基于Leica ADS80系统的航空遥感影像成果质量控制研究

通过对“辽宁省农村集体土地确权登记发证”项目0.2m分辨率航空遥感影像成果的检查验收,阐述了应用Leica ADS80系统生产航空遥感影像成果的检查内容、检查方法及质量控制的关键点,进而提出了航空遥感影像成果检查的技术核心。本文对于其它生产单位应用Leica ADS80系统生产的高分辨率航空遥感影像成果的检查验收提供了可以借鉴的经验。     

基于暗原色的航空遥感影像薄雾去除与改进

本文对航空遥感影像的薄雾进行了研究,根据雾图像成像模型和基于暗原色先验知识,结合图像对比度的自适应调整,提出了一种对航空遥感影像薄雾去除的改进算法。采用数字航空相机DSS439获取的不同地物特征类型的应急遥感影像进行去雾实验,并对实验结果进行分析、比较与评价,验证了该方法的正确性和有效性。     

大重叠度无人机遥感影像的三维建模方法研究

探讨了无人机遥感系统获取的遥感影像的三维建模方法 ,应用相对定向直接进行无人机遥感影像相对定向 ,并通过实验分析了相邻影像间重叠度对相对定向精度的影响。基于高重叠度的无人机遥感影像 ,为提高同名点识别的精度 ,提出了多幅影像核线约束方法。实验证明本文是利用无人机遥感影像特点实现三维建模的有意义的尝试     

面向"数字城市"的遥感信息获取与处理系统

随着数字城市的兴起,城市空间信息的快速获取和处理成为"数字城市"建设的关键内容之一.高分辨率卫星遥感和航空遥感因其分辨率高,在城市空间信息的获取和更新上可以发挥独特的作用. 本文对适应"数字城市"的航空遥感信息模块化获取和高分辨率遥感数据处理技术进行了阐述,并通过机载三维成像仪的数据获取,说明航空遥感在数字城市中的作用.     

无人机遥感系统的集成与飞行试验研究

为了拓展无人机在民用遥感领域的应用,形成对卫星遥感和有人机航空遥感有益的补充,本文首先介绍了集航迹规划、空中遥感控制、数据获取、数据压缩解压缩、数据传输、快视图实时显示等功能为一体的无人机遥感系统。然后对该系统的多次遥感飞行试验进行了介绍。最后根据所获取的遥感影像和飞行辅助数据对飞行试验进行了质量评价。     

无人机遥感数据压缩解压缩系统的设计和实现

无人机遥感数据压缩与解压缩系统是无人机数据传输链路中的重要组成部分。针对数据传输中的设计问题,本文分别给出了3种无人机航空遥感数据传输与压缩系统方案设计,阐述了数据压缩原理与实现方法,重点对有损压缩算法进行了研究。通过影像自适应分块,离散余弦变换(DCT)、量化及Huffm an编码等实现了遥感影像的压缩程序。在此基础上,从软件结构和硬件体系两方面对压缩程序进行优化,实现了嵌入式遥感数据压缩系统的开发。无人机遥感系统实验表明:遥感图像压缩系统运行正常,遥感图像数据压缩比达到1?13。飞行实验中图像的实时显示也检验了无人机遥感图像解压缩程序的正确性和稳定性。     

我国遥感科学与技术发展现状

本文主要介绍了我国遥感科学与技术发展的现状,包括航天和航空对地观测体系、地面卫星数据接收体系和遥感空间数据处理。涉及机载POS、三维激光扫描与成像、遥感成像机理与定量化反演、高光谱卫星影像处理、高空间分辨率卫星影像处理、多时相多传感器卫星影像处理、雷达影像处理与雷达干涉测量等技术。     

彩色遥感影像色彩保持直接线性增强方法

将适用于全色遥感影像的线性增强技术直接应用到海岛礁彩色遥感影像增强处理中,实现了一种高速地具有色彩保持特性的海岛礁彩色遥感影像增强方法。将其与传统直方图方法、基于直方图的色调不变增强方法进行了对比实验,实验结果表明该方法不但有效改善了海岛礁彩色遥感影像视觉质量,还保持了海岛礁彩色遥感影像的色彩信息。此方法处理的海岛礁彩色遥感影像具有视觉效果好、色彩鲜明等特点,更有利于其后续处理。     

基于图像匹配的无人机飞行质量评估方法

我国对低空高分辨率遥感数据的客观需求促成了无人机遥感的发展,无人机飞行质量的评估是航空摄影测量的重要步骤之一。本文通过利用GPU加速SIFT算法进行无人机影像匹配,使用RANSAC剔除粗匹配点,根据匹配参数计算影像旋转角、轨迹重叠度、航向重叠度、旁向重叠度、航带弯曲度,对无人机飞行质量进行评估,并建立了一套完整的无人机飞行质量评估系统。     

基于SGM的遥感影像自动匹配

遥感影像的自动匹配是数字摄影测量产品生产的重要过程,匹配结果的好坏直接影响摄影测量产品的质量。将计算机视觉中SGM算法应用于遥感影像的自动匹配问题中,对航天和航空遥感影像在城市地区、阴影区域及纹理特征不明显的情况下进行的大量试验表明,该方法具有稳定、可靠的特点。     

机载合成孔径雷达影像与航片判绘的对比研究

遥感影像判绘是提取影像上有用地物信息的一种基本方法。本文分别介绍了航空摄影像片和机载合成孔径雷达影像判绘的主要内容。并利用同一地区大致同一时相的航片和机载SAR影像分别进行了判绘,比较分析了两类影像资料用于判绘的各自特点。     

基于多源数字遥感影像的“两违”监测服务体系

"两违"综合治理工作因涉及范围广、频率高,亟须采取相应的数字化手段为工作开展提供技术支持。高分辨率遥感技术具有高空间分辨率技术特点,可为"两违"执法工作提供实时详尽的高分辨工作底图,加以遥感处理分析,可以达到对监控区域"两违"变化多时相监测的目的。本文设计了一套以遥感监测为主要手段,集成卫星遥感、航空遥感、无人机航测技术,从多源影像获取、多源数字正射影像工作底图制作、"两违"疑似图斑提取与建库到基于移动互联网技术的"两违"遥感地理信息系统开发的辅助城市规划监测服务体系。     

基于多特征CRF的无人机影像松材线虫病监测方法

利用无人机遥感技术进行林业调查，可以获取低成本、高分辨率、高时间密度的遥感数据，特别是为小尺度范围的森林病虫害监测提供了非常有效的监测手段。本文以小型无人机为影像获取平台，航摄获取可见光RGB影像，基于高分辨率影像进行松材线虫病松树提取方法研究。根据影像特点，提取影像中地物颜色、纹理特征，并采用CRF方法进行分类，识别出病害松树。通过比较多种分类方法的提取结果，验证了基于多特征CRF方法在松材线虫病监测中的可行性和有效性。     

Geometric-constrained multi-view image matching method based on semi-global optimization

Targeting at a reliable image matching of multiple remote sensing images for the generation of digital surface models, this paper presents a geometric-constrained multi-view image matching method, based on an energy minimization framework. By employing a geometrical constraint, the cost value of the energy function was calculated from multiple images, and the cost value was aggregated in an image space using a semi-global optimization approach. A homography transform parameter calculation method is proposed for fast calculation of projection pixel on each image when calculating cost values. It is based on the known interior orientation parameters, exterior orientation parameters, and a given elevation value. For an efficient and reliable processing of multiple remote sensing images, the proposed matching method was performed via a coarse-to-fine strategy through image pyramid. Three sets of airborne remote sensing images were used to evaluate the performance of the proposed method. Results reveal that the multi-view image matching can improve matching reliability. Moreover, the experimental results show that the proposed method performs better than traditional methods.     

基于SIFT算法的无人机航空遥感影像匹配

当无人机低空飞行获取高分辨率遥感影像时,由于不同摄站点拍摄角度不同,使得建筑物等凸出地面的物体在立体像对上成像时产生投影差,导致物体成像几何形状发生畸变并且出现地面高层建筑物之间遮挡现象严重的问题,从而导致匹配困难,成为影响无人机航空遥感影像匹配质量的主要因素。本文采用对旋转、遮挡、缩放、图像局部灰度变化等都具有较强的稳定性的SIFT算法来进行匹配,并取得了很好的效果。     

相对定向的机载惯性测量装置视准轴误差求解方法

利用航摄像片存在的相对几何位置关系,将机载IMU视准轴误差引入立体像对相对定向模型中,提出了一种基于相对定向的机载IMU视准轴误差求解新方法。详细推导了基于单个立体模型和连续立体模型求解IMU视准轴误差的数学模型,并用三组带有IMU设备获取的实际航空影像数据进行了试验验证。结果表明,所推导的机载IMU视准轴误差求解方法是正确、可行的,利用三张以上相邻像片构成的连续立体模型即可求解出IMU的视准轴误差,避免了野外布设检校场和其他地面控制条件带来的诸多问题,有利于带机载IMU的航空遥感快速对地目标定位。     

顾及形变的影像边缘ICP匹配技术

匹配技术是遥感影像处理中的重要基础技术，影像在辐射、几何信息方面的差异，将会严重干扰影像间的相似特征匹配。本文提出了针对大差异影像的最邻近点迭代匹配算法（ICPDI）。首先改进Canny算子的参数设置方式，以便选择影像的长边缘作为影像匹配的显著特征；然后以线特征之间的距离作为影像相似性的评估标准，达到利用全局相似特征抑制局部差异的目的；最后给影像边缘附加形变函数，从而扩展ICPDI匹配技术的适用范围。通过不同差异类型遥感影像间的匹配试验，验证了本文方法的精度和适应性。     

Object-based image analysis through nonlinear scale-space filtering

In this research, an object-oriented image classification framework was developed which incorporates nonlinear scale-space filtering into the multi-scale segmentation and classification procedures. Morphological levelings, which possess a number of desired spatial and spectral properties, were associated with anisotropically diffused markers towards the construction of nonlinear scale spaces. Image objects were computed at various scales and were connected to a kernel-based learning machine for the classification of various earth-observation data from both active and passive remote sensing sensors. Unlike previous object-based image analysis approaches, the scale hierarchy is implicitly derived from scale-space representation properties. The developed approach does not require the tuning of any parameter—of those which control the multi-scale segmentation and object extraction procedure, like shape, color, texture, etc. The developed object-oriented image classification framework was applied on a number of remote sensing data from different airborne and spaceborne sensors including SAR images, high and very high resolution panchromatic and multispectral aerial and satellite datasets. The very promising experimental results along with the performed qualitative and quantitative evaluation demonstrate the potential of the proposed approach.     

多模态遥感图像匹配方法综述EI北大核心CSCD

遥感图像匹配是遥感图像处理的关键基础,一直是国内外学者研究的热点。由于多模态图像具有辐射差异、几何差异、尺度差异、视角差异、维度差异等特性,目前尚未出现一种普适性强的通用匹配方法。随着遥感、人工智能、大数据等技术的不断发展和应用领域的持续拓展,图像匹配技术体系也在不断地发展和演化。本文在系统梳理图像匹配技术发展历程的基础上,对多模态遥感图像匹配分类体系进行了归纳总结,从特征驱动和数据驱动两方面论述了多模态图像匹配技术研究的最新进展,并指出其面临的核心困难及未来发展趋势,以期推动多模态图像匹配研究更加深入发展。