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相较于传统航空摄影手段,机载激光探测与测距(Airborne Light Detecting and Ranging,Airborne Li DAR)技术具有效率高、精度高、穿透力强以及受天气影响小等优势。将二者联合使用,可直接获取空间坐标和光谱信息,在地物自动提取与分类、变化检测以及城市三维建模等领域具有重要应用前景。机载Li DAR点云与航空影像集成使用的前提是将二者纳入统一的地理参考框架下。然而由于各类误差的存在,采集得到的点云与影像数据通常无法实现精确的几何对齐。因此,深入研究机载Li DAR点云与航空影像的高精度配准方法,具有重要的应用价值。针对机载Li DAR点云与影像配准精度受点云密度影响较大的问题,本文将城区丰富的线面结构特征作为控制基元进行两类数据的配准。主要研究内容如下:(1)线面结构特征表达。介绍了两种典型的直线特征表达方法,设计了交叉点结构用以表达场景平面特征,推导交叉点结构的基础投影几何关系。最后以影像反投影距离为代价,设计了交叉点结构的多视前方交会模型。(2)线面结构特征匹配。根据像物方几何关系进行点云影像直线特征的粗匹配,借鉴RANSAC思想精化匹配结果。采用核线和灭点约束影像交叉点结构匹配,基于平面单应性进行区域灰度相关,然后通过一致性检测与重匹配获得精确匹配结果。最后,采用法向切片探测法获得交叉点结构所对应的同名Li DAR平面点,为后续区域网平差提供控制信息。(3)线面结构特征约束的航空影像区域网平差模型设计。以影像直线段端点到点云直线段反投影直线段的距离为测度,将直线特征引入区域网平差中。充分利用Li DAR平面法向精度较高的优势,根据Li DAR点与同名交叉点结构的共面性,对影像区域网进行绝对定向约束。实验结果表明,本文方法可达到较高的配准精度,能够有效克服点云密度对配准精度的影响。对于多视角影像,当点云密度较低时,该方法的平面和高程精度均依然可达1～2像素,明显优于现有方法所能达到的精度水平。在传统下视影像上,实验所用3种方法的配准精度均有所降低,本文方法在精度上略有优势。