在总结无人机序列影像重建方法的基础上, 基于原理和适用性, 将目前的主要处理方法分为两类: 1) 基于传统航测理论的改进方法, 该类方法需要较多的人机交互与质量控制, 适用于大范围航迹规则的影像处理; 2) 基于多视几何理论的方法, 该类方法使用类似近景摄影测量的方式处理无人机影像, 适用于特定地物或复杂地形区域下不规则航迹采集的影像处理。通过比较不同方法的适用性, 详细探讨所涉及关键技术的优势、局限性与改进方法。最后指出, 将传统摄影测量技术与计算机视觉技术相结合是今后的研究方向, 并探讨了有待解决的关键问题。

针对全景影像无法提供场景中目标的地理空间信息问题, 提出一种通过构建立体全景, 实现对全景影像中较远距离兴趣点目标的量测方法。现有的基于立体视觉的量测方法主要实现对近距离物体的量测, 对于较远距离(如 100 m 以上)的物体, 在缺乏控制点的情况下, 使用非量测相机难以获得精确结果。所提方法在获取全景影像的同时, 采用 GPS/INS 传感器获取相机的位置和姿态信息, 在后续数据处理过程中, 通过改进相对定向环节中初始值的设置方法, 实现对全景影像中远距离目标的精确量测。实验表明, 量测结果的相对精度可以达到相机与目标之间距离的1%。

提出一种定性地理信息检索方法, 用于地理信息的定性表达、语义匹配、推理和结果排序, 可以避免目前定量地理信息检索中语义信息丢失问题。采用命题逻辑方法综合表达查询和文档中的主题信息和地理语义信息, 将文档与查询的相关性度量分为主题相似度和地理相似度。前者通过命题关键词间加权本体距离获得。后者可进一步分为概念相似度和位置相似度, 分别基于地理本体和空间语义度量。由于信息的表达形式为命题和信息单元, 采用证据理论和模糊逻辑对上述子相关性度量进行统一建模。所提方法可以基于语义检索网页中的定性地理信息, 并对相关文档进行排序。这种检索和排序方法符合人类空间认知, 因此可以有效提高地理信息检索的效率。