2005–2009年Drôme河(法国)无人机遥感的正射影像和数字高程模型数据集  被引量:2

DOM and DEM dataset of the Drôme River remotely sensed with a UAV(2005–2009)

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作  者:崔丹丹[1,2,4] 张耀南 科瑞斯特·米歇尔[3] 赫夫·派戈 Cui Dandan;Zhang Yaonan;Kristell Michel;HervéPiégay(Northwest Institute of Eco-Environment and Resources,Chinese Academy of Sciences,Lanzhou 730000,P.R.China;University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,P.R.China;University of Lyon,Lyon 69007,France;National Special Environment and Function of Observation and Research stations shared service platform,Lanzhou 730000,P.R.China)

机构地区:[1]中国科学院西北生态环境资源研究所,兰州730000 [2]中国科学院大学,北京100049 [3]里昂大学,法国里昂690074 [4].国家特殊环境特殊功能观测研究台站共享服务平台,兰州730070

出  处:《中国科学数据(中英文网络版)》2019年第3期129-136,共8页China Scientific Data

基  金:寒旱区环境演变研究“科技领域云”的建设与应用(XXH13506);国家自然科学基金“基于建模框架的生态水文模型构建与参数模拟”(91125005);中国科学院寒区旱区环境与工程研究所冰川冻土特殊学科点(J1210003)

摘  要:近年来,出现一种低成本、高效率获取高分辨率三维数据的新型摄影测量方法,被称为运动与结构重建(SfM,Structure from Motion)。SfM作为数字测量领域最新且最为重要的进步,直到2011年才被应用于地球科学领域中。使用该方法生成各种高质量的正射影像图(DOM,Digital Orthophoto Map)、三维点云和数字高程模型(DEM,Digital Elevation Model)可用来检测地形变化,并以此推断冰川、河流、沿海、地震、滑坡、火山等环境的动态过程。本文基于法国德龙河(Drôme River)2005–2009年无人机(UAV,Unmanned Aerial Vehicle)影像的数据,利用新型的SfM摄影测量方法,快捷地获取高精度的DOM和DEM,并通过检查点将数据与差分全球定位系统测量数据,再进行残差统计,误差为0.13–0.23 m。利用历史存档无人机影像结合最新SfM摄影测量方法获得的数据集,为描述河流地形地貌特征提供了高精度数据,有助于对河流地貌进行监测和变化分析。In the past few years,a new low-cost,efficient photogrammetry mapping method called structure from motion(SfM)was applied to the high-spatial resolution three-dimensional topographic data collection.As the latest and a very significant advance in digital surveying,SfM has only been applied to the geosciences to produceDOM,three-dimensional(3D)point clouds,and DEM since 2011.SfM-derived products have been used to detect topographical changes and hence to infer dynamic processes in glacial,fluvial,coastal,hillslope,dryland,volcanic,and shallow underwater environments.In this study,historical imagery archives of 2005–2009 acquired from a UAV are processed by using SfM to create hyper-spatial resolution DOM and DEM.A statistical analysis indicates that the results have an overall accuracy of about 0.13–0.23m.Precise and detailed data obtained from UAV imagery and SfM photogrammetry are essential for describing fluvial geomorphology and also helpful to detect,monitor and predict fluvial geomorphic processes.

关 键 词:河流遥感 运动与结构重建 无人机 正射影像 数字高程模型 

分 类 号:P237[天文地球—摄影测量与遥感]

 

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