星载激光光斑影像激光指向变化探测法

地面光斑足印的定位精度高度依赖于激光指向角的测量精度,星载激光光斑质心提取及其变化规律对激光指向角的分析具有重要的意义。本文基于ICESat/GLAS的激光剖面阵列（laser profile array,LPA）影像数据,首先利用灰度一阶矩阵法提取LPA的质心,精度优于0.3个像素,LPA相对定位精度优于0.11个像素。其次利用傅里叶变换和傅里叶级数拟合对LPA质心坐标的变化进行周期探测和建模分析,结果表明,激光光斑影像的质心坐标存在1.83×10^-4 Hz、3.36×10^-4 Hz、5.19×10^-4 Hz和6.71×10^-4 Hz 4个明显的周期变化,拟合结果的相关性R²达到了0.86,拟合精度可达0.4″,优于0.13个像素,得到了较好的结果。可为我国的高分七号和后续的卫星激光测高数据处理提供参考。     

星载激光光斑影像质心自动提取方法

激光光斑影像的质心提取是卫星激光测高数据处理中的重要环节,对于获得精确的激光指向角有重要的意义。本文总结了灰度重心法、高斯拟合法以及椭圆拟合法3种常用的质心提取方法,在比较其优缺点之后结合高斯曲面拟合法和椭圆拟合法,提出了一种基于高斯阈值的椭圆拟合方法,针对仿真数据进行试验,有较好的精度结果。采用GLAS（geoscience laser altimeter system）的实际激光光斑影像LPA（laser profile array）数据进行试验,发现LPA光斑质心位置变化周期约为1.5 h,幅度最大可达2~3个像素,对应激光指向角变化约9",说明在轨监视激光质心位置变化对于提高激光指向角测量精度非常必要。相关结论可为后续国产卫星激光测高仪足印影像处理提供参考。     

高分七号卫星足印影像激光光斑质心提取方法

足印影像激光光斑质心提取是精确获取激光指向位置的基础,对于提升高分七号卫星激光测高数据精度具有重要意义.设计一种基于最小二乘椭圆拟合的激光光斑提取方法,并根据反馈结果利用累计矩阵对序列影像进行粗差剔除,实现了高分七号足印影像激光光斑提取.通过仿真数据和高分七号真实足印影像进行实验,验证了该方法具有较好准确性和稳定性.未来我国在星载激光测高领域将拥有更广阔的前景,所研究的相关成果可以为后续国产激光测高技术研究提供参考.     

基于机载激光扫描数据提取建筑物的研究现状

机载激光扫描系统是集成了GPS、惯性导航系统(INS)和扫描激光测距系统并利用飞机作为运行平台,来获取地面的三维位置,进而快速生成数字表面模型(DSM)。随着机载扫描激光测距系统的不断完善和发展,获取城市DSM数据也变得越来越快速,而且方便和经济可靠,地面激光点的密度也大大提高。目前国外激光扫描系统的激光点密度一般都达到了1～20点/m2,因此利用机载激光扫描系统获取的城市DSM提取建筑物也渐渐受到重视。利用激光扫描数据提取建筑物可以分为两大类,第一类是单纯以获取的机载激光测距数据来提取建筑物,第二类是融合激光测距数据和其他相关信息的建筑物提取,如融合航空影像、融合IKONOS高分辨率卫星影像来提取建筑物。本文对国际上利用机载激光扫描测距数据进行建筑物提取的最新研究进展进行了一些分析,同时也给出了应用我国研制的机载激光扫描数据提取建筑物的试验研究和初步结果。     

车载MMS激光点云与序列全景影像自动配准方法

提出一种车载移动测量系统（MMS）激光点云与序列全景影像自动配准方法。首先采用层次化城市场景目标提取方法自激光点云提取天际线矢量,在全景影像中经虚拟成像与分割角点提取算法生成天际线矢量。然后,将提取结果作为几何配准基元,构建配准基元图,通过最小化配准基元图编辑距离进行匹配,组成共轭配准基元对,解算2D-3D粗配准模型,获得全景影像与LiDAR点云参考坐标系之间的初始转换关系。最后,为消除几何配准基元提取与匹配误差对配准结果的影响,自序列全景影像虚拟成像影像生成多视立体密集匹配点云,继而使用变种ICP算法优化其与激光点云数据间3D-3D配准参数,间接优化全景影像与激光点云间的配准参数,精化配准结果。试验结果表明,本文提出的自动配准方法可以实现车载MMS激光点云与序列全景影像的1.5像素级自动配准,配准成果可应用于真彩色点云生成等点云/影像数据融合应用。     

车载LiDAR数据的道路裂缝信息自动提取

针对传统道路裂缝检测工作中存在的问题,该文提出了一种利用车载LiDAR数据的道路裂缝信息自动提取方法。车载LiDAR系统能够在正常车速条件下直接获取道路及其两侧各种地物的高精度、高密度表面三维数据。为了提高数据处理效率,将三维LiDAR数据转换成二维强度特征影像数据。张量投票算法根据平滑度、邻近度及连续性约束原则,通过结构特征的张量表示和非线性投票能够从稀疏的、噪声的数据中推断显著性结构。通过实验分析,该方法不仅适用于激光点云生成的强度特征影像数据的裂缝提取,还适用于光学影像数据的裂缝提取,且提取精度在90%左右。     

全卷积神经网络用于遥感影像水体提取

提出了一种全卷积神经网络模型用于遥感影像的水体目标提取的方法,介绍了全卷积神经网络的基本原理及构建3种网络模型的过程。为了分析模型效果,首先搜集带有水体的影像数据,并将这些数据标注为水体和背景两类,然后利用构建的全卷积神经网络模型进行推理和学习获取先验模型,最后对测试影像进行水体提取试验。通过与传统的基于影像光谱特征的阈值法和基于图论的Grab Cut算法提取结果进行比较,验证了本文方法的可行性。     

车载全景影像与激光点云数据配准方法研究

全景影像与激光点云的高精度配准是车载移动测量系统中多传感器数据集成处理的关键环节。本文针对车载多面阵拼接全景影像与激光点云的配准问题, 提出了一套高精度的数据配准方法。通过高密度的静态激光点云解算每个面阵CCD在激光扫描仪坐标系下的外标定参数, 以实现单张CCD影像与激光点云在扫描仪坐标系下的配准, 在全景拼接过程中全景影像与单张CCD影像精确的映射关系已知, 利用扫描仪坐标系、POS坐标系及WGS-84坐标系间的转换关系即可获得全景影像与激光点云在物方坐标系下的动态、高精度的配准参数。试验表明该数据配准方法精确可靠、适用性强, 能满足基于全景影像与激光点云数据融合的城市道路竣工、部件采集、目标提取、三维重建等高精度量测应用需求。     

基于AlexNet网络的高分辨率遥感影像建筑物提取方法研究

高分辨率遥感影像的数据源日益增长使得其成为主要的遥感数据源之一。本文研究了一种基于AlexNet网络的高分辨率遥感影像建筑物提取方法,该方法是在卷积神经网络的基础上,建立一种端到端自动提取影像中建筑等物体位置的方法:首先使用图像增广技术增加数据集的丰富性和多样性;再通过超参数搜索选择网络使用的较优参数,最终实现了遥感影像中建筑物的自动提取。实验结果表明,该方法可达到75%的提取精度;与传统方法进行定性和定量对比,该方法具有耗时少、精度高的特性,对后续城市规划、三维建模等应用有着重要意义。     

基于机载LiDAR点云和建筑物轮廓线构建DSM的方法

为了获取高精度的数字表面模型(digital surface model,DSM),提出了利用离散的三维激光点云和建筑物轮廓线构建DSM的方法.首先,利用不规则三角网(triangulated irregular network,TIN)渐进滤波算法对激光点云进行预处理,得到地面点和非地面点;然后,基于高程纹理提取非地面点中的建筑物脚点,根据脚点的深度影像图,利用Canny算子提取建筑物边缘,用方位角聚类规则法对建筑物边缘规则化;最后,采用提取的离散地面点数据和建筑物轮廓矢量线构建DSM.采用柳州地区的一组机载LiDAR数据对该方法进行了实验验证,结果表明,通过该方法构建的DSM,建筑物的边缘信息比较精确.     

道路特征提取研究进展

道路信息不仅是一种重要的基础地理信息,而且可以作为提取其他地物目标的线索和参考系,从影像中提取道路是一个研究热点,具有很强的现实意义。首先阐述了道路提取的基本思想以及与道路提取有关的背景知识,然后介绍了国内外比较成熟的理论与技术,最后总结并展望了道路提取的发展趋势。     

通过预测和共线性检验快速提取直线特征

利用直线和直线条带可以方便地描述道路。在道路影像中，直线往往包含有缝隙，直线条带则会包含孔洞以及附着有不规则块。已有的方法在提取这类不甚理想的基元时都有一些缺陷。针对此情况，本文提出一种新的直线提取思路： 首先，提取边缘并细化； 然后，依据结构特点得出直线基本段； 最后，反复利用已获取的部分预测并检测出后续点。同样的思路也可用于直线条带的提取。实验结果证明，该算法具有优良的性能。     

利用高分辨率遥感影像提取建筑物方法研究

随着航空航天技术的发展,人们获取的遥感影像数据的空间分辨率不断提高,同时获取难度大幅降低。在遥感数据日益普及的今天,利用影像处理与分析技术对高空间分辨率遥感影像中的感兴趣目标进行自动提取已经成为目前遥感领域研究的热点之一。建筑物作为与人类生活密切相关的主要人工地物,是城市发展的重要标志。目前,通过对高分辨率遥感影像进行建筑物自动提取已经成为建筑物信息获取的重要手段,而建筑物信息可用于进一步研究城市的扩张与发展、城市土地利用现状与变化、城市规划、城市热岛效应、人口估计与预测、灾害监测预警与评估等。     

Reducing hillslope size in digital elevation models at various scales and the effects on slope gradient estimation

Several models simulate watershed areas by delineating hillslopes. Hillslope size depends on the length of stream tributaries, which are affected by the drainage area threshold (DAT). There is no universal approach to identify the appropriate DAT. Therefore, a method to derive the DAT and a series of steps to delineate a watershed into smaller sizes were proposed in this study, and the impact of hillslope size on slope gradient estimation was investigated. The DAT obtained in this study was smaller than that obtained using other methods, resulting in a shorter length of the tributaries. Dividing these tributaries into equal short segments and using them to delineate the study area reduced the size of the hillslope. The results revealed that the shorter the length of the tributaries, the smaller the hillslope size. The accuracy of gradient estimation increased when the size of the hillslope was reduced.     

基于Freeman编码的遥感影像直角型房屋半自动提取方法研究

通过分析遥感影像中直角型房屋特点,本文提出一种新的房屋提取方法:利用Freeman编码推导出常见直角型房屋代码,使得每一种形状房屋都具有惟一编号,且编号不随房屋大小、方位及位置改变而改变,利用Hough变换提取房屋角点并剔除伪角点,最后利用模式匹配方法获得各个角点之间的连接关系。实验结果表明该方法具有较强的抗噪性,能有效提取影像中直角型房屋。     

运用文本处理框架抽取中文事件

针对目前网页文档中文事件抽取的关键问题,该文提出利用开源的通用文本处理框架进行中文事件抽取的方法。设计了文本处理框架中文事件处理流程,开发文本处理框架插件,解决中文分词与词性标注、领域词典、中文抽取规则设计等关键技术,实现了中文事件的类型识别和元素抽取。并以4类政治事件为例,进行中文事件抽取实验。实验结果表明,基于文本处理框架的中文事件抽取具有良好的通用性及较好的抽取效果。     

结合模糊分割和遗传算法的航空影像车辆提取方法

利用高分辨率遥感影像实现道路车辆监测在交通管理系统中占有重要地位,然而受成像条件及车辆本身颜色多样性的影响,很难从遥感影像中直接提取道路车辆。为此,本文提出了一种结合遗传算法和数学形态学的遥感影像道路车辆提取方法。首先利用模糊聚类方法建立影像分割模型,并利用遗传算法对其进行求解,从而实现影像中道路、车辆及环境的精确分割;然后对分割结果中不同层进行赋值,实现分割结果的二值化;最后利用数学形态学操作从分割的道路-车辆的二值结果中剔除道路,从而实现道路车辆的提取。利用本文方法对航空影像进行了道路车辆提取试验。试验结果表明,本文方法不仅能够准确识别地面车辆位置,还能精确提取其轮廓线。     

基于边缘检测的编组法直线提取

对直线相位编组法进行改进，提出了一种在边缘检测基础上进行相位编组提取直线的方法。该方法充分利用了图像的梯度和幅值信息，能够比较准确地提出物体的边缘直线，克服了相位编组法中边缘灰度幅值信息利用不够、容易生成多边缘、不利于突出物体主边缘直线的缺点。在大比例尺域市房屋的提取中能发挥比较好的辅助作用。     

多源影像融合在目标识别与提取中的应用

讨论了多源影像融合技术在改善目标识别与提取效果中的一些应用，给出了部分试验结果，说明了多源数据融台技术是未来目标自动识别系统的重要组成部份。     

植被指数在“北京一号”数据耕地提取中的应用研究

本文旨在研究探讨适合我国最新发射的高性能对地观测"北京一号"小卫星影像中耕地提取方法。通过分析"北京一号"小卫星数据的波段特征,以山东曲阜多光谱图像为试验数据,计算典型的6种植被指数,在Erdas中建立模型,进行了耕地提取试验,并以灰度图像融合数据人工判读的结果作为参考数据,进行了精度评定。将适合"北京一号"小卫星数据的最佳植被指数提取模型应用于整个山东省的耕地提取中,得到修正植被指数提取模型,从而在"北京一号"小卫星数据耕地提取应用领域做了有效尝试。