合肥三维渲染开发_三维地图应用

基于3DGIS技术的无人机测图像控点布设方案

近年来，随着航空摄影测量的发展，特别是无人机技术的飞速发展，以无人机为平台的低空摄影测量得到广泛应用。无人机摄影测量具有操控简单、效率高、能及时地获取有效的数据信息、成本低、受地理环境影响小等优点，配合航拍软件可快速获取对地影像，已经是现有的航天、航空遥感和地面遥感系统不可缺少的弥补手段。无人机摄影测量在近几年发展势头日渐迅猛，与此同时，如何提高无人机摄影测量的成图精度，同时如何在保证成果精度的同时减少布设像控点工作量等问题也备受人们关注。

像控点布设是航空摄影测量中的重要环节，但是由于无人机质量轻以及外界因素的影响，无人机在作业过程中姿态不稳定，获取的影像存在重叠率不规则和影像倾角过大等特点，因此无人机地面像控点的数量和分布和以往的传统航空测量的要求有所不同。近年来，有很多学者展开了提高无人机测图精度的研究。

本文使用FD-130B六旋翼无人机采集了沿海某村庄影像，通过分析不同的像控点数量及分布与无人机航测成果质量之间的关系，分析验证了像控点数量及分布与空中三角测量、数字正射影像图(DOM)、数字高程模型(DEM)之间的关系，研究了无人机航测大比例尺地图所需控制点数量及分布，为无人机在航空摄影测量中满足成图需求提供有效参考。

1、研究数据

1.1 研究区域

研究区域位于沿海地区浙江省宁波市象山县石浦镇树桥头村，总面积约0. 4 km2，居民楼大多都是二三层楼房，交通便利，地势平坦，建筑物较密集，沿街道建设。

1. 2影像数据及像控点信息

影像数据获取使用富地FD-130B六旋翼无人机(如图1所示)飞行平台，最大载荷为5 kg,云台可以搭载各种快拆式传感器，本次实验无人机搭载FD-5120倾斜相机进行影像采集，机身装置4块容量为22 000 mA蓄电池，有效作业时间30分钟，POS数据定位精度水平精度小于±0. 10 m，垂直精度小于±0. 10 m。采用常规RTK测量模式进行像片控制点采集，平面和高程精度均优于±0.01 m，像片控制点共33个，坐标系统为地方独立平面坐标系和1985国家高程基准。

基于三维GIS的校园景观格局研究 

近几十年来，随着社会经济的发展，国家越来越强调文化软实力的提升。教育乃国之根本，也受到前所未有的重视，随之而来的便是全国各大高校扩大了招生规模。校园景观不同于其他类型景观，它除了给广大师生提供宜人的外部环境外，还重视挖掘校园文化、创造交流空间以及塑造广大师生的个性，因为一个优美的校园环境对学生的精神世界会产生潜移默化的影响。

因此基于三维GIS的景观生态学将整个景观作为研究对象，将景观定义为相似的形式在整体上重复出现，由一系列相互作用的生态系统组成的异质性区域。而景观格局是自然因素和人类活动的双重作用下景观空间异质性的具体体现，主要通过景观单元的数目、类型、空间分布来进行刻画。

本文突破了在传统景观格局分析上选取对象的限制，以贵州大学3个校区的校园全覆盖区为研究对象，采用景观类型划分方法，综合考虑各类景观用地，对校园景观格局进行深度分析，为今后校园景观格局的改造提供更加合理的意见和建议。

从生态学的角度来看，“大学”是一个生态系统，景观生态学的原理可为校园的生态建设提供一定的指导作用。

本文通过做贵州大学3个校区的校园景观空间格局和校园绿地空间布局的分析及比较研究，主要是为了探究当前校园景观格局的布局是否合理，各景观类型的功能有没有得到有效的发挥。

1、研究方法

1.1 研究区概况

贵州大学北校区和南校区为老校区，西校区为新校区。北校区座落在花溪大道西侧，紧邻花溪国家城市湿地公园，西校区位于北校区西侧，在甲秀南路与北校区一路之隔。南校区位于学士路，在北校区南侧约2公里处。

1.2景观信息提取与分类

依据贵州大学南校区、北校区和西校区的设计平面图及实地调查，利用ZTMapGIS软件将各个校区校园划分为不同的斑块，并提取了各斑块的面积和周长、形状指数等作为基本的参数信息。通过对校园内土地利用状况的分析，本文的校园景观被划分为建筑与铺装、绿地、道路、水体以及其他5种斑块类型，其中将绿地斑块进一步划分为教学科研区、生活区、体育活动区、休闲娱乐区和道路5种类型