基于改进SURF算法的无人机遥感影像快速拼接

为了及时、准确地反映测区情况,需要在拍摄现场将获得的无人机遥感影像进行实时拼接.基于SURF的无人机遥感影像拼接算法具有尺度和旋转不变性,拼接效果较好,但该算法稳定性较差,拼接过程中大量误特征点被提取出来,导致计算量大、匹配效率低,无法满足实时拼接的要求.该文首先利用SURF算法粗提取特征点,然后利用RANSAC算法剔除被误提取的特征点,实现特征点的快速匹配和图像实时拼接.实验结果表明该文的算法不但可以得到很好的图像拼接效果,而且极大地提高了拼接效率.     

基于众源轨迹数据的道路中心线提取

从众源轨迹数据中提取道路几何数据相对于传统的道路数据获取方法具有低成本、高现势性的优点。然而,由于轨迹数据采样稀疏、数据量大、高噪音等特征使得道路中心线提取仍显困难。针对该问题,提出一种基于约束Delaunay三角网的道路中心线提取方法。首先对预处理后的车辆轨迹线构建约束Delaunay三角网,根据整体长边约束准则删除长边以提取道路面域多边形;然后对道路面多边形二次构建Delaunay三角网,提取道路中心线。利用北京市一天时间的出租车轨迹数据进行算法实验,将实验结果与栅格化方法结果进行定性定量地评价分析。结果表明该方法提取的道路中心线数据在几何、拓扑精度方面比栅格化方法提高约10%以上。另外,以复杂环形道路为例,证明了该方法比栅格化方法更适合于复杂道路结构、较大密度差异的轨迹数据。因此,该方法不仅适合大数据处理、结果精度高,且算法成熟、易于实现。     

等高线约束的Delaunay三角网在土石方量计算中的应用

土石方量计算是工程建设的重要步骤,其计算精度是提高工程质量的首要问题。针对利用无约束不规则三角网计算土石方量时存在的计算精度问题,该文利用三维激光点云数据,根据约束Delaunay三角网的构建原理,探讨了基于等高线约束的Delaunay三角网方法在土石方量计算中的应用。首先,以土石方的等高线作为约束线,利用迭代算法对无约束不规则三角网进行剖分,构建等高线约束Delaunay三角网,并进行土石方量计算。然后,将计算结果与无约束不规则三角网、方格网法计算结果进行对比与误差分析,验证了该方法的计算精度,为基于三维点云数据的土石方量精确计算提供了参考。     

基于四叉树索引构建TIN的高效合成算法

不规则三角网(TIN)可以逼真的模拟地形表面,因此被广泛应用于地学领域。Delaunay三角剖分算法是构建TIN网的最优算法,该文对传统Delaunay三角网构建算法进行分析,提出了一种针对大规模离散数据点生成TIN的高效合成算法。该算法首先根据离散点的分布位置和密度对其进行四叉树区域划分;然后以每个叶子节点的边界四边形为凸包,采用逐点插入法构建三角网;最后采用顶点合并法自底向上合并具有相同父节点的4个子节点,生成Delaunay三角网。实验结果表明,该算法时间复杂度较低,有效提高了TIN网的构建效率。     

二维Delaunay三角网局部更新:点插入与点删除

二维Delaunay三角网的局部更新在地学分析、道路CAD、城市规划等领域有着广泛的用途,点插入和点删除则是其中最重要、最基本的操作。该文针对原有逐点插入法和凸耳权值点删除算法存在的不足,利用动态包围三角形和特征三角形分别对其进行改进,在设计的具有拓扑关系Delaunay的三角网数据结构基础上,实现Delaunay三角网的快速局部更新,且使之满足Delaunay特性。最后通过模拟实验验证了算法的正确性和高效性。     

约束Delaunay三角网点删除的一体化凸耳消元法(IEE)

对Delaunay三角网(CD—TIN)点删除算法——凸耳消元法(EE)进行剖析,提出约束Delaunay三角网的点删除算法——体化凸耳消元法(IEE)。该算法将CD-TIN的点删除转化为点的影响域重构,并保证重构后的CD—TIN满足CD—TIN的可视性与空圆法则,确保了CD—TIN的拓扑完备性,实现了CD—TIN中约束点与非约束点删除的一体化操作和局部更新,并得到实验验证。     

二维Delaunay三角网的任意点删除算法研究

针对目前基于影响域多边形剖分的点删除算法缺陷,提出一种二维Delaunay三角网点删除算法。首先利用具有拓扑关系的三角网搜索影响多边形,并以三角形矢量面积为工具三角剖分影响域多边形,最后通过镶嵌优化后的剖分三角网完成点的删除,且满足Delaunay法则。通过测试证明了算法的可靠性和高效性。     

基于低空摄影测量影像的特征点提取算子比较研究

影像匹配是低空遥感数据处理的核心步骤,而特征提取是影像匹配的基础。该文从兴趣算子的角度分析了摄影测量中几种主流特征点提取算法:Moravec算子、Forstner算子、SUSAN算子、Harris和SIFT算子,以角点类型较多的普通几何图形、卫星遥感影像和动力三角翼拍摄的低空遥感影像为数据,通过实验得到各算法的速度、精度、局限性和适应性。针对低空摄影测量影像,以重复率为指标定量比较和分析了各算法在抗噪、抗对比对变化、抗光照变化和抗旋转变化等方面的性能。实验结果表明,针对灰度信息丰富的低空遥感影像,SIFT算子具备尺度不变性,抗噪性最好,Harris算子提取速度最快,Forstner算子精度最高。实验结论为低空摄影测量影像处理提供了一种可行性方法。     

DEM格网与畸变遥感影像的一体化显示研究

遥感影像可以极大地增强DEM的表达效果,然而由于各种因素的影响,通常需对其进行预处理,传统方法是通过同名控制点进行校正。该文提出一种新的自动匹配算法,即提取DEM和遥感影像对应的特征线,利用Douglas-Peucker算法提取对应的特征点,以DEM特征点为离散点进行Delaunay三角剖分,并基于TIN完成纹理映射。实验结果表明,该算法显示效果较好,可有效改善畸变图像引起的错误显示。     

基于相位一致性的红外多光谱影像波段间特征匹配

传统基于灰度的影像匹配方法难以适应红外多光谱影像波段间的非线性灰度差异。该文提出一种基于相位一致性的角点筛选与特征匹配方法。首先基于相位最大矩提取影像边缘图,并利用角点的结构属性进行稳定性判断和角点筛选;然后利用相位一致性的幅值和方向信息构建特征描述符,并采用双向最近邻方法实现初始匹配;最后采用RANSAC算法剔除粗差,得到优化后的匹配结果。实验结果表明,该文提出的角点筛选算法能使匹配点中稳定角点的比例由37.9%提升至85.2%,将最大残差由2.765降到1.766,RMSE由0.854降到0.751。与HOPC模板匹配算法相比,该特征匹配算法能在保证匹配精度的同时,将效率提升了3倍。     

约束Delaunay四面体剖分在三维地质建模中的应用

简要介绍了地质建模概念及层状地质体建模方法,考虑到Delaunay三角剖分良好的边界约束适应能力,提出了一种以地质层面Delaunay三角网为约束条件进行约束四面体剖分构建地质模型的方法。在通过对南京河西地区钻孔数据进行自适应插值处理后,应用此算法构建该地区的三维地下浅层空间地质体模型,实践证明该方法能够得到可视化效果较好的地质模型,并可高效地支撑地学空间分析与计算,为城市规划提供更好的决策支持。     

基于SIFT算法的图像匹配剔点方法研究

SIFT是一种基于尺度空间的图像特征点提取和匹配算法,其得到的特征点不仅对平移、旋转和缩放等具有良好的不变性,对视觉变化和仿射变换也能保持一定程度的稳定性,在图像匹配、物体辨识和影像镶嵌等方面得到了广泛的应用.但是SIFT算法得到的图像之间的众多匹配点对中仍然存在很多误匹配点对,从而影响了最终图像之间变换参数解算的精度.为此,提出一种剔除误匹配点对的方法,首先对每对匹配点赋予象限和角度信息,然后依次剔除其中的象限异常点对、角度异常点对和非一一对应点对,使匹配结果的正确率得到显著提高.     

自适应的IDW插值方法及其在气温场中的应用

反距离权重(Inverse Distance Weighting,IDW)插值通常采用距离搜索策略选择插值参考点,当采样点集分布不均匀时,距离搜索策略使得参考点聚集一侧影响插值精度。自然邻近关系具有良好的自适应分布特性,可有效地解决参考点分布不均匀问题。结合自然邻近关系,提出自适应的反距离权重(Adaptive-IDW,AIDW)插值方法。首先对采样数据构建初始Delaunay三角网,然后采用逐点插入法,将待插值点插入初始Delaunay三角网中,局部调整得到新的Delaunay三角网,以待插值点的一阶邻近点作为IDW插值的参考点,使参考点自适应均匀地分布在待插值点周围,再进行IDW插值计算。利用AIDW插值方法对Franke函数、全国气温观测数据进行插值实验,结果表明此方法具有较高的精度,且减少了“牛眼”现象。     

二维Delaunay三角网的任意点插入算法研究

针对目前各种点插入算法的不足,提出一种二维Delaunay三角网任意点插入算法。首先基于凸壳区分点的位置,并利用三角形面积坐标、重心和点与有向线段关系三者构建的融和算法搜索插入点所在三角形,然后通过构建和优化新三角形完成点的插入,且满足Delaunay法则。通过测试证明了算法的可靠性和高效性。     

多边形主骨架线提取算法的设计与实现

在Delaunay三角网的基础上对骨架线节点进行了分类,通过确定主骨架线的两个端点,运用回溯法提取了多边形的主骨架线,同时给出了详细的算法步骤,并在Visual C++2003环境下实现了该算法。较之其他算法,该算法思路简捷,易于编程,生成的主骨架线形态优良,较好地反映了多边形的主体形状特征和主延伸方向。     

一种新的土地利用图斑边界一致化改正算法

针对边界一致化改正过程中存在的边界提取不准确以及未能自动维持图斑拓扑一致性的问题,该文提出了一种新的三角剖分算法,对共享边界不一致的图斑进行自动检测和改正。在最大最小角原则和非法边原则的基础上,采用基于四边形的方法进行三角剖分,自动提取并平滑图斑缓冲区域间的骨架线以代替共享边界,达到边界一致化的目的。应用该算法与Delaunay三角网算法分别对第三次全国国土调查中的土地利用数据进行边界改正,实验结果表明:该算法不仅能够有效解决Delaunay三角网中骨架线延伸方向无法确定的问题,而且生成的新边界能够近似拟合原边界的自然弯曲形态,保持图斑边界的拓扑一致性。     

基于线性和岛屿约束的Delaunay三角网构建算法研究

针对基于线性和岛屿约束的Delaunay三角网构建算法的不足,从减少算法计算机实现步骤出发,研究改进了线段相交判断、首三角形确定等影响域多边形搜索相关算法;在分析当前存在的多边形三角剖分算法基础上,给出了存在重复点(悬边)的多边形三角剖分算法;在影响域多边形搜索阶段充分利用多边形间的拓扑关系信息,消除了岛屿约束内部三角形删除时需遍历三角形数据的不足.算法涵盖线性和岛屿约束的构建,综合性强,效率高且易于实现.     

基于SRTM DEM数据的全国地表面积计算研究

对山区表面积的估算方法为准确估算复杂地形条件下的陆地生态系统固碳特征提供了基础条件。投影面积与实际表面积在山区有相当大的差异,这些差异对于估算陆表覆被面积、碳水循环有较大的影响。该文通过地形特征点提取算法和不规则三角网构建算法,以省域为单位提取地形特征点,并在此基础上构建了不规则三角网,求算区域表面积。根据表面积与投影面积的比较,得出以下结论:1)不同分辨率的DEM数据对计算结果是有影响的,分辨率越大,表面积越大;2)在SRTM DEM尺度(90m)下,我国陆地范围的表面积为1 003.36万km2,比投影面积多出约43万km2。     

基于BRISK-LATCH的喀斯特山区无人机影像匹配算法

针对BRISK算法在喀斯特山区无人机影像匹配中存在耗时长、正确匹配点数较少的问题,该文提出一种基于BRISK检测子和LATCH描述符的喀斯特山区无人机影像匹配算法,即利用BRISK检测子对影像进行特征点检测,利用LATCH描述符描述特征点,并采用结合最小距离的FLANN算法进行粗匹配,最后利用RANSAC算法对影像进行精匹配,剔除粗匹配中的错误匹配点对。实验结果表明:该算法的匹配总数和正确点数是SIFT和AKAZE算法的2倍以上,单点平均耗时是二者的7%~80%;与BRISK算法相比,在匹配总数减少5%的情况下,该算法的正确点数增加了30%以上,单点平均耗时减少50%以上。     

基于圈层结构的游客活动空间边界提取新方法

准确刻画游客活动空间边界对于优化景区结构、实施界限管控、提高资源利用效益均有重要意义。由于游客行为的复杂性与边界模糊性,利用传统地理边界提取方法难以有效识别游客活动空间边界。基于层次聚类算法优化后的Delaunay三角网进行核密度估计,解决了多尺度下点核密度对空间边界拟合不精确的问题,同时借鉴圈层结构理论,依据游客空间集聚特征建立景区层次结构,利用大量游客长时间签到蕴含的时空信息,分析游客空间分布扩张规律,挖掘地理要素关系,建立“Hie-Density”模型,提出基于圈层结构理论的游客活动空间边界定量提取新方法。本文通过微观视角下圈层子系统的协同作用探究主体系统的宏观演化,证明了“Hie-Density”模型支持对多种游客分布模式进行描述,同时能够依据模型变化曲线定量识别游客活动最佳边界、空间集散状态、中心分裂特征及边界演化方向。多案例实证表明,本方法适用于各类景区的多尺度复杂游客活动空间边界提取,为地理时空数据挖掘提供了新视角和新方法。