基于SAR的复杂城市环境的3D重建

本文应用SAR影像进行城市的3D重建。进行城市建模的数据来源通常是基于立体影像对或者机载激光扫描的密集点云,首先对本文主要工具SAR系统与这些标准机载数据进行比较。SAR影像采集的优势是不受地点和天气的影响,相比较低质量的几何的和无线电的数据,这是由于此系统具有侧视能力。航空影像或者LIDAR数据的低质量更增加了城市的自动3D数据采集的难度。基于这点,本文的方法是应用SAR影像进行变化检测和半自动建筑物的重建。为验证此方法,SAR模拟器结合已有3D矢量模型。用此方法,基于已有的3D城市模型模拟生成的SAR影像和真实影像用于变化检测。交互方式建立3D目标的形状,此3D目标的形状作为模拟器的输入数据,训练操作者解译SAR影像。另外,此方法还可以用于半自动的建筑物重建。     

GIS中城市平面地图的模糊矢量化算法及实现

采用保护区域二次细化算法、围线法追踪边界、分裂法折线化以及模糊连接等手段对二值地图图像进行了矢量化预处理，处理过程中逐步消除噪声，再运用模糊模式识别方法对地图图形的图元进行识别并矢量化，得到比较满意的结果。     

基于多种子点模糊连接度的SPOT影像道路提取

结合模糊连接度理论和SPOT影像上道路的表现特性提出了主干道路半自动提取的方法。首先,对原始影像进行去噪滤波处理,再人工选取能够代表道路特性的种子点,计算出各个像素点相对种子点的模糊连接度,将模糊连接度值大于一定阈值的像素点提取出来,从而得到道路线的支持区域;接着对二值道路域细化抽去得到道路中心线;实验证明,该方法可以取得较好的效果。     

基于多种子点模糊连接度的SPOT影像道路提取

结合模糊连接度理论和SPOT影像上道路的表现特性提出了主干道路半自动提取的方法.首先,对原始影像进行去噪滤波处理,再人工选取能够代表道路特性的种子点,计算出各个像素点相对种子点的模糊连接度,将模糊连接度值大于一定阈值的像素点提取出来,从而得到道路线的支持区域;接着对二值道路域细化抽去得到道路中心线;实验证明,该方法可以取得较好的效果.     

GIS中城市平面地图的模糊矢量化算法及实现

采用保护区域二次细化算法、围线法追踪边界、分裂法折线化以及模糊连接等手段对二值地图图像进行了矢量化预处理，处理过程中逐步消除噪声，再运用模糊模式识别方法对地图图形的图元进行识别并矢量化，得到比较满意的结果。     

扫描细化算法的地图自动矢量化研究

栅格地图自动矢量化是地理信息采集的重要方式,但目前的主流自动矢量化软件的处理结果却不尽如人意,需要进行大量的后期编辑处理。本文根据栅格线体的形态特征设计了通过对栅格线体的序贯推扫获取待定像元,再从待定像元处进行截断扫描获取截断处的中心像元,最后再反连该中心像元及上一中心像元的扫描细化算法。该算法的细化结果受线体边缘条件的影响小、中心特征像元较少、细化精度较高。设计了针对于扫描细化算法计算结果中细化线体像元被分为了特征点与普通点的自动追踪矢量化算法,减少了坐标转换量的同时还使矢量线体结点较少、拟合光滑后更加趋于栅格线体中心、在交点处线体不相互打断,大大提高了自动矢量化及其后处理工作的效率。文章还分析了栅格区划图的自动矢量化及后处理方法。     

一种Voronoi图的扫描地图矢量化方法

提出了一种基于Voronoi图的扫描地图矢量化方法。该方法首先对需要矢量化的图层所对应的图像进行二值化,采用二值栅格边界追踪技术提取边界像元;再以这些边界像元的中心点为基础建立Voronoi图,依据拟定的骨架线判定规则,提取满足条件的Voronoi边形成骨架线,获得矢量化要素数据。实验结果表明,该方法能处理较为复杂的扫描地图,具有较好的识别效果和处理速度。     

一种带地理坐标识别的纸质地图快速矢量化方法

通过传统纸质地图扫描而成的栅格影像在进行人工矢量化时,需对矢量数据进行坐标转换,耗时耗力且精度也往往受人为主观因素的影响.为了实现快速且准确的矢量化处理,提出了一种附带地理坐标识别的纸质地图快速矢量化方法.首先利用扫描后的栅格影像与经纬度模版影像进行SURF特征匹配,从而获取经纬度标识信息和对应的横纵坐标信息;再计算仿射变换模型参数;最后在矢量化的过程中实现由像素坐标到地理坐标的转换.实验结果表明,该方法不仅能实现栅格影像矢量化,而且可准确完成矢量数据的坐标转换,提高了纸质地图的矢量化处理效率.     

海岸线变化趋势预测方法研究与系统实现

建立海岸线预测系统是为了实现海岸线预测的量化和自动化。系统分由三个部分组成:遥感影像海岸线边缘提取与矢量化、海岸线相关因子计算(变化速率与分维度)和海岸线变化趋势预测。以海岸线遥感影像为数据,通过八邻域法海岸线边缘提取及矢量化、海岸线相关因子计算两个功能模块的处理,基于GM(1,1)模型的海岸线变化趋势预测模块对输入的四期矢量海岸线数据建立GM(1,1)模型,根据用户输入的预测原点和预测精度,得到若干预测点,继而得到预测的海岸线轮廓。系统采用C#语言基于ESR I ArcOb jects的开发来实现。该系统在辽宁省国土资源规划地理信息系统中得到应用和推广。     

栅格数据图斑边界矢量化的一种简便算法

本文提出了遥感影像图斑边界矢量化的一种简便算法,该算法利用待选点优先原则具有的逻辑严密、原理简单的特点,并通过排除内像素角点及伪相邻的像素角点确定出真实待选像素角点集,来跟踪边界多边形的顶点。试验结果证明本算法可用于图斑的快速矢量化。     

基于数学形态学的遥感影像边缘检测研究

针对含有复杂地物、边缘密度大的遥感影像,提出了一种基于多结构元素形态学的边缘检测方法。首先,根据遥感影像的特点,用形态学的开闭滤波器去除影像中的噪声点。然后基于多结构元素形态学进行边缘检测,最后,对边缘检测结果进行二值化及细化处理。并同Sobel及Canny算子的检测结果进行了比较。结果证明,该方法能有效地提取边缘、保护细节。     

基于形状特征的矢量数据与影像数据配准方法研究

本文提出将矢量空间数据与影像数据间配准转换到矢量空间数据间匹配的思路,并开展了相关研究。本文主要思路是通过对影像数据进行基于形状特征的提取及矢量化,然后利用矢量空间数据间匹配方法对矢量化后数据和现有矢量空间数据进行匹配,获取匹配实体对;在获取的匹配实体对中选取控制点对,在矢量化后数据中选取控制点,将所选取的控制点反馈到原始遥感影像上进而获得控制点相应的像元坐标;最后应用矢量化后数据中控制点的像元坐标数据和现有矢量空间数据中对应的同名点坐标数据对原始影像进行几何纠正,从而实现矢量空间数据和影像数据的配准。     

ETM和SPOT融合影像制作土地利用分类图

以辽阳地区为试验区,采用ETM多波段和SPOT全色遥感影像为主要信息源。利用遥感图像处理软件ERDAS对影像进行几何配准、图像增强等一系列处理。利用HIS变换和主成分分析法进行影像融合试验,对比分析融合结果,融合后影像同时具有多光谱和高分辨率的特性,提高了影像解译度。参考国家分类标准,选取农村、水体、旱地、林地、菜地、城市和水田七大类进行分类试验。采用监督分类的方法对主成分变换融合后的影像进行土地利用分类。最后,在ArcGIS软件中进行矢量化处理,制作土地利用分类图。使用该方法制作的辽阳地区土地利用分类图,可以满足一般用户对土地利用分类图的要求。     

基于Qt的卫星影像数据操作平台构建

随着可用卫星的传感器型号、数量的增加和影像光谱及空间分辨率的提升,卫星影像的数据量在显著增加。因此,构建针对大数据影像的操作平台是必不可少的。本平台是采用C++编程语言,利用Visual Studio2010集成开发环境系统开发出来的应用程序。本文首先对GDAL与Qt的体系结构进行了介绍,随后对平台中实现的功能进行了详细介绍,分析了大数据量影像的处理策略与利用GDAL库实现影像校正。本平台主要具有影像显示、建立影像金字塔、查看影像直方图、空间二维量测、手动选点几何校正及自动几何校正的功能。     

基于ArcSDE的GIS空间数据一体化管理系统

较为详细地介绍了运用ESRI公司的组件ArcEngine进行二次开发以及常用的组件属性、方法、事件的应用,并基于该组件提供的空间数据处理、空间分析功能,利用可视化开发工具进行系统的开发实践.该系统的建设使用面向对象的开发语言,充分利用了AreEngine提供的完备的空间数据分析、处理、显示等功能,有效提高了应用系统的开发效率,具有良好的外观和完善的功能,用户不再需要面对复杂的GIS概念和操作就可以适用本系统.     

利用局部梯度最大值的半自动道路提取

针对目前测图中半自动道路提取的现状和不足,文章提出了一种基于局部梯度最大值的道路测图算法:根据人工输入的初始条件,将影像上局部梯度最大值点作为道路边缘兴趣点,利用基于局部梯度最大值点的边缘扩展算法建立道路跟踪模型,并将该算法应用到资源三号卫星(ZY3)应用系统三线阵数字线划图生产软件中半自动道路识别。针对资源三号卫星影像乡村道路实验表明,该方法操作简便、符合作业习惯,能实时进行半自动道路测图,降低了道路测图的工作强度,提高了道路边缘的定位精度和测图效率,具有较好的应用价值。     

遥感影像流程化处理系统的设计与实现

在进行遥感影像处理过程中,因处理目的不同而采用不同的方法来处理遥感影像,同时遥感影像处理流程并非是一个简单的单步操作,而是多种操作综合的结果。遥感影像类型颇多,处理流程差异较大,因此,固定的流程化操作显然不妥。本文将建立一个高效集成的处理系统,它可以方便用户定制直观的处理流程,并且提供较优的扩展功能。本系统在实际遥感影像处理应用(如数据融合等)中已经取得了理想的效果。     

融合车载影像与点云的道路边界提取与矢量化

车载激光点云的数据不完整和影像连续帧之间的地物重影现象给提取连续、完整的道路边界带来了巨大挑战。提出了一种融合点云与全景影像的道路边界提取与矢量化方法。首先,分别从点云和全景影像中提取初始道路边界点,然后基于非闭合Snake模型融合两种数据源中的道路边界点,实现结构化和非结构化道路边界的准确提取与矢量化。该融合过程首先基于点云中的道路边界构建特征图,并以车载影像中的道路边界提取结果为初始轮廓,然后基于道路边界的几何特性构建非闭合Snake模型,最后通过求解该模型实现多源道路边界点的融合,并完成道路边界线的矢量化。将该方法应用于2个城市场景数据集,结果表明：该方法可有效提取形状多样的结构化和非结构化道路边界,对由于遮挡导致的数据不完整和多帧影像中的地物重影具有较强的鲁棒性,对城区道路边界提取的精度、召回率、F1值分别优于95.43%、89.27%、93.38%。     

模糊Hough变换算法在城市道路提取中的应用

采用形态学细化算法,将二值化影像形态学细化之后再进行峰值检测,有效地去除了虚假峰值,提高了道路提取精度及计算效率,为此,利用用模糊Hough变换算法提取遥感影像中的城市道路。试验表明,其方法在计算效率、提取精度以及内存占用方面具有明显优势。     

不同无人机航测影像处理方案效果对比

基于无人机航空影像摄影技术,提出单独控制点影像处理、优化POS(定位定姿系统,Position and Orientation System)影像处理和优化POS结合控制点处理三类共计6种影像处理方案,对比分析了6种影像处理方案的效果,结果表明:采用单独控制点影像处理的效果最佳,其次为优化POS结合控制点影像处理,最差的为原始POS数据影像处理;单独控制点和多基准CORS(连续运行参考站,Gontinuously Operating Reference Stations)基站优化POS数据+3控制点处理方案的精度满足1∶500比例尺精度要求,具有较高的影响处理精度,但是单独控制点需要在野外布设大量的像控点,不利于航测工作效率,在设备和环境条件允许下,推荐采用CORS基站优化POS数据+控制点方式进行影像处理。