目前，基于无人机数据进行高精度测图的应用越来越广泛，无人机市场成本低，效率高，但同时也存在一些小问题。无人机搭载的相机大多是非量测型相机，镜头存在很大的畸变问题，并且无人机飞行过程中十分不稳定，受气候因素影响很大。POS精度以及惯导精度也很难保证高精测图要求，这样的数据处理起来会比传统航片的处理更为困难。Inpho是航测级软件，对原始数据要求比较高，生产的是高精度的成果。

针对无人数据要在Inpho进行高精度的空三生产，我们建议如下的作业流程：

具体详细步骤如下：

1.在Pix4Dmapper里面对原始无人机数据进行预处理，导出无畸变影像。

Pix4Dmapper计算外方位(X, Y, Z, Omega, Phi, Kappa)和内部(焦距，主点，径向和切线畸变)的相机参数。

由于Inpho中相机畸变参数的定义与Pix4Dmapper中不同，并且这些定义之间的转换是未知的，为了将畸变参数设置为0，必须使用无畸变影像。

Inpho可以导入以下参数和文件:

• Undistorted images 无畸变的影像

• External camera parameters外方位参数

• Internal camera parameters相机内部参数

2.查看pix4d跑出来的相机和pos文件。

3.在Inpho里面创建工程,选择坐标系。

4.创建相机，相机参数按照pix4d生成的相机文件填写。象元大小用像素尺寸除以像素大小求得。为了方便对接测图软件，像主点偏移与畸变系数不使用。

       在畸变的编辑相机对话框中，将使用改正类型设置为None/Off，因为使用无畸变的影像，不需要填写畸变参数。

5.导入影像，选择去完畸变后的影像。

6.导入GNSS/IMU,并设置标准差。

7.导入控制点，并设置标准差(Object Points要根据外业测量控制点的实际标准差来设定)。

8.生成航带。

9.保存工程。

10.生成影像金字塔。

11.连接点自动提取和区域网平差。

12.测量控制点（平面和立体相结合）。

13.平差处理。

14.查看统计，判断控制点和检查点精度是否符合要求。

15.查看每个模型精度。

16.使用DTMaster模块 ，在立体下对每个控制点进行查看，也可以使用点评估工具计算模型误差。

17.空三结果导出ZI或者PAT-B格式 。

 

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