利用PCI GXL-A进行航空影像DEM匹配及编辑

随着航空摄影测量技术的快速发展,海量正射影像数据生产已经成为测绘生产的常态.而正射影像的生产离不开数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)数据,因此快速高效的生产DEM对正射影像的生产至关重要.本文以航空影像作为实验数据,利用影像处理软件的航空影像处理模块2018年版本(GXL 2018 SP3 Aerial)空三加密后进行高精度数字地表模型匹配,并使用软件中数字高程模型的编辑(Geomatic Focus的DEM Editing)功能对数字地面模型(Digital Terrain Models,DTM)进行快速编辑生成DEM数据,为今后大批量DEM生产及编辑工作提供借鉴.     

基于正射影像和DEM进行土地利用动态监测的研究

在广东省土地利用动态监测项目中,将已有的正射影像和数字高程模型作为新获取高分辨率卫星影像的控制资料,然后对高分辨率卫星影像进行绝对定位和正射影像更新,最后通过新旧正射影像的对比监测土地利用状况。利用高速局域网环境和分布式并行处理技术实现了卫星影像基于已有正射影像和DEM的全自动匹配、快速定向和正射影像纠正,极大地提高了...     

动态矿区DEM生成方法及其在土地复垦中的应用研究

首先根据我国矿区土地复垦工作中存在的不足,通过研究提出"动态土地复垦"的概念,并确定了动态土地复垦方案制定的数据基础——动态矿区数字高程模型。动态矿区数字高程模型应该包含煤矿生产对地表的累积影响结果数据和地表的原始地形信息,开采沉陷预计结果可以提供前者,地面测量可以提供后者,经过数据处理可以按时间间隔生成描述塌陷区的一系列数字高程模型(DEM)(准动态),然后运用DEM的空间分析技术提取塌陷区在不同时间段的土地破坏类型、范围和位置数据,并根据这些数据进行动态土地复垦方案决策数据的提取,经实例验证该方法可行。     

数字高程模型DEM的更新在土地利用动态监测的应用

土地利用信息动态监测是我国国土资源信息化建设的一个重要组成部分,也是广东省国土资源管理工作中一项基础性工作.广东省的土地利用动态遥感监测从2004年开始,每年开展一次,至2008年全面建立土地利用动态遥感监测体系.而每一年的土地利用动态监测工作的完成都有严格的时效性,使得生产单位对数据生产的效率、效益和质量必须作为一个重要的因素来进行考虑.数字高程模型DEM的更新应用在土地利用动态监测上,是各工序进行有效衔接和保证产品最终质量的必要前提.结合工作实践,以数字高程模型DEM如何利用其他3D数据(数字线划图DLG、数字正射影像图DOM、数字栅格地图DRG)或旧DEM数据的更新,为土地利用动态监测的工作提供重要的基础资料,从而保证产品的时效性和质量.     

基于3维GIS的地形可视化及其应用

借助GIS强大的空间数据处理和3维可视化分析功能，以长江中游湖北地区为试验区，利用现有的遥感影像、数字高程模型（DEM）和地理要素的矢量数据，实现了地形的3维可视化和地表分析。解决超大数据量数字高程模型（DEM）快速显示的算法，研究了基于3维场景空间分析的理论，最后对系统的实现做了简要介绍。     

基于预测模型的矿区高程更新与可视化

针对矿区开采沉陷预计大多采用局部的下沉曲线或是下沉等值线图来反映矿区地形的动态变化,对于矿区的整体规划分析及综合分析难以直接应用。因此本文通过开采沉陷预计的模型,预计下沉参数及下沉值,通过CASS软件从原有的数字地形图上生成数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM),并通过插值和加密处理,更新沉陷预计后的DEM模型,建立地形的三维模型,从而实现矿区变化的整体三维信息可视化表达。此方法可有效的区分开采前后的地貌信息融合,对矿业生产单位的测绘工作、开采沉陷防灾减灾工程的设计以及"三下"采煤具有一定的实际意义。     

InSAR提取DEM的原理与实践

介绍合成孔径雷达干涉测量的原理和DEM获取流程。基于Linux操作系统,利用Gamma软件处理平台,对上海某地区ERS-1／2卫星影像数据进行处理,成功提取高精度的数字高程模型。     

无人机在露天矿山监测中的应用

在露天矿山开采过程中，对矿山进行实时动态监测很有必要，它不仅能够实时掌握开采进度和开采方案实施的准确性，还有利于数字矿山建设。本文以河北省保定市涞源县某露天矿区为例，利用Pix4Dmapper软件对无人机航拍影像进行数据采集与处理，获取矿区的三维点云数据、数字正射影像和数字地表模型，并利用ArcGIS和Global Mapper软件对生产成果进行矿山开发占地分析，实现露天矿山三维可视化。本文为准确掌握矿山环境治理执行情况，把握矿山开发整体情况给予了有力的参考和借鉴作用。     

用MapInfo快速提取高程点信息

采用MapInfo软件实现一种快速提取AutoCAD的DWG文件中离散高程点和高程点注记，供其他GIS软件建立数字高程模型的方法。通过试验证明此方法可以快速提取和匹配AutoCAD中的离散高程点和高程点注记，为充分利用现有的AutoCAD的地形图数据生成数字高程模型（DEM）提供了一条快捷的途径。     

矿区3维可视化及其应用

3维可视化是当前数字矿山理论及其技术研究领域的关键问题之一。以云南澜沧老厂为研究区,将高精度数字高程模型(DEM)数据与矿区高分辨率2维遥感图像(QuickBird影像)叠合生成3维遥感影像,能够真实再现老厂矿区的景观特征,有效反映该地区的复杂地形、地貌、地质特征,提供综合、全面、实时、动态的矿山地面变化信息,为矿床定位及开展地质工作服务。     

露采矿山近景影像光束法三维建模及动态监测系统

为满足采矿工程数字化监测和信息化管理的需求,研究一种应用近景摄影测量手段动态监测露采矿山储量变化的方法,并设计开发储量动态检测软件系统。利用标定过的普通数码相机采集矿山近景影像,采用光束法处理影像;针对普通数码影像的特点,研究一种基于SURF特征点提取和短核线搜索的一维匹配方法;通过多期影像建立的三维模型分析,实现对矿山的动态监测。工程实例证明该建模方法快速有效,软件系统极大地提高露采矿山的作业效率和精确度。     

一种煤矿塌陷区数字地形图的预计更新方法

利用CASS从煤矿已有数字地形图上提取矿区地表塌陷前的高程数据,并在CASS中进行插值加密,利用开采沉陷预计程序对插值加密后的高程数据进行下沉修正计算,生成了塌陷后的矿区地表高程数据,利用该数据在CASS中通过简单的数据处理实现了煤矿塌陷区数字地形图的预计更新。该方法对煤矿生产单位的测绘工作以及开采沉陷防灾减灾工程的设计具有实际意义。     

基于WorldWind与无人机影像的三维场景重建与漫游研究

本文基于无人机低空遥感影像与拼接镶嵌处理结果,在WorldWind开源软件框架上,二次开发与实现了影像金字塔的构成过程与在NASAWorldWind中的快速实时显示,并结合数字高程信息（DEIM）、无人机飞行过程中的GPS定位信息与WorldWind中NLTLandsat7（VisibleColor）影像数据,建立了无人机遥感影像的实时三维地形重建与场景漫游系统。该系统为矿区地形分析与建设规划、灾区灾情监测与快速应急处理等提供了较好的应用平台。     

矿区生态扰动监测研究进展与展望

矿区资源开发致使其面临着严重的生态环境问题,监测和分析矿区生态环境各种典型信号和异常已成为环境保护、生态恢复等工作的重要基础。本文从地表形变与沉降、地下煤火与煤矸石山自燃及其他生态要素监测等方面讨论了矿区生态扰动监测研究进展,进行了国内外进展比较及发展趋势展望。由于采动沉陷与生态环境变化的特殊性、复杂性和高度动态性,单一监测手段难以奏效,将空天地一体化对地观测传感网和矿山物联网相结合,发展矿区生态扰动多源多尺度空天地协同监测与智能感知体系,是未来研究的重点及努力方向。     

矿山生态修复监测指标体系构建与应用

目前,国内外对矿山生态修复工程实施后,修复成效监测缺少一套完整的监测指标体系。为推动矿山生态修复监测指标体系的构建,本文从矿山生态修复监测的基本内容、监测指标选取等方面开展研究,从水环境、土壤环境、地表环境、地质环境、生态修复综合效益5个方面,构建了一套科学评价矿山生态修复成效的监测指标体系。将指标体系应用于陕西省神木市某煤矿的生态修复监测,并采用GIS分析和样本监测等手段进行验证,评价矿山生态修复的整体效果。试验结果表明,土壤环境各指标中,反映土壤物理性质的土层厚度指标较好;地表水质污染较少,基本没有微生物和有机物污染,水质偏碱性,与矿区内土壤一致偏碱性;植被覆盖和生境质量指数较好;矿山生态修复区域的沉降区域比例较小;矿山生态修复的综合效益指标表现不佳。     

煤矿开采沉陷区高程传递的实践与分析

煤矿开采沉陷区域监测已成为矿山生产和环境治理的重要工作,鉴于沉陷区域的不稳定性,高程基准的建立和传递尤显重要。文中开展高程传递技术方法的特点和适用性分析,并以某矿区及邻区的GNSS 及三等水准测量成果,进行GNSS 测量长距离高程传递的实例分析,结果表明文中方法可满足本矿区沉降监测基准的高程传递需求。      

基于子区域多标签学习的露天煤矿区场景识别

露天煤矿开采易对区域生态环境产生不利影响,对其进行高效监管有利于矿区环境保护和可持续发展。随着遥感技术和人工智能的发展,基于高分辨率遥感影像的露天煤矿区场景自动识别成为可能。本文针对单标签学习算法在场景子区域识别中识别率较低的问题,将多标签学习策略和地理学第一定律相结合,提出一种基于子区域多标签学习的露天煤矿区场景识别方法。为了区分露天煤矿区场景与其周边场景,设置了6类矿区标签和7类非矿区标签,对9768张场景子区域图像进行标注,构建多标签数据集,利用该数据集训练基于多标签学习的Inception-v3模型。场景识别时,首先将一幅覆盖研究区的遥感影像划分为相同大小的子区域并进行多标签分类;然后对含有矿区标签的子区域,利用地理学第一定律对其矿区标签的相关性和完整性进行判定,识别出属于露天煤矿区场景的子区域。胜利西露天煤矿区识别实验结果表明：该方法提取的结果最接近真值,显著高于单标签学习的识别精度;其子区域多标签分类F1分数达到0.857,与单标签学习中性能最好的ResNet50模型相比,提高了8个百分点。本文提出的方法能够自动提取子区域内多类标签的有效特征,提高露天煤矿区场景识别的精度,其识别结果可为露天矿区开采管理提供数据支撑。