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2005–2009年Dr?me河(法国)无人机遥感的正射影像和数字高程模型数据集

本站小编 Free考研考试/2022-01-02

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547闂傚倸鍊搁崐鎼佸磹妞嬪海鐭嗗ù锝夋交閼板潡姊洪鈧粔鏌ュ焵椤掆偓閸婂湱绮嬮幒鏂哄亾閿濆簼绨介柨娑欑洴濮婃椽鎮烽弶搴撴寖缂備緡鍣崹鍫曞春濞戙垹绠虫俊銈勮兌閸橀亶姊洪崫鍕妞ゃ劌妫楅埢宥夊川鐎涙ḿ鍘介棅顐㈡祫缁插ジ鏌囬鐐寸厸鐎光偓鐎n剙鍩岄柧缁樼墵閺屽秷顧侀柛鎾跺枛瀵粯绻濋崶銊︽珳婵犮垼娉涢敃锕傛偪閸ヮ剚鈷戦悷娆忓缁€鍐┿亜閺囧棗鎳愰惌鍡涙煕閹般劍鏉哄ù婊勭矒閻擃偊宕堕妸锕€闉嶅銈冨劜缁捇寮婚敐澶婄閻庨潧鎲¢崚娑樷攽椤旂》鏀绘俊鐐舵閻e嘲螖閸涱厾顦ч梺鍏肩ゴ閺呮盯宕甸幒妤佲拻濞达絽鎲¢幉鎼佹煕閿濆啫鍔︾€规洘鍨垮畷鐔碱敍濞戞ü鎮i梻浣虹帛閸ㄥ吋鎱ㄩ妶澶婄柧闁归棿鐒﹂悡銉╂煟閺囩偛鈧湱鈧熬鎷�1130缂傚倸鍊搁崐鎼佸磹閹间礁纾瑰瀣捣閻棗銆掑锝呬壕闁芥ɑ绻冮妵鍕冀閵娧呯厒闂佹椿鍘介幑鍥蓟閿濆顫呴柕蹇婃櫆濮e矂姊虹粙娆惧剱闁圭懓娲ら悾鐤亹閹烘繃鏅濋梺鎸庣箓濞诧箓顢樻繝姘拻濞撴埃鍋撻柍褜鍓涢崑娑㈡嚐椤栨稒娅犻柛娆忣槶娴滄粍銇勯幇鈺佺労婵″弶妞介弻娑㈡偐鐠囇冧紣濡炪倖鎸搁崥瀣嚗閸曨剛绡€闁告劦鍘鹃崣鎴︽⒒閸屾瑧绐旈柍褜鍓涢崑娑㈡嚐椤栨稒娅犻柟缁㈠枟閻撴盯鎮橀悙鐧昏鏅堕懠顑藉亾閸偅绶查悗姘煎櫍閸┾偓妞ゆ帒锕︾粔闈浢瑰⿰鍕煉闁挎繄鍋為幆鏃堝煢閳ь剟寮ㄦ禒瀣厽闁归偊鍨伴惃鍝勵熆瑜庨惄顖炲蓟濞戙垹惟闁靛/鍌濇闂備椒绱徊鍧楀礂濮椻偓瀵偊骞樼紒妯轰汗闂佽偐鈷堥崜锕€危娴煎瓨鐓熼柣鏂挎憸閻﹦绱掔紒妯虹闁告帗甯掗埢搴ㄥ箻瀹曞洤鈧偤姊洪崘鍙夋儓闁哥喍鍗抽弫宥呪堪閸曨厾鐦堥梺闈涢獜缁插墽娑垫ィ鍐╃叆闁哄浂浜顕€鏌¢崨顐㈠姦婵﹦绮幏鍛村川婵犲倹娈橀梺鐓庣仌閸ャ劎鍘辨繝鐢靛Т閸熺増鏅舵潏鈺冪=闁稿本绋掑畷宀勬煙缁嬪尅鏀荤紒鏃傚枛閸╋繝宕掑☉杈棃闁诲氦顫夊ú锔界濠靛绠柛娑卞灡閸犲棝鏌涢弴銊ュ箺鐞氭瑩姊婚崒姘偓椋庣矆娴i潻鑰块梺顒€绉撮崒銊ф喐閺冨牆绠栨繛宸簻鎯熼梺瀹犳〃閼冲爼顢欓崶顒佲拺闁告挻褰冩禍婵囩箾閸欏澧甸柟顔惧仱瀹曞綊顢曢悩杈╃泿闂備胶鎳撻顓㈠磻濞戙埄鏁嬫繝濠傛噽绾剧厧霉閿濆懏鎯堟い锝呫偢閺屾洟宕惰椤忣厽銇勯姀鈩冪濠殿喒鍋撻梺瀹犳〃缁€浣圭珶婢舵劖鈷掑ù锝囨嚀椤曟粎绱掔€n偄娴€规洘绻傞埢搴ㄥ箻鐠鸿櫣銈﹂梺璇插嚱缂嶅棝宕抽鈧顐㈩吋閸℃瑧鐦堟繝鐢靛Т閸婅鍒婇崗闂寸箚闁哄被鍎查弫杈╃磼缂佹ḿ绠為柟顔荤矙濡啫鈽夊Δ浣稿闂傚倷鐒﹂幃鍫曞礉瀹€鈧槐鐐寸節閸屻倕娈ㄥ銈嗗姂閸婃鎯屽▎鎰箚妞ゆ劑鍊栭弳鈺呮煕鎼存稑鈧骞戦姀鐘斀閻庯綆浜為崐鐐烘⒑闂堟胆褰掑磿閺屻儺鏁囨繛宸簼閳锋垿鏌涘┑鍡楊伌婵″弶鎮傞弻锝呂旀担铏圭厜閻庤娲橀崹鍧楃嵁閹烘嚦鏃堝焵椤掑嫬瑙︾憸鐗堝笚閻撴盯鏌涢幇鈺佸濠⒀勭洴閺岋綁骞樺畷鍥╊啋闂佸搫鏈惄顖炲春閸曨垰绀冮柍鍝勫枤濡茬兘姊绘担鍛靛湱鎹㈤幇鐗堝剶闁兼祴鏅滈~鏇㈡煙閻戞﹩娈㈤柡浣革躬閺屾稖绠涢幙鍐┬︽繛瀛樼矒缁犳牠骞冨ú顏勭鐎广儱妫涢妶鏉款渻閵堝骸浜滄い锔炬暬閻涱噣宕卞☉妯活棟闁圭厧鐡ㄩ幐濠氾綖瀹ュ鈷戦柛锔诲幖閸斿鏌涢妸銊︾彧缂佹梻鍠栧鎾偄閾忚鍟庨梺鍝勵槸閻楀棙鏅舵禒瀣畺濠靛倸鎲¢悡娑㈡煕濠娾偓缁€浣圭濠婂牆纭€闂侇剙绉甸悡鏇熴亜閹邦喖孝闁告梹绮撻弻锝夊箻鐎涙ḿ顦伴梺鍝勭灱閸犳牠骞冨⿰鍏剧喓鎷犻弻銉р偓娲⒒娴e懙褰掝敄閸ャ劎绠鹃柍褜鍓熼弻锛勪沪閻e睗銉︺亜瑜岀欢姘跺蓟濞戞粎鐤€闁哄啫鍊堕埀顒佸笚缁绘盯宕遍幇顒備患濡炪値鍋呯换鍕箲閸曨個娲敂閸滃啰鑸瑰┑鐘茬棄閺夊簱鍋撹瀵板﹥绂掔€n亞鏌堝銈嗙墱閸嬫稓绮婚悩铏弿婵☆垵顕ч。鎶芥煕鐎n偅宕岄柣娑卞櫍瀹曞綊顢欓悡搴經闂傚倷绀侀幗婊堝窗閹惧绠鹃柍褜鍓涢埀顒冾潐濞叉﹢宕归崸妤冨祦婵☆垰鐨烽崑鎾斥槈濞咁収浜、鎾诲箻缂佹ǚ鎷虹紓鍌欑劍閿氶柣蹇ョ畵閺屻劌顫濋懜鐢靛帗閻熸粍绮撳畷婊冣槈閵忕姷锛涢梺缁樻⒒閸樠囨倿閸偁浜滈柟鐑樺灥閺嬨倖绻涢崗鐓庡闁哄瞼鍠栭、娆撴嚃閳轰胶鍘介柣搴ゎ潐濞叉ê煤閻旂鈧礁鈽夐姀鈥斥偓鐑芥煠绾板崬澧┑顕嗛檮娣囧﹪鎮欓鍕ㄥ亾閺嶎厼鍨傚┑鍌溓圭壕鍨攽閻樺疇澹樼紒鈧崒鐐村€堕柣鎰緲鐎氬骸霉濠婂嫮鐭掗柡宀€鍠栭獮鍡氼槾闁圭晫濞€閺屾稒绻濋崘銊ヮ潚闂佸搫鐬奸崰鏍€佸▎鎾村殐闁宠桨鑳堕崢浠嬫煟鎼淬値娼愭繛鑼枑缁傚秹宕奸弴鐘茬ウ闂佹悶鍎洪崜娆愬劔闂備線娼чˇ顓㈠磹閺団懞澶婎潩椤戣姤鏂€闂佺粯鍔橀崺鏍亹瑜忕槐鎺楁嚑椤掆偓娴滃墽绱掗崒姘毙ч柟宕囧仱婵$柉顧佹繛鏉戝濮婃椽骞愭惔銏紩闂佺ǹ顑嗛幑鍥涙担鐟扮窞闁归偊鍘鹃崢閬嶆椤愩垺澶勬繛鍙夌墱閺侇噣宕奸弴鐔哄幍闂佺ǹ绻愰崥瀣磹閹扮増鐓涢悘鐐垫櫕鍟稿銇卞倻绐旈柡灞剧缁犳盯寮崒妤侇潔闂傚倸娲らˇ鐢稿蓟濞戙垹唯妞ゆ梻鍘ч~鈺冪磼閻愵剙鍔ら柕鍫熸倐瀵寮撮悢铏圭槇闂婎偄娲﹀ú婊堝汲閻樺樊娓婚柕鍫濇缁€澶婎渻鐎涙ɑ鍊愭鐐茬墦婵℃悂濡锋惔锝呮灁缂侇喗鐟╁畷褰掝敊绾拌鲸缍嶉梻鍌氬€烽懗鑸电仚濡炪倖鍨靛Λ婵嬬嵁閹邦厾绡€婵﹩鍓涢鍡涙⒑閸涘﹣绶遍柛銊╀憾瀹曚即宕卞☉娆戝幈闂佸搫娲㈤崝灞炬櫠娴煎瓨鐓涢柛鈩兠崫鐑樻叏婵犲嫮甯涢柟宄版嚇瀹曨偊宕熼锛勫笡闂佽瀛╅鏍窗濡ゅ懎纾垮┑鍌溓规闂佸湱澧楀妯肩矆閸愨斂浜滈煫鍥ㄦ尰椤ョ姴顭跨捄鍝勵仾濞e洤锕俊鎯扮疀閺囩偛鐓傞梻浣告憸閸c儵宕圭捄铏规殾闁硅揪闄勯崑鎰磽娴h疮缂氶柛姗€浜跺娲棘閵夛附鐝旈梺鍝ュ櫏閸嬪懘骞堥妸鈺佺劦妞ゆ帒瀚埛鎴犵磼鐎n偒鍎ラ柛搴㈠姍閺岀喓绮欏▎鍓у悑濡ょ姷鍋涚换妯虹暦閵娧€鍋撳☉娅亝绂掗幆褜娓婚柕鍫濇婢ь剟鏌ら悷鏉库挃缂侇喖顭烽獮瀣晜鐟欙絾瀚藉┑鐐舵彧缁蹭粙骞夐敓鐘茬畾闁割偁鍎查悡鏇炩攽閻樻彃顎愰柛锔诲幖瀵煡姊绘笟鈧ḿ褏鎹㈤崼銉ョ9闁哄洢鍨洪崐鍧楁煕椤垵浜栧ù婊勭矒閺岀喓鈧數枪娴犳粍銇勯弴鐔虹煂缂佽鲸甯楅幏鍛喆閸曨厼鍤掓俊鐐€ら崣鈧繛澶嬫礋楠炲骞橀鑲╊槹濡炪倖宸婚崑鎾剁棯閻愵剙鈻曢柟顔筋殔閳绘捇宕归鐣屼壕闂備浇妗ㄧ粈渚€鈥﹂悜钘壩ュù锝囩《濡插牊淇婇娑氱煂闁哥姴閰i幃楣冨焺閸愯法鐭楁繛杈剧到婢瑰﹤螞濠婂嫮绡€闁汇垽娼ф禒鈺呮煙濞茶绨界紒杈╁仱閸┾偓妞ゆ帊闄嶆禍婊勩亜閹扳晛鐒烘俊顖楀亾闂備浇顕栭崳顖滄崲濠靛鏄ラ柍褜鍓氶妵鍕箳閹存繍浠鹃梺鎶芥敱鐢繝寮诲☉姘勃闁硅鍔曢ˉ婵嬫⒑闁偛鑻崢鍝ョ磼椤旂晫鎳囬柕鍡曠閳诲酣骞囬鍓ф闂備礁鎲″ú锕傚礈閿曗偓宀e潡鎮㈤崗灏栨嫼闂佸憡鎸昏ぐ鍐╃濠靛洨绠鹃柛娆忣槺婢ц京绱掗鍨惞缂佽鲸甯掕灒闂傗偓閹邦喚娉块梻鍌欑濠€閬嶅磻閹剧繀缂氭繛鍡樻嫴婢跺⿴娼╅柤鍝ユ暩閸橀亶鏌f惔顖滅У闁稿鎳愭禍鍛婂鐎涙ḿ鍘甸悗鐟板婢ф宕甸崶鈹惧亾鐟欏嫭绀堥柛蹇旓耿閵嗕礁螣鐞涒剝鏁犻梺璇″瀻閸屾凹妫滄繝鐢靛Х閺佸憡鎱ㄩ弶鎳ㄦ椽鏁冮崒姘憋紮闂佸壊鐓堥崑鍡欑不妤e啯鐓欓悗娑欋缚缁犳﹢鏌$€n亜鏆熺紒杈ㄥ浮閸┾偓妞ゆ帒鍊甸崑鎾绘晲鎼粹剝鐏嶉梺缁樻尭閸熶即骞夌粙搴撳牚闁割偅绻勯ˇ褍鈹戦悙鏉戠仸婵ǜ鍔戦幆宀勫幢濡炴洖缍婇弫鎰板醇閻旂补鍋撻崘顔界厽闁圭儤鍩婇煬顒勬煛瀹€鈧崰搴ㄥ煝閹捐鍨傛い鏃傛櫕娴滄劙姊绘担鍛靛綊顢栭崱娑樼闁归棿绀侀悡鈥愁熆鐠哄搫顦柛瀣崌瀹曠兘顢橀悙鎰╁劜閵囧嫰鏁傞崹顔肩ギ濠殿喖锕ュ浠嬪蓟閸涘瓨鍊烽柤鑹版硾椤忣參姊洪崨濞掝亪骞夐敍鍕床婵炴垯鍨圭痪褔鏌熺€电ǹ浠滈柡瀣Т椤啴濡堕崘銊т痪闂佹寧娲忛崹褰掓偩閻戠瓔鏁冮柨鏇楀亾閸烆垶鎮峰⿰鍐伇缂侇噮鍘藉鍕箾閻愵剚鏉搁梺鍦劋婵炲﹤鐣烽幇鏉跨缂備焦锚閳ь剙娼¢弻銊╁籍閳ь剙鐣峰Ο缁樺弿闁惧浚鍋呴崣蹇斾繆椤栨氨浠㈤柣鎾村姍閺岋綁骞樺畷鍥╊啋闂佸搫鏈惄顖炲春閸曨垰绀冮柍鍝勫枤濡茶埖淇婇悙顏勨偓褏鎷嬮敐鍡曠箚闁搞儺鍓欓悞鍨亜閹哄棗浜惧┑鐘亾閺夊牄鍔庢禒姘繆閻愵亜鈧倝宕㈡總绋垮簥闁哄被鍎查崑鈺呮煟閹达絽袚闁哄懏鐓¢弻娑㈠Ψ椤栫偞顎嶉梺鍛婃礀閸熸潙顫忛搹鍦煓闁圭ǹ瀛╅幏鍗烆渻閵堝啫濡奸柟鍐茬箳缁顓兼径濠勭暰濡炪値鍏橀埀顒€纾粔娲煛娴g懓濮嶇€规洏鍔戦、娆撳礂閸忚偐鏆梻鍌氬€风粈渚€骞夐垾瓒佹椽鎮㈤搹閫涚瑝闂佸搫绋侀崢濂告嫅閻斿吋鐓ユ繝闈涙-濡插綊鏌涙繝鍕幋闁哄本绋戦埢搴ょ疀閿濆棌鏋旀繝纰樻閸嬪懘宕归崹顕呮綎婵炲樊浜濋悞濠氭煟閹邦垰钄奸悗姘嵆閺屾稑螣缂佹ê鈧劙鏌″畝瀣М妤犵偞甯¢幃娆撴偨閸偅顔撻梺璇插椤旀牠宕抽鈧畷婊堟偄妞嬪孩娈鹃梺鍦劋閸╁牆岣块埡鍛叆婵犻潧妫欓ˉ鐘绘煕濞嗗繐鏆炵紒缁樼箓閳绘捇宕归鐣屼壕闂備胶顢婂▍鏇㈠箰閸濄儱寮查梻浣虹帛鏋い鏇嗗懎顥氬┑鐘崇閻撴瑩鏌熼鍡楁噺閹插吋绻濆▓鍨仭闁瑰憡濞婂璇测槈濡攱顫嶅┑顔筋殔閻楀﹪寮ィ鍐┾拺闂傚牃鏅濈粙濠氭煙椤旂厧鈧灝顕f繝姘櫜闁糕剝锚閸斿懘姊洪棃娑氱濠殿喗鎸冲绋库枎閹惧鍘介梺缁樏崯鎸庢叏婢舵劖鐓曢柣妯虹-婢х數鈧娲樺浠嬪春閳ь剚銇勯幒宥夋濞存粍绮撻弻鐔衡偓鐢登规禒婊勩亜閺囩喓鐭嬮柕鍥у閺佸啴宕掗妶鍡╂缂傚倷娴囨ご鎼佸箰閹间緡鏁囧┑鍌溓瑰钘壝归敐鍤借绔熸惔銊︹拻濞达絼璀﹂弨鐗堢箾閸涱喗绀嬮柟顔ㄥ洦鍋愰悹鍥皺閻ゅ洭姊虹紒妯曟垵顪冮崸妤€鏋侀柛鈩冪⊕閻撴洟鏌熼柇锕€鏋涘ù婊堢畺閺岋箓骞嬪┑鎰ㄧ紓浣介哺閹瑰洤鐣烽幒鎴旀瀻闁瑰瓨绻傞‖澶愭⒒娴e憡鍟為柛鏃€娲熼垾锕傛倻閻e苯绁﹂棅顐㈡处缁嬫帡寮查幖浣圭叆闁绘洖鍊圭€氾拷28缂傚倸鍊搁崐鎼佸磹閹间礁纾瑰瀣椤愪粙鏌ㄩ悢鍝勑㈢痪鎹愵嚙椤潡鎳滈棃娑樞曢梺杞扮椤戝洭骞夐幖浣哥睄闁割偅绋堥崑鎾存媴閼叉繃妫冨畷銊╊敊闂傚鐩庨梻鍌欑劍閸庡磭鎹㈤幇顒婅€块梺顒€绉甸崑鍌炴倵閿濆骸鏋熼柍閿嬪灴閹嘲鈻庤箛鎿冧痪闂佺ǹ瀛╅〃濠囧蓟濞戙垹惟闁靛/宥囩濠电姰鍨奸~澶娒洪悢鐓庢瀬闁瑰墽绮弲鎼佹煥閻曞倹瀚�

摘要&关键词
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(Dr?me 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。
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

Abstract & Keywords
Abstract:?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.
Keywords:?fluvial remote sensing;?UAV;?SfM;?DOM;?DEM

数据库(集)基本信息简介
数据库(集)名称2005–2009年法国Dr?me河的DOM和DEM数据集
数据作者崔丹丹、科瑞斯特?米歇尔、赫夫?派戈、张耀南
数据通信作者张耀南(yaonan@lzb.ac.cn)
数据时间范围2005–2009年
地理区域地理范围包括北纬44°37′10″–44°39′40″,东经5°25′00″–5°26′50″。其中研究区域为:Dr?me河长5 km河段。
空间分辨率DOM:0.1 m,DEM:0.2 m/0.3 m
数据量5.56 GB
数据格式*.tif
数据服务系统网址http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/639
基金项目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)。
数据库(集)组成数据集由两部分数据组成,一是DOM数据,二是DEM数据,共10个数据文件。以2006年数据为例,DOM数据名为2006-DOM.tif,DEM数据名为2006-DEM.tif。

Dataset Profile
TitleA dataset of DOM and DEM of the Dr?me River (2005 – 2009)
Data corresponding authorZhang Yaonan (yaonan@lzb.ac.cn
Data authorsCui Dandan, Kristell Michel, Hervé Piégay, Zhang Yaonan
Time range2005 – 2009
Geographical scope44°37′10″–44°39′40″N, 5°25′00″–5°26′50″E (a 5 km reach in Dr?me River)
Spatial resolutionDOM: 0.1 m, DEM: 0.2 m/0.3 m
Data volume5.56 GB
Data format*.tif
Data service system<http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/639>
Sources of fundingInformatization Program of the Chinese Academy of Sciences: Construction and application of technology cloud on studies of environmental evolution in the cold region (XXH13506); National Natural Science Foundation of China (91125005); Incubation Foundation for Special Disciplines of the National Science Foundation of China (J1210003).
Dataset compositionThe dataset consists of two parts of data, one for DOM and the other for DEM. It comprises ten data files in total. Take data of the year 2006 as an example – the data files are recorded as 2006_DOM.tif and 2006 _DEM.tif.



引 言
近年来计算机视觉和传统摄影测量技术的融合发展,带来了运动结构恢复(SfM,Structure from motion)这一新型的地形测量技术。该方法仅需要目标物体多视角照片,利用高效的特征匹配算法从照片中精确、快速、高效地获取重叠区域的高质量三维地形数据。自2011年,SfM开始应用于地球科学领域。精确的地形信息在河流地貌研究领域有十分重要的作用[1-2]。多数遥感影像的分辨率难以满足对中小尺度河流(河宽<200 m)地貌特征的研究[3]。SfM与其他常规数字测量方法(如全站仪、差分全球定位系统、激光扫描等)相比,因其成本低、速度快、能提供真正的三维信息,具有无法取代的优势,而应用于河流地貌形态变化监测和沉积物预算的研究中[4,5,6,7,8,9 ]。目前在河流地貌研究方面,SfM为三维遥感的强大补充,通过无人机遥感获取高分辨率影像,结合SfM处理获得高精度地形数据,构建高质量DEM对河流地貌进行定量研究和变化分析[10,11,12 ]
本文结合生产实践,利用2005–2009年无人机遥感系统对Dr?me河岸环境现状进行遥感测量的高分辨率影像历史数据,基于SfM这种适合大众使用的三维地形数据处理技术进行河流地貌的DOM和DEM构建,并与差分全球定位系统测量数据进行比较,对存档的无人机影像衍生产品的精度进行分析,充分发挥数据应用潜力。

1 ? 数据采集和处理方法
1.1 ? 研究区域
德龙河(Dr?me River,图1)位于阿尔卑斯山南部,在法国东南部,属于罗讷河(Rh?ne)的左支流,河道全长110 km,流域面积1640 km2。本文选取Dr?me河长5 km的河道为研究河段(study reach),河道宽度在10–200 m之间,河床主要是由疏松砂岩、砾石和卵石构成,河道宽而浅,弯曲度小,沿河没有堤坝,河道不固定,迁移迅速[13],河道两岸植被茂密。




图1 ? 研究区域

1.2 ? 数据的获取及处理
无人机影像生成DOM和DEM主要流程如图2所示。




图2 ? 无人机影像生成DOM和DEM主要流程图
本次研究无人机影像数据是法国国家科学研究中心(CNRS,Centre National de la Recherche Scientifique)在2005–2009年对Dr?me河进行无人机遥感监测获取的影像。本数据是利用无人机(Pixy Drone)系统搭载高清相机,获取的覆盖整个研究区域的高度重叠、高分辨率、真彩色数码影像,影像格式为JPEG。飞行日期、飞行高度(航高)、影像数量、传感器、控制点和检查点等相关数据采集时的信息,参见表1。
表1 ? 数据采集和处理的相关信息
时间2005/05/23-272006/05/15-192007/05/21-252008/09/29-302009/06/16-19
传感器Canon G5Canon G5Canon G5Canon G9Sony DSLR-A350
影像分辨率(cm)7.24.84.56.45.6
焦距(mm)7.27.287.430,35
影像数量563647982387365
航高(m)200134197271373
控制点数量23038015070120
检查点数量89104962935
DOM分辨率(m)0.10.10.10.10.1
DEM分辨率(m)0.20.20.20.30.3
X误差(m)0.060.070.080.080.08
Y误差(m)0.070.080.080.090.1
Z误差(m)0.090.170.140.160.19
误差(m)0.130.20.180.20.23

飞行实验前,沿着河流走廊均匀布设标记点,标记为50×50 cm的红色明亮区域。在野外使用天宝RTK5800,通过接收高精度实时差分信号,获取它们的空间坐标。这些标记点中,选择一部分位置在图像上清晰可辨的点作为地面控制点来配准图像,剩余点作为检查点对数据产品进行质量评估。
Agisoft Photoscan软件是无人机影像利用SfM方法构建具有地理坐标的3维模型的专业软件,Verhoever[14]详细介绍了相关算法。本文采用该软件,主要处理流程如下(图2):(1)为了保证影像数据处理精度,对影像进行初步质量检测,剔除畸变严重、模糊、异常和不在研究区域的影像,将预处理后的无人机遥感影像导入PhotoScan。(2)计算重叠影像匹配点,估计每张影像的位置,生成稀疏点云。(3)导入具有精确地理坐标的地面控制点,将数据从图像空间坐标系变换为现实世界空间坐标系,进一步对模型进行优化并获取相机和稀疏点云的真实空间位置。(4)计算深度信息,生成密集点云。(5)生成带有空间地理坐标信息的DOM和DEM,输出时可以调整分辨率大小[15]和投影类型,输出数据的分辨率参考表1,投影类型为RGF93_Lambert_93。


2 ? 数据样本描述
本数据集研究区域为Dr?me河在Luc-en-Diois和 Recoubeau-Jansac间长5 km的河道及其周围地貌环境。数据集由两部分数据组成,一是DOM,二是DEM,共10个Geotiff格式数据文件,地理坐标系为RGF93_Lambert_93,数据的空间分辨率和误差可以参见表1。DOM的空间分辨率为0.1 m,能清晰显示出河道和植被等相关地貌,像素深度为8位整型。DEM数据像素深度为32位浮点型,不同年份数据空间分辨率略有差别,为0.2 m或0.3 m,具体参照表1。整个区域高程值在480–580 m之间。以2006年数据为例,DOM数据名为2006_DOM.tif,DEM数据名为2006_DEM.tif,数据结果如图3所示。




图3 ? DOM和DEM(以2006年数据为例)

3 ? 数据质量控制和评估
本文数据集主要通过以下手段进行质量控制:
1. 数据源质量控制。为生成高质量的数据,对无人机影像进行检查和筛选,确保高质量的影像覆盖整个研究区并具有较高重叠度。
2. 处理过程中质量控制。无人机影像采用目前可用的、主流商业SfM软件AgiSoft Photoscan专业版进行处理,同时加入分布均匀、数量足够、精度高的地面控制点,作为地理参考,对点云模型进行配准和优化。
3. 数据质量评估。选取部分标记点作为检查点,统计检查点在X(经度)、Y(纬度)、Z(高度)方向上均方根误差(RMSE,Root Mean Square Error)和整体误差(表1),通过检查点处误差的统计分析,可以对DOM和DEM数据误差有清楚的认识。

4 ? 数据价值
由无人机影像衍生的DOM和DEM数据集可以用于制图、河流地貌特征可视化和定量分析,作为其他数据的背景图像。数据具有较高的空间分辨率,可以分析河岸森林植被覆盖情况,也可以作为一种生态模型、水文模型的参数来确定植被生产力,生物量和流域分析等。同区域不同时相的地形数据产品结合,可以精确掌握河道动态变化信息,分析河道内泥沙运移的变化量,洲滩的冲淤,对河流地貌进行监测和变化分析。

5 ? 数据使用方法和建议
2005–2009年法国Dr?me河DOM和DEM数据集可在ArcGIS、PhotoScan、SuperMap、ENVI、ERDAS等常用的GIS与遥感软件中读取和操作。


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数据引用格式
崔丹丹, 科瑞斯特?米歇尔, 赫夫?派戈, 张耀南. 2005–2009年法国Dr?me河的正射影像和DEM数据集[DB/OL]. Science Data Bank, 2018. (2018-07-31). DOI: 10.11922/sciencedb.639.

稿件与作者信息

论文引用格式
崔丹丹, 张耀南, 科瑞斯特?米歇尔, 赫夫?派戈. 2005–2009年基于SfM法国Dr?me河无人机遥感的正射影像和数字高程模型[J/OL]. 中国科学数据, 2019, 4(3). (2019-03-21). DOI: 10.11922/csdata.2018.0032.zh.
崔丹丹cuidandan

主要承担工作:无人机影像的处理,数据产品生产。
(1987—),女,河南省安阳市人,博士研究生,研究方向为无人机遥感、河流地貌监测。

张耀南zhangyaonan

主要承担工作:无人机遥感处理及应用的学术指导。
yaonan@lzb.ac.cn
(1966—),男,甘肃省天水市人,博士,研究员,博士生导师。研究方向为基于数据、模型、计算与可视化的地学e-science研究,模型和高性能计算在地学中的应用,科学工程科学计算和可视化分析。

科瑞斯特?米歇尔Kristell Michel

主要承担工作:无人机遥感应用指导和飞行方案设计。
男,法国里昂,博士,研究员,博士生导师,研究方向为河流地貌。

赫夫?派戈Hervé Piégay

主要承担工作:无人机飞行实验规划和实施,野外数据采集和处理。
女,法国里昂,工程师,副研究员,硕士生导师。研究方向为地理信息系统。


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    本站小编 Free壹佰分学习网 2022-09-19
  • 2018年中国科学院继续教育网科研人员在线学习数据集
    摘要&关键词摘要:为更好地面向科研人员提供学习服务,促进科技创新发展,中国科学院继续教育网为科研人员提供在线学习服务,科研人员自主选学课程。2018年1月1日至2018年12月31日,共积累219472条学习数据,学习时长为212382.74小时。初步数据分析结果显示,10–12时和14–18时是学 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 山东省街道/乡镇级格网化人口空间分布数据集(2000、2010年)
    摘要&关键词摘要:格网化人口空间分布数据是更精细尺度的人口空间分布数据,对于支持地理、资源、环境、生态、灾害,以及可持续发展等方面的研究具有重要意义。本文以山东省街道/乡镇级人口统计数据为控制单元,在城乡二级分区的基础上,将基于增强型植被指数修正的夜间灯光数据和土地利用数据相结合的空间化方法,产出了 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 1988–2017年黄山自然与文化遗产地森林扰动数据集
    摘要&关键词摘要:基于GoogleEarthEngine(GEE)云计算平台,利用1988–2017年共计30期Landsat5、Landsat7、Landsat8数据进行在线批量处理,结合森林扰动提取算法,提取30年的每年森林扰动变化;利用GEE云平台及ArcGIS10.5软件进行结果统计及精细制 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 2016–2018年四川省石渠县鼠类包虫病感染状况数据集
    摘要&关键词摘要:四川省甘孜藏族自治州的石渠县包虫病发病率位居全国之首,半数家庭遭受包虫病的折磨。因其高感染率和高致死率,藏区人称之为“虫癌”。包虫病的防治和扶贫并列为该县的两大政治任务。中国科学院亚热带农业生态研究所野生动物生态研究团队于2016–2018年在石渠县选取包虫病发病率高的乡镇,于城镇 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 蝴蝶物种自动识别研究的生态照片数据集
    摘要&关键词摘要:蝴蝶物种的自动识别能够为生态环境监测、生物多样性保护、害虫防治等领域提供技术支持,减少对专家人工鉴定的依赖。针对目前蝴蝶自动识别研究中主要依靠标本照片,缺少蝴蝶自然生态照片数据的状况,本数据集提供了一组蝴蝶生态照片、对应的PASCALVOC2007格式的标注文件以及每张照片的掩模。 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 黄土高原地区500 m分辨率植被覆盖度数据集
    摘要&关键词摘要:黄土高原位于我国的生态敏感区,植被覆盖动态变化是该区域植被恢复和生态系统健康状况的重要指标。本数据集包含黄土高原2000年和2010年的逐月植被覆盖度数据,主要基于中国500m归一化差分植被指数(NormalizedDifferencevegetationindex,NDVI)旬合 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 高亚洲冰川区度日因子空间分布数据集
    摘要&关键词摘要:基于冰雪消融与气温之间线性关系建立的度日模型是冰川研究中应用较为广泛的模型。度日因子是该模型的重要参数,反映了单位正积温产生的冰雪消融量,其空间变化对于该模型模拟冰雪消融过程的精度影响较大。然而,高亚洲地区有长期观测的冰川数量较少,无法为应用度日模型开展区域冰川消融模拟提供必要的参 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 长江中下游典型地区水稻纹枯病生境评价多源数据集
    摘要&关键词摘要:水稻是当今世界最重要的粮食作物之一,而水稻纹枯病是制约水稻高产、优质的重要因素,近年来,水稻病虫害发生频繁,给水稻产量带来严重损失。本数据以长江中下游典型地区为研究区域,基于Landsat-8OLI、Sentinel-2光学遥感影像数据、MODIS地表温度产品、地面气象站气象数据和 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 大田作物病害识别研究图像数据集
    摘要&关键词摘要:根据联合国粮农组织报告,每年农业病虫害造成的自然损失率超过37%,农业病虫害识别与防治对于提高农业产量具有重要意义。传统人工识别方法依赖经验,主观因素较大,不够准确。近年来计算机视觉方法逐渐发展,该方法更加客观,并支持实时在线诊断,但需要大规模训练样本的支持。因此,构建可供机器学习 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 基于端点检测的蒙藏维语音片段数据集
    摘要&关键词摘要:在“中国少数民族地区蒙藏维言语录音2015数据集”的语音数据基础上,采用短时能量和短时过零率的双门限端点检测方法,得到一个句子语音的多个语音片段文件。本语音片段数据集包含蒙古语语音片段1657个、藏语语音片段666个、维吾尔语语音片段756个,数据总量大小约为111MB。通过软件自 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02