这篇文章介绍了两个主题1）使用地面控制和2）使用Nadir和斜图像的结合来实现最佳DEM结构。

地理空间准确性：

在这里，我们报告了一套最近利用带有无人机平台的图像集（包括一个载人平台 - 项目L），并具有各种收集传感器。在每种情况下，对DEM和正瘤的处理都使用了经过良好调查的地面控制。在每个DEM/ORTHO设置中，将控件的位置与调查的坐标进行比较，以计算水平和垂直根均方根误差（RMSE）。所有测量都使用全球映射器，版本16.2。下表说明了使用计算的RMSE的七个数据集。

DroneMapper 乐动体育app手机版Ortho＆DM地面控制地理空间错误（RMSE）的示例

The data sets include a manned aircraft using Vexcel’s UltraCam Falcon prime (Project L), two fixed wing UAVs using Sony cameras (Projects B and WE) and four DJI quad-copter UAVs using the FC series of sensors (Projects CB, TB-1, TB-2 and McB). In all cases except one, Project B – vertical error, the horizontal and vertical RMSEs are sub-pixel (compared to the native GSD).

当我们平均四个DJI项目水平和垂直错误（GSD的百分比）时，我们会发现一个人可能期望一个错误一半像素水平和四分之三像素垂直。就绝对地图准确性而言，人们可以期望有95％的信心1.2像素水平和1.5像素垂直。因此，对于您的DJI操作员，如果您的应用程序需要3英寸的绝对垂直精度，则计划在2英寸Pixel GSD或更少的情况下进行成像，并进行良好的调查控制。

Nadir和Dem构造的倾斜：

收集了一组Nadir和斜图像进行采矿操作，对准确的体积估计感兴趣。估计的准确性取决于桩的大小和垂直误差。我们使用的是DJI幻影3在AGL大约200'（GSD：〜1英寸）上飞行。将四（4）个现有的地面控制点（GCP）用于矫正和dem的精确地理参考。图1中说明了来自Ortho的示例GCP以及地面真相位置（黑色标记的点）。

图1：典型的地面控制点

在这种情况下，GCP用于将库存表面引用到裸露的DTM上，以准确测量时间变化。采矿操作利用上述桩传送带系统进行库存分布。对于传统的Nadir，只有图像收集传送带遮盖了桩表面，因此很难使表面定义准确。我们同时利用了Nadir和斜图像，以查看通常仅使用Nadir图像遮盖的桩表面。图2显示了其中一个库存的点云以及头顶的传送带结构。

图2：库存的3-D模型渲染 - 输送机结构

下一个插图图3显示了库存的一部分的DEM以及开销的传送带系统。DEM/Ortho处理在图像输入后一小时内使用GPU完成。使用的DEM分辨率是本机图像的X4，Ortho为X2。如图4所示，仅使用Nadir图像在不同时间处理的DEM的相同部分。与分辨率缩放处理的图3相比，当时仅使用NADIR图像处理完整的天然分辨率。

图3：Nadir＆Opliques - DEM的部分显示了带有传送带高架的感兴趣的功能

图4：仅NADIR图像 - 带有先前处理的传送带的DEM相同部分

人们可以看到结构的酥脆性（图3）以及缺乏斑点/噪声（图4），斜线的使用有助于。这使得在其清洁剂下方的结构和渲染中提取表面误差较少，从而导致体积估计值不准确。当从DEM中仔细去除输送机结构时，如图6所示，库存表面结果的准确渲染。

图6：适合准确测量的库存表面模型