Resumen

El sistema de recogida de imágenes basado en vehículos aéreos no tripulados desempeña un papel importante en la respuesta tras un terremoto y la investigación de catástrofes. En el periodo de respuesta posterior al terremoto, los métodos tradicionales de procesamiento de imágenes de vehículos aéreos no tripulados pueden tardar una o varias horas en coser cientos de imágenes o reconstruir modelos 3D, por lo que es necesario mejorar su eficacia. Para resolver este problema, en este artículo se propone un método de georreferenciación rápida de imágenes de UAV tras un terremoto. En primer lugar, se analiza el modelo de georreferenciación rápida de imágenes UAV y, a continuación, se adopta el archivo mundial diseñado y desarrollado por ESRI para organizar los datos de las imágenes georreferenciadas. A continuación, se emplea el método de georreferenciación directa basado en los datos de posición y actitud recogidos por el sistema de piloto automático para calcular las coordenadas de la esquina superior izquierda de las imágenes georreferenciadas. Para las diferencias en los modos de rotación de la imagen entre el modelo de georreferencia rápida y el archivo mundial, en este trabajo se considera el modelo de compensación de errores de georreferencia rápida a partir de la rotación de la imagen. Por último, se utilizan la extracción de características y la correspondencia de características de las imágenes UAV y la imagen referenciada para mejorar la precisión de los parámetros de posición en el archivo mundial, lo que reducirá el error sistemático de las imágenes georreferenciadas. Utilizamos las imágenes de UAV recogidas en los condados de Danling y Beichuan, en la provincia de Sichuan, para llevar a cabo los experimentos de georreferenciación rápida empleando diferentes tipos de UAV. Todas las imágenes se georreferencian en tres minutos. Los resultados muestran que el algoritmo propuesto en este artículo satisface los requisitos de tiempo y precisión de la respuesta tras un terremoto, lo que tiene un importante valor de aplicación.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:modelo de georreferenciación rápida, imágenes uav, archivo mundial, artículo, imágenes georreferenciadas, respuesta posterremoto, modelo de compensación de errores de georreferenciación rápida, métodos tradicionales de tratamiento de imágenes uav, reconstrucción de modelos 3d, método de georreferenciación directa
• Keywords:rapid georeference model, uav images, world file, paper, georeferenced images, postearthquake response, rapid georeference error compensation model, traditional uav image processing methods, 3d model reconstruction, direct georeference method