利用外部DEM辅助山区SAR立体像对匹配及地形制图

SAR立体像对的匹配是利用雷达摄影测量技术提取地形高程信息的关键,匹配精度将直接影响结果 DEM的高程精度。针对山区SAR立体像对匹配过程中同名点选取困难的问题,引入外部粗分辨率DEM作为辅助数据,将该DEM高程转换为视差,为匹配提供初值,同时采用金字塔匹配策略,不仅可以缩小搜索范围,提高搜索效率,而且能够减少粗差的产生。试验结果表明,采用外部DEM辅助之后,匹配粗差点数量相对于传统的雷达摄影测量处理结果明显减少,从而有效地提高了高程信息提取重建的精度。     

利用VLL-LSM自动检查DEM数据

针对用数字摄影测量手段从遥感影像中提取的DEM,探讨了一种利用垂线轨迹法(VLL)结合最小二乘匹配(LSM)进行DEM高程数据的自动检查与编辑的方法。实验证明,在一定条件下利用该检查方法能够快速、准确地发现并纠正DEM高程数据中存在的问题。     

物方面元匹配在倾斜摄影三维重建中的应用

采用传统的最小二乘影像匹配方法匹配倾斜影像时,倾斜影像灰度和几何畸变较大,地物遮挡较多,导致匹配到的同名像点分布不均匀,匹配可靠性较低影响三维重建效果.提出采用物方面元匹配方法对倾斜影像做精化匹配.匹配方法的过程是:首先根据初匹配生成的物点信息,采用物方差分法计算物方面元的法向量方向角;然后根据极限约束估计同名像点坐标,进而前方交会求解物方面元高程初值;最后将物方面元法向量方向角和高程初值带入条件方程,做最小二乘匹配迭代计算,实现倾斜影像同名点匹配.在经过实验验证后发现:本文方法用于倾斜影像匹配时,可提高同名点匹配的可靠性和分布的均匀性.     

湖盆数据未知的湖泊动态库容遥感监测方法

针对现有库容遥感监测方法对无湖盆数据区域的湖泊动态库容难以直接测算问题,提出了未知湖泊水下地形数据的遥感湖泊动态库容监测方法。该方法通过多源遥感数据,匹配相对时相的湖泊面积和水位信息,构建并模拟湖盆DEM数据,据此来估算湖泊的动态库容。在算法实现上,首先采用分布迭代水体提取从遥感影像提取湖泊的多期动态边界;其次,从ICEsat GLAS激光测高数据中反演出湖泊的动态水位高程;第三,依据时间水位信息,通过邻近时相匹配,将水位高程赋给湖泊边界线,生成湖泊等水位线;第四,通过等水位线构建TIN(triangulated irregular network)和Kriging插值,得到模拟湖盆数字高程模型;最后,依据模拟湖盆DEM和水体面积分布、水位信息,计算湖泊动态库容。试验通过对博斯腾湖的多年动态库容监测与真实性检验,结果显示:最大误差为2.21×108 m3,最小误差为0.000 02×108 m3,平均误差为0.044×108 m3,均方根为0.59,相关系数达到0.99。     

多源数据融合的DIM点云滤波及DEM生成

针对已有密集影像匹配(DIM)点云滤波算法通用性差,滤波效果受限于参数设置,且均未利用生成点云的影像信息等问题,该文提出一种融合多源数据的DIM点云滤波算法。首先融合影像和DIM点云高程多源信息;再引入新型分类器对融合影像进行分类,其分类结果作为知识引导用于点云滤波中,即将分类专题图与DIM点云叠加以过滤非地面点,实现点云滤波并生成数字高程模型;最后选用航空影像进行密集匹配和滤波实验。实验结果表明,利用该点云滤波算法生成的DEM与参考DEM呈现高度相关性,可大大减少生产DEM人工后处理的工作量。     

DEM高程基准转换方法及应用

随着数字高程模型(DEM)在电力行业的广泛应用,电力地图需求部门对数字高程模型的要求越来越高。针对在数字高程模型生产中,电力业主方提供的立体模型高程基准不统一的问题,本文提出了基于特征数据的DEM基础转换方法。该方法在进行DEM制作过程中采用先采集特征数据,后转换特征数据高程基准的方式,实现了DEM成果的高程基准的转换,并进行了实验验证。结果表明,通过对比转换前后的DEM成果位置精度,验证了该方法的正确性。     

一种改进的无控制DEM匹配算法

DEM配准是数据融合和超分辨率DEM重建的一个重要步骤,在一些地形条件极其复杂的地区,观测受到限制,很难在图上选取同名控制点进行匹配。在无控制DEM匹配中,ICP算法迭代收敛速度很快,但因计算距离复杂,整体计算效率不高,且对于存在尺度变换的数据无法正确匹配;LZD算法迭代收敛速度较慢,但计算量小,计算效率很高。针对两种经典无控制匹配算法存在的问题,提出一种融合ICP和LZD算法的改进无控制DEM匹配算法,并在最小二乘估计的基础上引入差分模型求模型的抗差解,削弱由于地表变形对匹配结果的影响。最后,通过实验对本文算法的可行性和可靠性进行了分析和验证。     

基于DEM匹配的滑坡检测

基于不同时期DEM数据检测地表变形是进行滑坡、泥石流等地质灾害检测的有效手段,DEM匹配是关键,两个变形地表的模型曲面特征对应关系确立是难点。针对高山地区DEM匹配问题,提出了一种新颖且稳健的基于等高线和最小二乘曲面匹配相结合的方法。该方法首先利用等高线的形状检测地形没有变化的山顶区域,提取位置不变的山头点作为控制点,能够提供足够好的转换参数初始值;其次采用最小二乘曲面匹配技术实现最优匹配。试验结果表明所提方法不受DEM粗差、数据异常以及地形变形的影响,具有很强的抗噪特性,可以在复杂地形条件下检测出稳定不变的控制点,取得较好地配准效果,最终在高程差异图上检测出明显的滑坡区域。     

融合遗传算法的最小二乘无控制DEM匹配

为了解决传统无控制DEM最小二乘匹配方法拉入范围小的问题,首先建立了一种基于匹配度之和最大的DEM匹配模型,然后结合DEM匹配的实际需要,对遗传算法的编码方案、初始种群生成、适应度函数、基本遗传操作和迭代终止条件等5个基本方面进行了设计;在此基础上,设计了基于遗传算法和最小二乘匹配相结合的无控制DEM匹配方法流程,最后...     

利用SPOT影象提取高程信息的研究

本文从理论上分析了以全数字化方法从SPOT影象提取高程信息关键环节上的问题和所采取的方法。根据影象成象特点,采用时序变化的外方位元素数学模型,其中精确选取控制点、合理选取初值和确定等效焦距、线元素和角元素分开解算迭代是十分重要的措施。采用新的数据组织方法可以避免高程内插中的精度损失。利用卫星影象特点,实现由粗到精的多级影象匹配,同时引人改化的高精度最小二乘匹配,使整个匹配过程既保障了可靠性又满足精度要求。马赛地区SPOT象对窗的DEM生成结果表明,在影象质量得到保证,时差不大的前提下,可以达到10米高程精度。