基于GCP的大规模无人机影像检索方法

鉴于利用无人机影像数据进行高精度测绘及地表三维信息提取时,从具有定位定向信息、数据规模大、影像分布密集等特点的数据集中检索包含地面控制点(ground control point,GCP)的目标影像存在检索速度较慢的问题,提出了基于GCP的影像检索方法.首先,对无人机影像点集构建最小外包矩形与基准坐标系;其次,利用GCP数据构建合适大小的索引矩形(ground control point rectangle,GCP-Rec);最后,依据GCP-Rec对影像数据批量建立索引,最终生成树形索引.效率对比实验表明,该方法能快速完成大规模无人机影像的空间索引构建,提升影像检索效率,且其检索性能优于传统的R树与四叉树等空间索引.影响因素对照实验表明,影像检索效率与GCP数量成反比关系,设定GCP-Rec边长为2.0～2.4倍航带间距时检索精度最优.