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申请/专利权人：云南三乾科技信息有限公司

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种建设用地测绘方法及系统，包括如下步骤：S1：获取测区范围内的地理坐标数据，获取基准点和基础地理环境；S2：采用无人机进行空中三维扫描，采集测区范围中地面及地物的精确距离信息以及多视角影像；S3：根据S1和S2中采集到的数据，利用TIN算法生成数字高程模型，且利用数字高程模型和正射纠正算法生成数字正射影像图DOM；S4：利用数字高程模型和数字正射影像图DOM识别并测绘出测区范围内地物的位置与形状；S5：计算建设用地内不同地块的土地面积。本发明结合多个相机拍摄的影像间的视差关系，通过畸变矫正、立体匹配和坐标变换，能够精确地将二维图像上的像素映射到三维空间中的实际位置。

主权项：1.一种建设用地测绘方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取测区范围内的地理坐标数据，获取基准点和基础地理环境；S2：采用无人机进行空中三维扫描，采集测区范围中地面及地物的精确距离信息以及多视角影像；S3：根据S1和S2中采集到的数据，利用TIN算法生成数字高程模型，且利用数字高程模型和正射纠正算法生成数字正射影像图DOM；S3的具体步骤如下：S31：对采集到的超声波测绘数据进行矫正和筛选，对多角度拍摄的影像进行辐射矫正和几何矫正；S32：利用多视角影像间的视差关系计算出每个像素对应的地面坐标，生成密集点云数据；S33：根据得到的密集点云数据，采用滤波算法去除噪声点，采用TIN算法构建数字高程模型；S34：根据数字高程模型，采用正射纠正算法将原始影像纠正为无地形扭曲影响的正射影像图DOM，消除地形起伏造成的透视畸变；S35：将数字高程模型与正射影像图DOM进行叠加并进行模型平滑处理；S4：利用数字高程模型和数字正射影像图DOM识别并测绘出测区范围内地物的位置与形状；S32中，利用多视角影像间的视差关系计算出每个像素对应的地面坐标的表达式如下：[x',y',z']T＝K-1*[u,v,1]T其中，K是包含相机焦距和主点坐标的内参矩阵；u,v为像素坐标；[x'y'z']为相机坐标系下的归一化坐标； 其中，Z为Z轴方向距离；b为视差值；d为相机基线；f为相机焦距；X＝Z*x′+TxY＝Z*y′+Ty其中，X,Y为像素实际坐标；x',y'为左相机坐标系下的归一化坐标；Tx和Ty分别为左相机坐标系下对于世界坐标系的平移分量在X轴和Y轴上的投影； 其中，Pworld为像素对应的三维世界坐标点；Ri为第i个相机的旋转矩阵；Ki为第i个相机的内参矩阵；为内置矩阵Ki的逆矩阵；Ti表示第i个相机的平移向量；X,Y为图像的像素坐标；[X,Y,1]T表示图像上的二维像素坐标加上齐次坐标1构成的三维向量；在像素坐标u,v中引入畸变矫正，具体如下：先引入径向畸变：ud＝u+u-u0k1r2+k2r4+k3r6vd＝v+v-v0k1r2+k2r4+k3r6 其中，k1、k2和k3均为畸变矫正参数；u,v为原始未校正图像上的像素坐标；u0,v0为图像的中心坐标；ud,vd为经过径向畸变校正后的新坐标；r为像素点到图像中心的距离；再引入切向畸变：udc＝ud+2p1uv+p2r2+2u2vdc＝vd+p1r2+2v2+2p2uv其中，p1和p2为切向畸变矫正参数；udc,vdc为经过径向畸变校正后再经过切向畸变的像素坐标；S33中利用TIN算法构建数字高程模型的具体步骤如下：S331：使用去噪后的高质量点云数据构建Delaunay三角剖分，确保任意两个三角形的外接圆不包含其他点；S332：对于每个三角形，通过插值方法计算出该三角形内部每个点的高程值；S333：根据计算得到的高程值和三角形信息，生成数字高程模型；其中，S332中每个点的高程值的计算公式如下： 其中，P为三角形ABC内部待求点；h为待求点p的高度；Ah,Bh,Ch分别是三角形顶点A,B,C的高度；Px和Py分别为待求点p的x轴和y轴坐标距离；Ax和Ay分别为A点的x轴和y轴坐标距离；Bx和By分别为B点的x轴和y轴坐标距离；S34的具体步骤如下：S341：利用数字高程模型中的高程信息，结合相机内参和外参参数，计算S332中三角形中每个点在影像平面上的投影位置；S342：正射纠正算法根据每个点的投影位置将原始影像进行地形扭曲校正，使其成为无地形扭曲影响的正射影像。

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