【摘要】中提到的研究主要关注的是在恶劣天气条件下，机载单频GPS无人机的数据处理工艺。在这种情况下，无人机面临的问题包括GPS定位精度下降、大角度旋转、相机检校参数不准确等。研究者针对内蒙古鸟海矿区的机载单频GPS无人机数据进行了处理工艺试验，提出了一种改进方法，即通过预设航偏角初值的SIFT算子全自动特征匹配方法。此方法用于提高数据定向精度和正射影像成果精度的评价。
【关键词】涉及的关键概念包括：
1. 机载单频GPS无人机：这类无人机在应急、特殊地形或恶劣天气中工作，通常配备单频GPS接收器，用于导航和航线规划。
2. 恶劣天气：如文中所述的高空强风，可能影响无人机的稳定性和数据质量。
3. 摄影测量：利用航空影像进行地理空间信息获取的技术，包括定位、定向和影像解译等步骤。
4. 相机自检校：通过对相机内部参数的校准，提高影像定位精度。
5. 区域网平差：一种数学优化方法，用于纠正航空影像中的系统误差，提高整体定位精度。
【主要内容】：
1. 无人机在恶劣天气下，传统飞行条件无法满足，导致GPS定位精度降低，大角度旋转可能导致影像失真，相机检校参数不准确影响数据质量。
2. 提出的解决方案是基于预设航偏角初值的SIFT（尺度不变特征转换）算子全自动特征匹配，SIFT算子可以识别不同尺度和旋转下的关键点，适应大角度旋转的影像匹配。
3. 使用相机自检校方法进行光束法区域网平差，以提高影像处理的精度。
4. 实验区位于内蒙古乌海市的一个矿区，数据采集时遇到4-6级强风，导致航片姿态不佳，需处理大倾角和重叠度下降的问题。
5. 试验中，通过网络RTK技术进行外业控制点测量，平面量测精度达到5cm，满足1:2000比例尺地形图的制作要求。
这篇研究着重探讨了恶劣天气下机载单频GPS无人机数据处理的挑战，并提出了一套改进工艺，包括预设航偏角初值的SIFT算子匹配和相机自检校的区域网平差，以应对定位精度和影像处理质量的降低问题。这些方法对于提升无人机在复杂环境下的测绘效率和成果质量具有重要意义。
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