一种基于直线特征的遥感影像和GIS数据自动整体配准方法

提出了一种基于直线特征的对尺度变化和旋转变化不敏感的遥感影像和GIS数据自动整体配准方法。该方法利用在变换模型转换后GIS数据中参考线段上的端点和影像上对应特征线段的距离为零建立相似性测度,以共线条件方程作为变换模型,通过改进的霍夫变换进行优化求解,同时得到变换模型参数即外方位元素和匹配结果,实现了遥感影像和GIS数据的自动配准及遥感影像的外部定向。实验结果表明,该方法具有较高的可靠性和配准精度。     

一种基于动态规划的遥感影像与GIS矢量数据匹配方法

针对遥感影像与GIS数据的匹配,提出了一种基于动态规划的结点匹配、线段匹配再到折线匹配逐级优化的全局一致性匹配方法.该方法首先利用遥感影像的概略方位参数实现预处理后的GIS数据与遥感影像概略叠加;接着进行遥感影像特征自动提取;然后以局部匹配优选的待匹配结点和待匹配线段为前提,利用动态规划的匹配方法,进行折线整体匹配;最后进行匹配结果的优化.实验证明该匹配方法速度快、可靠性高.     

一种直线特征遥感影像与GIS矢量数据匹配方法

针对飞行器的匹配制导,提出了一种基于直线特征的遥感影像与GIS矢量数据自动匹配方法.该方法首先利用遥感影像的概咯方位参数实现预处理后的GIS数据与遥感影像概略叠加;接着对GIS直线数据叠加所在的遥感影像区域开辟窗口进行边缘检测;然后利用Hough变换同步进行折线特征提取和特征匹配;在实现过程中采用了金字塔分层和新型投票方法以节省运算时间,最终实现影像特征与GIS数据的成功匹配.实验证明了该方法的有效性和稳健性.     

一种基于面特征的遥感影像与GIS数据配准方法

遥感图像与GIS数据的配准是遥感应用、遥感与GIS集成的基础和关键.目前的方式大多是通过人工选取一点数量的控制点,通过几何纠正模型把遥感图像纳入到GIS坐标系统中,同时改正遥感图像的几何畸变.随着遥感技术的发展,传统人工作业方法无论是从效率还是从质量上都无法满足日益增长的应用需求,因此需要研究实用化的遥感影像与GIS数据的自动配准方法.本文从实用化的角度出发,在分析特征匹配理论的基础上,提出了一种基于面状地物多边形特征的遥感影像与GIS数据自动配准方法.该方法不同于一般的特征匹配方法之处在于特征提取与特征匹配同步解求.本文对新方法的理论进行了详细论述,最后对上海浦东地区的QUICKBIRD影像和1：2000 GIS数据进行了配准实验,对比传统方法计算结果,新方法具有明显优势.     

光学遥感影像与GIS数据一体化的水体分割、配准与提取方法

利用遥感影像进行自动化水体提取是一项富有挑战的任务。提出了一种GIS数据辅助下的可见光遥感影像水体自动提取方法,其核心是将影像分割、配准和变化检测集成为一体化处理流程检测水体。利用水体在遥感影像上的显著特性,首先提出了基于多尺度视觉注意模型的疑似水体区域检测;然后对影像显著区域进行水平集分割处理,通过迭代的分割和配准一体化处理不断优化直至获得最优的分割和配准结果,其中改进的形状曲线相似度特征用于约束分割结果与GIS水体对象的匹配;最后,利用基于缓冲区的变化检测方法获取变化和未变化的水体对象,同时利用已知水体辐射特征与GIS地物的空间位置关系剔除非水体对象。采用3组不同分辨率的遥感影像和不同尺度的GIS数据进行实验,结果显示了本文方法在水体自动提取和变化检测中的有效性。     

基于遥感影像理解模型的土地利用时空变化监测——以龙口市为例

本文从遥感影像理解模型出发,探讨了遥感信息的知识发现及特征提取问题,特别针对士地利用研究领域,提出了纳入GIS信息的遥感影像综合理解模型,将GIS数据(主要包括高程和坡度)与遥感影像结合起来,从中发现知识,并将知识用于遥感影像的专题信息提取,建立了地学规律知识库,从而提高了遥感影像的分类精度。本文基于遥感影像理解模型,发现土地利用变化区域,提取变化信息,动态地监测了龙口市土地利用的时空变化情况。     

基于动态规划和Hough变换的遥感影像与GIS矢量数据匹配方法

由于遥感影像与GIS矢量数据性质不同,并且两者叠加后存在一定的平移、旋转和尺度变化等原因,准确建立两者之间的对应关系是一个难点.为此,提出一种多阶段、由粗到精的匹配方法.该方法在遥感影像特征自动提取的基础上,以局部匹配优选的待匹配结点和待匹配线段为前提,利用动态规划匹配方法,进行折线整体匹配;然后利用匹配的同名点,解算...     

一种利用Mask R-CNN的遥感影像与矢量数据配准方法

遥感影像数据与地理信息系统（geographic information system,GIS）矢量数据的配准是遥感与GIS集成的基础。目前遥感影像与矢量数据的配准关键在于遥感影像特征的提取,而现有遥感影像特征提取方法存在特征提取不完整、配准失败和精度不高等问题。由此提出了一种基于Mask R-CNN（region-based convolutional neural network）的遥感影像与矢量数据配准方法,首先,利用Mask R-CNN模型提取影像的道路交叉口作为影像控制点; 然后,依据几何拓扑关系筛选矢量数据道路交叉口作为矢量控制点,再根据遥感影像与矢量数据控制点的欧氏距离确定同名控制点;最后,以同名控制点为基础实现遥感影像与矢量数据的配准。选取上海市矢量数据和高分二号影像数据进行配准实验,实验结果表明, 所提方法鲁棒性强、精度高。     

基于轮廓图匹配方法的不同数据源道路网配准

遥感图像与GIS数据的配准是遥感应用、遥感与GIS集成的基础和关键。本文针对不同来源的道路网数据,提出了基于轮廓图匹配的遥感影像和地理空间数据集配准的方法。在两个数据集综合时,将最新的遥感影像及其被提取的特征作为参考数据,将已有的GIS数据与矫正后的遥感影像进行匹配。实验结果表明,该方法可普遍应用于城市道路网的信息提取与配准,即使在道路被部分遮挡的情况下,所提出的轮廓判读和匹配方法,正确匹配和识别的概率仍可达到93%以上。     

遥感影像K-最近邻图目标分类改进算法的研究

针对高分辨率遥感影像数据中典型目标的判别,提出基于K-最近邻图KNN改进算法的深度学习模型.该模型采用深度学习方法研究目标的属性,充分利用数据之间的关联,建立抗变换性的目标特征,可提高目标判别的准确度.高分辨遥感影像目标检测实验表明该方法的有效性.