用于低成本无人机滑坡调查的开源图像处理工具

近年来，无人驾驶飞行器（UAVs）的应用越来越普遍，轻型数码相机的出现使无人驾驶飞行器系统成为负担得起和实用的遥感平台，可以进行灵活和高分辨率的遥感调查。在许多基于无人机的遥感活动过程中，已经获得了两个不同滑坡的大量空中照片。这些图像被用于生成正交马赛克和数字地形模型（DTM），从而可以进行高分辨率的滑坡监测。 一些新的开源图像和DTM处理工具现在提供了一个完整的遥感工作周期，没有使用商业硬软件 。

在这项研究中，使用了一些公共领域的图像处理工具，用于低成本的正射矫正和马赛克混合。不同的开放源码GIS项目也被提供出来，从而能够对平面遥感数据进行分析。甚至对数以百计的基于无人机的图像的摄影测量处理也是通过应用开放源码软件工具进行的。所用的算法可以很容易地处理无序的图像集，并在没有任何地面控制点信息的情况下提供了滑坡的数字表面模型。基于MVS的模型的密度和精度可与普通的摄影测量方法相媲美，但必须确保长而窄的模型不会因捆绑块处理中的误差传播而扭曲。总的来说，可以得出这样的结论： 一个完整的遥感工作循环，不需要商业硬件或软件，现在已经成为可能。然而，这些软件工具中有许多只提供了非常稀少的命令行测试版。用户还必须在许多不同的数据格式之间准备和转换输入数据。特别是一些用于登记和正射影像处理的摄影测量工具目前还没有 。因此，建议在进一步研究中开发此类软件工具。