摘要

針對(duì)農(nóng)村不動(dòng)產(chǎn)測(cè)量中傳統(tǒng)方法易受限制、測(cè)量效果不佳的問題，本文對(duì)無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量技術(shù)在農(nóng)村不動(dòng)產(chǎn)測(cè)量中的應(yīng)用進(jìn)行研究。利用無(wú)人機(jī)采集和預(yù)處理數(shù)據(jù)，并結(jié)合地理信息系統(tǒng)坐標(biāo)及高程數(shù)據(jù)，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化融合，構(gòu)建出精準(zhǔn)三維傾斜模型，再通過大比例尺測(cè)圖生成制圖數(shù)據(jù)。測(cè)試結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的模型具有較高的精度、運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)短，且測(cè)量結(jié)果準(zhǔn)確，能高效實(shí)現(xiàn)農(nóng)村不動(dòng)產(chǎn)測(cè)量。因此，本文模型能夠顯著提升農(nóng)村不動(dòng)產(chǎn)測(cè)量的效率和準(zhǔn)確性，為農(nóng)村不動(dòng)產(chǎn)的高效、精確測(cè)量提供了一種切實(shí)可行的解決方案。

引用

[1] 梁玉球. 基于無(wú)人機(jī)傾斜攝影的農(nóng)村不動(dòng)產(chǎn)測(cè)量[J]. 北京測(cè)繪, 2025, 39 (05): 725-729.

文章內(nèi)容大綱

• 0引言

• 1項(xiàng)目概況

• 2無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量技術(shù)體系構(gòu)建

• 2.1數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理

• 2.2數(shù)據(jù)融合

• 2.3三維傾斜攝影測(cè)量模型構(gòu)建

• 2.4生成制圖數(shù)據(jù)

• 3三維傾斜攝影測(cè)量模型性能測(cè)試

• 3.1測(cè)試環(huán)境設(shè)定

• 3.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

• 4結(jié)束語(yǔ)

0 引言

農(nóng)村建筑密集、通視條件差，傳統(tǒng)不動(dòng)產(chǎn)測(cè)量多采用全站儀和實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)差分定位技術(shù)（real time kinematic,RTK），耗時(shí)長(zhǎng)且效率低。而無(wú)人機(jī)傾斜攝影技術(shù)可快速重建三維模型，獲取精準(zhǔn)度高的地理信息，人員的需求量少，對(duì)農(nóng)村不動(dòng)產(chǎn)測(cè)量具有現(xiàn)實(shí)意義。本文基于現(xiàn)有研究，探究無(wú)人機(jī)傾斜攝影技術(shù)在農(nóng)村不動(dòng)產(chǎn)測(cè)量工作的應(yīng)用，利用地理信息系統(tǒng)（geographic information system,GIS）獲取地理坐標(biāo)和高程數(shù)據(jù)，再結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合，提高數(shù)據(jù)精度。測(cè)試結(jié)果表明，該方法能顯著提升測(cè)量精準(zhǔn)度，減少內(nèi)外因素干擾，適用于農(nóng)村不動(dòng)產(chǎn)測(cè)量。

研究主要圖表

圖1 無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量技術(shù)體系
表1 無(wú)人機(jī)航飛參數(shù)

圖2 實(shí)景三維模型

圖3 三維傾斜攝影測(cè)量模型構(gòu)建流程圖

表2 實(shí)驗(yàn)運(yùn)行平臺(tái)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

圖4 房角點(diǎn)中誤差分布情況圖

表3 模型運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)對(duì)比

表4 不同方法攝影測(cè)量結(jié)果對(duì)比

結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)農(nóng)村不動(dòng)產(chǎn)測(cè)量，構(gòu)建了基于無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量技術(shù)的模型，并對(duì)其性能進(jìn)行了測(cè)試與分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該模型在精度、效率和準(zhǔn)確度方面均表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。

在模型精度方面，通過對(duì)不同數(shù)量房角點(diǎn)的中誤差進(jìn)行計(jì)算，發(fā)現(xiàn)隨著房角點(diǎn)數(shù)量的增加，中誤差逐漸減小，整體中誤差最高不超過0.05 m，遠(yuǎn)低于土地使用權(quán)明顯界址點(diǎn)的一級(jí)精度要求。這一結(jié)果表明，本文模型具有較高的測(cè)量精度，能夠滿足農(nóng)村不動(dòng)產(chǎn)測(cè)量的需求。

在模型運(yùn)行效率方面，通過在不同重疊度條件下對(duì)模型運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并與其他方法進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)本文模型的運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)始終低于對(duì)比方法，且隨著重疊度的增加，運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)增加的幅度也相對(duì)較小。這表明本文模型在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)具有較高的效率和穩(wěn)定性，能夠節(jié)省大量時(shí)間和資源。

在實(shí)際應(yīng)用中，通過對(duì)建筑房屋數(shù)量、建筑面積、樹木數(shù)量和道路面積的測(cè)量結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)本文模型的測(cè)量數(shù)據(jù)與實(shí)際值更為接近，特別是在建筑面積、樹木數(shù)量和道路面積方面，本文模型的測(cè)量結(jié)果顯著優(yōu)于對(duì)比方法。這進(jìn)一步證明了本文模型在實(shí)際應(yīng)用中的有效性和可靠性，能夠?yàn)檗r(nóng)村不動(dòng)產(chǎn)的測(cè)量提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。

綜上所述，本文所構(gòu)建的基于無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量技術(shù)的農(nóng)村不動(dòng)產(chǎn)測(cè)量模型具有較高的精度、效率和準(zhǔn)確度，為農(nóng)村不動(dòng)產(chǎn)的測(cè)量提供了新的技術(shù)手段。

來源：測(cè)繪學(xué)術(shù)資訊