利用投影影像精化数字表面模型

随着摄影测量技术的成熟和人们对摄影测量产品应用的要求不断提高，真正射影像在工程与人们生活中扮演越来越重要的角色。生成高质量真正射影像的关键在于如何获取高精度的DSM。目前修正和改善DSM误差的方法普遍存在费力费时、精度缺乏保证及任意性等问题。本文针对DSM精度的修正问题提出了一种新的方法，即基于投影影像的概念，将空间点位在投影影像上的投影轨迹线作为几何约束条件，直接对现有DSM的高程进行修正的方法。通过获取高精度的DSM，进而生成更为精确的真正射影像。本文通过理论推导、单点高程和多点高程修正试验，验证了提出的新方法直观简单，适用性强，具有一定的实际应用价值。     

空白真正射纠正影像的生成

空白真正射纠正影像的生成是基于DSM 制作真正射影像的最重要的一部分,是进行正射纠正读取原始图像数据进行内定向和相对定向后首先要解决的问题。本文以VC＋＋中M FC为开发平台利用仿射变换,实现影像内定向;然后利用共线方程,解决像素坐标、像平面坐标和地面点坐标之间的相互转化,为利用数字微分纠正技术进行影像的真正射纠正的灰度赋值做好了准备。     

基于DSM点云纠正的正射影像房屋边缘锯齿消除

当前无人机低空航空摄影测量生成的数字正射影像DOM中,房屋边缘大量存在锯齿失真的现象,严重影响了对影像建筑物的判读和提取,降低了无人机航测数字正射影像的使用效益。提出一种利用数字表面模型DSM点云数据,提取其房屋边缘,并进行规则化处理,然后在此基础上进行数字微分纠正,生成正射影像的方法。实验结果表明,利用该方法可有效防止数字正射影像中房屋边缘存在的锯齿失真现象。     

机载LiDAR在小浪底水利枢纽信息化建设中的应用

机载LiDAR技术是基础地理信息采集、更新的新型航测技术。本文利用机载LiDAR技术对小浪底库区及枢纽管理区进行航摄,并将采集的数据经过加工制作数字高程模型(DEM)、数字表面模型(DSM)和数字正射影像(DOM)等基础测绘产品,为小浪底水利枢纽三维地理信息系统的开发提供基础地理数据,并分析机载LiDAR技术在水利工程应用中的特点及优势。     

基于DLT算法的微型无人机(MUAV)视频影像的几何纠正方法

 高精度真正射影像在灾害监测、紧急救援与反恐决策等应用领域有着广泛的应用前景。利用微型低空无人飞机获取高精度的视频影像流，对影像流进行重采样，借助直接线性变换（DLT）方法，以GPS、INS集成系统获取的摄像机外方位元素为初始值进行内方位元素解算，以此进行视频影像分割后单幅影像的几何纠正，给出了纠正影像的拼接结果。研究表明，在DEM/DSM、DOQQ的精度与视频影像精度匹配条件下，可获得高精度（亚米级）的真正射影像。     

无人机影像DSM自动生成随机传播COLVLL算法EI北大核心CSCD

针对现有密集匹配方法在弱纹理及高差较大区域表现不佳,以及密集匹配融合生成DSM时导致信息丢失等问题,本文提出基于随机传播COLVLL的DSM生成方法。在对空三加密后的影像进行有效像对筛选的基础上,利用随机传播机制对DSM像素区域进行扫描迭代,结合VLL算法对随机生成的高程值进行迭代更新得到DSM。以弱纹理、大高差区域无人机影像为试验数据与现有生成DSM商业软件进行试验对比,并以ISPRS WGII/4提供的Vaihingen数据集为参考对本文方法生成DSM及真正射影像数据进行试验分析,结果均证明了本文方法的有效性和适用性。     

无人机遥感真正射影像高精度制图

近年来无人机低空遥感技术不断发展,利用无人机影像生成的真正射影像（TDOM）在成图精度、制作流程方面仍有提高的空间。本文采用固定翼无人机和专业摄影相机采集影像,布设地面控制点,提出了利用运动恢复结构（SfM）和多视立体视觉（MVS）工作流来生成高精度数字表面模型（DSM）和数字正射影像（DOM）的方法;对遮蔽倾斜部分进行阴影检测、DSM修编和多视影像纹理补偿生成TDOM;最后用TDOM上随机分布的检查点进行精度检查,水平精度为3.3 cm,垂直精度为7.5 cm;消除了DOM中倾斜和阴影部分,使建筑物保持垂直视角,生成的满足1：500比例尺高精度并消除倾斜阴影的TDOM可用于农村宅基地确权、国土规划设计等领域。     

基于LiDAR数据与数字相机快速生成正射影像技术研究

介绍机载LiDAR系统获取地表三维信息的基本原理以及DSS数字相机与LiDAR系统的硬件组成和数据处理流程,讨论LiDAR设备的检校方法,利用GPS/INS提供的像片外方位元素信息和LiDAR提供的高精度DEM,避免空中三角测量数据处理,快速生成正射影像.摄区试验证明,快速生成正射影像周期短,节约成本,满足了应急测绘需求.     

基于DEM的1:10000正射影像图制作

本文首先简单介绍了基于DEM的正射影像纠正的原理,然后就基于数字摄影测量工作站VirtuoZo平台利用航空影像基于DEM正射影像制作过程及检查作了较为详细的说明,主要是从DEM对于正射影像纠正的影响及DOM制作检查过程作了详细阐述。     

机载LiDAR和光学影像制作正射影像的方法

论述利用机载激光扫描系统(LiDAR)获得的激光点云和光学影像制正射影像的方法.以GPS和惯性导航单元提供的外方位元素结合激光点云作为地面参考,对光学影像进行空中三角测量,将LiDAR点云获得的数字表面模型经由滤波处理获得DEM,最后经过纠正算法获得正射影像.     

利用GLAS激光测高数据评估DSM产品质量及精度优化

提出了一种利用卫星激光测高数据直接优化提升数字表面模型（DSM）产品精度的方法。选取境外中亚地区的资源三号DSM开展试验，通过采用多准则约束方法提取激光高程控制点，分别利用偏度、中值、线性、二次多项式等进行DSM误差修正，发现4种模型均能有效消除DSM系统误差，其中基于二次多项式的方法更适用于平地和丘陵地貌，线性模型更适用于高山地貌。试验验证了采用卫星激光测高数据优化境外DSM技术流程的可行性，最终可提高DSM的绝对高程精度。     

基于等高线的表面估计滤波方法

提出一种基于等高线的滤波方法,它先由LIDAR数据生成数字表面模型,并内插出等高线,再根据DSM等高线的特征,如闭合性、首尾点距离、等高线的长度及等高线间距离等,通过设定阈值自动提取出属于自然地面的等高线线段,以获得初始的自然地面点,然后内插生成初始数字地面模型,最后使用迭代逼近法生成最终的(精确的)数字地面模型,即比较初始DTM与DSM,差值小于预设阈值的点视为DTM点,而差值大于预设阈值的点则标记为无数据点,最后,这些无数据点由选择的DTM点内插出.通过与现有表面估计的滤波方法的对比实验以及所提取地物轮廓线与航片的叠加对比试验,证明新方法可适用于地表起伏较大的地形,地物提取精度高、计算量小、效率高.     

倾斜影像中提取高精度DEM的方法研究

针对传统航空影像获取的DSM在立面及局部地面、建筑物屋顶空间信息的不足,获取高精度DEM较为困难的问题,提出了基于倾斜影像提取高精度DEM的方法。首先对倾斜影像获取的点云DSM结构进行分析,得出了DSM具有几何约束特点,能够在城区很好地区分地面点和地物点;然后指出对DSM滤波处理是获取高精度数字高程模型（DEM）的关键技术,提出了基于法向量差值区域生长分割TIN的滤波方法;最后选取吉林省敦化市的倾斜影像数据进行了滤波试验和算法验证。试验结果表明,该方法能够快速、有效地滤除不同尺寸的建筑物、植被和其他地物,获取高精度DEM。     

基于资源三号卫星影像的无控大范围数字表面模型快速制作

作为重要的地理信息,数字表面模型具有非常广泛的应用前景,我国成功发射的资源三号卫星,不但填补了立体卫星测绘的空白,而且能够得到高分辨率的卫星遥感影像。本文基于资源三号卫星影像,简要介绍了无控大范围数字表面模型快速制作流程,并以此得到典型地区三维影像图,为数字表面模型在各行业的应用及发展提供重要支持。     

A practical method for SRTM DEM correction over vegetated mountain areas

Digital elevation models (DEMs) are essential to various applications in topography, geomorphology, hydrology, and ecology. The Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) DEM data set is one of the most complete and most widely used DEM data sets; it provides accurate information on elevations over bare land areas. However, the accuracy of SRTM data over vegetated mountain areas is relatively low as a result of the high relief and the penetration limitation of the C-band used for obtaining global DEM products. The objective of this study is to assess the performance of SRTM DEMs and correct them over vegetated mountain areas with small-footprint airborne Light Detection and Ranging (Lidar) data, which can develop elevation products and vegetation products [e.g., vegetation height, Leaf Area Index (LAI)] of high accuracy. The assessing results show that SRTM elevations are systematically higher than those of the actual land surfaces over vegetated mountain areas. The mean difference between SRTM DEM and Lidar DEM increases with vegetation height, whereas the standard deviation of the difference increases with slope. To improve the accuracy of SRTM DEM over vegetated mountain areas, a regression model between the SRTM elevation bias and vegetation height, LAI, and slope was developed based on one control site. Without changing any coefficients, this model was proved to be applicable in all the nine study sites, which have various topography and vegetation conditions. The mean bias of the corrected SRTM DEM at the nine study sites using this model (absolute value) is 89% smaller than that of the original SRTM DEM, and the standard deviation of the corrected SRTM elevation bias is 11% smaller.     

结合空洞卷积的FuseNet变体网络高分辨率遥感影像语义分割

针对多模态、多尺度的高分辨率遥感影像分割问题,提出了结合空洞卷积的FuseNet变体网络架构对常见的土地覆盖对象类别进行语义分割。首先,采用FuseNet变体网络将数字地表模型（digital surface model,DSM）图像中包含的高程信息与红绿蓝（red green blue,RGB）图像的颜色信息融合;其次,在编码器和解码器中分别使用空洞卷积来增大卷积核感受野;最后,对遥感影像逐像素分类,输出遥感影像语义分割结果。实验结果表明,所提算法在国际摄影测量与遥感学会(International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, ISPRS)提供的Potsdam、Vaihingen数据集上的m_F1得分分别达到了91.6%和90.4%,优于已有的主流算法。     

Issues in the application of Digital Surface Model data to correct the terrain illumination effects in Landsat images

The accuracy of topographic correction of Landsat data based on a Digital Surface Model (DSM) depends on the quality, scale and spatial resolution of the DSM data used and the co-registration between the DSM and the satellite image. A physics-based bidirectional reflectance distribution function (BRDF) and atmospheric correction model in conjunction with a 1-second DSM was used to conduct the analysis in this paper. The results show that for the examples used from Australia, the 1-second DSM, can provide an effective product for this task. However, it was found that some remaining artefacts in the DSM data, originally due to radar shadow, can still cause significant local errors in the correction. Where they occur, false shadows and over-corrected surface reflectance factors can be observed. More generally, accurate co-registration between satellite images and DSM data was found to be critical for effective correction. Mis-registration by one or two pixels could lead to large errors of retrieved surface reflectance factors in gully and ridge areas. Using low-resolution DSM data in conjunction with high-resolution satellite images will also fail to correct significant terrain components where they occur at the finer scales of the satellite images. DSM resolution appropriate to the resolution of satellite image and the roughness of the terrain is needed for effective results, and the rougher the terrain, the more critical will be the accurate registration.     

LiDAR数据中建筑物提取的新方法-Fc-S法

激光雷达技术(LiDAR)已广泛应用于数字高程模型(DEM)的快速获取和三维城市模型的建立中,但仍有许多不足之处,需要做更深入的研究。本文介绍了一种新的建筑物提取方法,称之为Fc-S法。该方法首先利用等高线特征进行滤波,从LIDAR数据内插的数字表面模型(DSM)中提取出DEM,利用DSM与DEM的高差阈值和DSM边缘特征参数去掉地面点和汽车等矮小物体,获得主要包含植被和建筑物的地物点群,然后对地物点群进行分割,利用二次梯度和面积等参数去掉植被点,并采用迭代逼近的方法精化建筑物。文章通过实验对所提方法进行验证,并借助高分辨率的航空影像对建筑物提取结果进行评估,评估结果表明该方法能够在地形起伏的区域中较准确地提取出建筑物。     

遥感信源色彩信号的提取与复现

提出遥感信源色彩信号的提取及复现理论,给出了可操作的技术路线,设计了提取与复现程序,用MODIS(中等分辨率航天成像光谱仪)数据提取并复现了色彩信号,生成了色彩信号图像。未进行大气校正的色彩信号图像等效于太空对地摄影,从图像可看出,地物被笼罩在瑞利散射形成的蓝色“云雾”下。经瑞利散射纠正后的色彩信号图像接近于地面真彩色摄影,非专业人员能根据地物颜色及阴影判读出常见地物。理论可用于遥感信源地面真彩色图像重建、色彩信号不完整信源彩色仿真、航天对地真彩色摄影、信源质量评价。