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无人机（UAV）与运动恢复结构（SfM）摄影测量精度的地面控制点数量及布设位置影响研究

DOI：10.3390/rs10101606 期刊：Remote Sensing 出版年份：2018 更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要： 通过微型无人机拍摄图像并采用运动恢复结构（SfM）摄影测量技术处理获得的地理参考数字表面模型（DTM），其几何精度受多种因素影响，包括飞行设计、相机质量、相机标定、SfM算法及地理参考策略。本文重点研究地理参考阶段所用控制点（GCP）数量与位置的关键作用。研究采用涉及1200余公顷区域、100余个控制点及2500余张照片的典型案例，捆绑调整中引入了3465种不同控制点组合，同时通过控制点和独立检查点评估模型精度。分析表明：随着控制点数量增加精度显著提升，均匀分布的重要性；仅使用控制点而非独立检查点量化时精度会被高估；以及项目地面采样距离（GSD）与可实现最高精度的关联关系。
作者： Enoc Sanz-Ablanedo，Jim H. Chandler，José Ramón Rodríguez-Pérez，Celestino Ordó?ez
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过实证研究三维运动恢复结构（SfM）模型的精度如何随地理配准所用控制点的位置和数量而变化。

研究成果

无人机SfM摄影测量的精度取决于空中三角测量中使用的地面控制点（GCP）数量和位置。增加GCP数量可提高精度，且GCP的均匀分布至关重要。研究还发现，仅使用控制点而非独立检查点进行测量会导致精度被高估。可达到的最大精度与项目的地面采样距离（GSD）相关。

研究不足

该研究采用特定无人机与相机配置，在特定地形类型上开展。其结果可能无法直接适用于其他无人机系统或不同地形。此外，该研究也未探究不同运动恢复结构（SfM）算法或相机标定方法对模型精度的影响。

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