面向复杂山地的机载LiDAR与无人机影像融合应用

本文针对LiDAR点云与无人机影像数据特征的优缺点,利用LiDAR点云与无人机DOM影像融合,将影像数据光谱信息赋给LiDAR点云数据,使其不仅具备精准的空间结构信息,还能得到清晰的纹理信息。为验证融合数据应用的可行性与数据提取的准确性,对融合前后的点云数据进行地面点提取与DEM构建。试验表明：将无人机影像的光谱信息赋给LiDAR点云数据,可以实现LiDAR点云数据从四维度表达到七维度的拓展,融合后点云数据具有清晰的纹理信息,地物类型判读更加容易,地面点分离完整;通过DEM模型的对比分析,融合后点云数据构建的DEM模型表达更加接近真实地表。研究结果为多源点云数据的深化应用提供了一定的技术方法支持作用。     

基于GF-1卫星的突发性地质灾害调查与评价——以内蒙古大兴安岭山地为例

运用GF-1卫星影像数据进行内蒙古大兴安岭山地南段地质灾害调查对于科学防治地质灾害,提高国产卫星应用水平具有重要意义.通过分别对研究区的全色和多光谱影像利用P5的DEM高程数据及控制点进行有理函数的区域网整体平差,保证不同景影像间的一致性,得到精化后的影像RPC参数;对经过区域网平差的全色影像和多光谱影像利用精化后的有理多项式及DEM进行正射校正;将校正后的全色影像和多光谱影像利用HPF方法进行融合,然后对处理后的影像进行地质灾害解译,进而评价危害范围及程度.研究结果表明,GF-1数据的融合影像对突发性灾害体的微地貌形态反映较明显,能够用于识别突发性地质灾害体的位置、边界范围等特征信息.     

SRTM DEM频率域误差特性分析

为利用多源DEM开发出质量更高的DEM,有必要研究数据源的误差特性,本文提出了利用傅里叶变换的多源DEM融合评价数据源的频率误差特性方法。以某实验样区为实验对象,取相同位置的航天飞机雷达地形测绘任务数字高程模型数据(SRTM DEM)与1∶50 000地面高程库数据,并以控制点数据作为参考数据,通过重采样、数据配准、系统误差消除等步骤形成融合数据源,利用傅里叶变换作低通与高通滤波融合,选择不同的截止频率得出不同的融合效果,从而判断SRTM DEM的频率误差特性。实验结果表明SRTM在采用低频信息时,融合效果优于采用高频信息,SRTM的误差更多的表现在高频特性上。     

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。     

基于影像仿真的DEM匹配方法研究

数字高程模型是进行形貌分析及各种科学应用的基础数据,其质量及定位精度直接影响着后续科学分析和应用的效果。但不同的DEM产品间往往存在几何上的差异,为了有效消除DEM间的偏差,使不同源的DEM能进行对比、融合等,本文提出一种基于影像仿真的DEM匹配方法:首先针对行星表面光照特征,以DEM为输入进行影像仿真,然后利用仿真影像进行二维匹配,获得的匹配点不仅能进行DEM间的不一致性分析,还能进行DEM的配准,为DEM后续协同使用提供基础。文章利用嫦娥二号DEM产品与SLDEM产品进行匹配实验,结果表明:本文提出的方法能获取DEM间大量正确的匹配点,利用这些点消除了DEM间的平面误差,并应用于DEM不一致性分析及后续的数据融合。     

秦淮河丘陵地区土地利用遥感信息提取及制图

着重论述了使用SPOT卫星遥感图像提取土地利用专题信息的技术与方法。利用数字地形模型（DEM）派生的坡度、坡向等辅助信息，对遥感影像的光谱特征空间进行扩展，建立基于知识的统计分析扩展模型，对不同参数的分类结果进行评价。研究结果表明，该方法能有效地提取SPOT星遥感土地利用专题信息，特别适合我国南方丘陵地区土地利用遥感信息提取。同时，通过地物分层分类信息提取方法和遥感影像数据融合技术，编制了研究区土地利用现状图。     

一种适用于铁路仿真的DEM数据融合方案

分析了现有铁路3维设计曲面与地形DEM融合中存在的问题,提出了一种新的适用于铁路仿真的DEM数据融合方案,给出了其基本思想和实现步骤,并通过试验证明了该方案的可行性及有效性。     

基于DEM的遥感数据复原方法研究

介绍了一种基于数字高程模型（DEM）的遥感数据复原新方法。此方法将地形因子作为最主要的作用因子，不考虑卫星传感过程中的随机影响。首先，根据基础地理数据，按其等高线层生成DEM； 然后，利用DEM，通过实测样点、DEM和经过纠正的遥感数据的信息融合，进行遥感数据中像元样点的坡度、坡向分析，建立DEM与遥感信息的相关关系模型，以数学统计方法描述地形因子对遥感数据的作用机理； 最后，进行逐像元的遥感信息复原(归一化)。结果表明，该方法具有较好的信息复原效果，可消除或减少地形对遥感数据的影响，增强遥感技术在山区复杂地形下的实用性。     

航道海量地形数据三维GIS设计浅析

在数字航道建设进展火热的新时期,航道海量地形数据三维GIS的构建有着重要的理论和现实意义。本文重点从地形数据组织和调度、多源数据融合显示等方面研究了相关理论和方法;并探讨了基于DEM、地图文件、影像等基础数据,航道海量地形数据三维GIS基础平台设计的若干问题。     

采用小波分析的SRTM DEM与ASTER DEM数据融合

为了利用航天飞机雷达地形测绘任务数字高程模型(SRTM DEM)与先进星载热反射和反辐射仪数字高程模型(ASTER DEM)的互补信息,提出基于小波分析的多源DEM数据融合方法,以我国秦岭典型高山峡谷地貌类型区为试验样区,选取相同位置的SRTM DEM与ASTER DEM数据,通过重采样、数据配准等步骤形成融合数据源;对小波分解的低频系数作基于邻域像素关联性的融合,高频系数采用像素点绝对值取大的融合,生成融合DEM。并把融合前与融合后的数据分别与1∶5万高程库数据作精度比较,总体统计与抽样检查表明融合DEM精度较源数据均得到了提高。该融合技术为应用SRTM DEM与ASTER DEM生成精度和可靠性更高的DEM产品提供了可行方案。