研究所
0+阅读 · 2021年9月2日
基于几何特征的激光雷达地面点云分割
泡泡机器人SLAM
15+阅读 · 2018年4月1日
特征工程的特征理解(一)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年10月23日
干货|全景视频拼接的关键技术分析
全球人工智能
13+阅读 · 2017年7月15日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
小贴士
相关VIP内容
顾及时空特征的地理知识图谱构建方法
专知会员服务
53+阅读 · 2022年2月15日
基于流线的流场可视化绘制方法综述
专知会员服务
25+阅读 · 2021年12月9日
【博士论文】多视光场光线空间几何模型研究
专知会员服务
22+阅读 · 2021年12月6日
专知会员服务
21+阅读 · 2021年10月9日
专知会员服务
37+阅读 · 2021年8月31日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年8月24日
专知会员服务
55+阅读 · 2020年12月20日
基于深度学习的数据融合方法研究综述
专知会员服务
136+阅读 · 2020年12月10日
基于视觉的三维重建关键技术研究综述
专知会员服务
160+阅读 · 2020年5月1日
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员