面向无人机影像的改进FNEA分割方法

针对无人机影像光谱信息量不足导致的影像分割精度较低和同类地块过度分割问题,本文设计了一种面向无人机影像的改进FNEA分割方法。首先,利用特征提取方法,构建原始RGB影像的不同纹理和植被指数特征影像;然后,基于改进分离阈值法选择最佳植被指数和纹理特征;最后,将最佳特征与原始RGB数据融合,采用FNEA算法进行影像分割。将改进FNEA方法与多种分割方法对比,结果表明改进FNEA方法的分割精度更高,同一地块内过度分割可得到较好控制,适合无人机影像的分割。     

基于对偶四元数的不同地形无人机影像区域网平差解算方法

随着对地观测技术的发展,通过各种传感器获取的影像越来越多。无人机遥感技术以其方便、快捷、成本低、可云下飞行的优势正越来越多地运用到铁道沿线信息的获取中,为保证后续分类、信息提取、面积量算的精度,对无人机影像进行区域网平差具有重要意义。考虑到无人机影像具有像幅小、数量多、基线短、重叠度不规则等特点,将对偶四元数引入到无人机影像定向过程中,提出了一种利用对偶四元数进行无人机影像区域网平差解算的方法,并针对不同地形区域的无人机影像进行实验。实验结果表明:本文提出的算法应用到无人机影像区域网平差中,精度与常规光束法区域网平差相当,所需像控点数量及分布与常规光束法区域网平差相当,本文研究为提高无人机影像区域网平差的解算效率探索了一种新思路。     

无控制点数据的无人机影像快速处理

本文以四川地震灾区作为典型研究区,尝试在无其他控制点数据时,仅利用小型无人机影像和无人机系统自身记录的辅助数据,进行无人机影像的快速匹配、拼接和纠正处理。首先,对小型无人机获取的影像数据和辅助数据进行了详细分析,然后,将小区域原始影像利用影像匹配算法进行自动拼接,拼接后的分块区域再根据辅助数据进行纠正处理。SIFT算法被运用到无人机影像的匹配中,达到了较好的速度和精度;分块拼接后的成果利用辅助数据的伪中心点进行纠正,相对精度较高,镶嵌结果无视觉错位。最后,将纠正结果和GoogleEarth影像数据叠加进行精度检查,主要标志性地物重叠良好。     

无人机倾斜影像自动检索及影像姿态恢复

无人机倾斜摄影测量颠覆了以往正射影像只能从垂直角度拍摄的局限,在三维建模中有广泛的前景。针对有些无人机倾斜影像数据无相机标定参数、无航带信息（无序）、无POS信息的现状,本文以计算机视觉中基于内容的影像检索方法与改进的渐进式SFM方法为基础,提出一种“三无”影像自动检索、空中三角测量及影像三维重建的方法。该方法首先通过提取的特征检索出相似影像并建立网络结构,然后将影像进行两两匹配增强对应关系并进行连接点的追踪,最后利用光束法平差方法对其进行平差,获取影像集的三维点云,提高大规模影像检索、影像匹配速度的同时,提高重建的精确性和鲁棒度。本文选取三组典型试验区大数据量倾斜影像数据进行试验,立体实测控制点中误差可以达到平面0.16m/高程0.18m,试验验证了方法的稳定性、可靠性和实用性。     

小波变换与FCM聚类的QuickBird影像特征空间识别分析

遥感影像分类是应用遥感影像进行地学分析等其他应用的重要准备工作,它的精度将直接影响到后续的分析工作。纹理特征对于提高高分辨率遥感影像的分类精度具有重要意义,小波变换的"时-频"分析方法在遥感影像纹理分析方面有着独特的优势。本文采用QuickBird影像,利用小波分解得到影像的纹理特征,结合光谱响应值组成特征空间,再利用模糊C均值聚类方法对影像进行分类。实验结果显示:加入了纹理特征的影像分类精度有所提高,同时,同一类地物的内部均一性有所改善。小波分析对于细微纹理特征的提取效果比粗纹理要好。     

基于Dense SIFT特征的无人机影像快速拼接方法

特征匹配是无人机影像拼接过程的关键步骤,针对传统的特征匹配方法在影像拼接过程中获取匹配点少、特征点分布不均匀、匹配耗时长等问题,本文提出一种基于Dense SIFT特征的无人机影像快速拼接算法。首先,利用影像POS信息构建连接矩阵以引导匹配过程;然后在降采样影像上进行影像分块,利用Dense SIFT算子获取初始匹配点,并采用两次NCC方法分别实现降采样影像和原始影像上匹配点的精化;最后,基于共线方程将影像投影至物方面上,完成影像的快速拼接。本文选取2组无人机影像进行拼接实验,将本文算法与SIFT和SURF匹配拼接方法进行对比,结果表明：在影像特征点匹配方面,本文方法获取匹配点数量是SIFT和SURF算法的5倍以上,且匹配点分布更加均匀;在影像拼接结果方面,本文方法不仅能够较快完成影像拼接,而且有效避免了拼接影像中的“重影”现象,保证了较好的拼接质量。     

面向地形特征的DEM与影像纹理差异分析

纹理分析方法在宏观地形特征分析方面具有较大的优势与潜力,但当前缺少对DEM与影像数据纹理特征差异的系统分析研究.本文采用灰度共生矩阵为纹理量化模型,选取了8个不同地貌单元的样本数据,对DEM和遥感影像2类数据的纹理进行了特征值对比分析,纹理特征稳定性分析,纹理特征组间差异性分析.实验结果表明,在所测试的二阶角矩,对比度,方差,熵4个纹理指标中,DEM和影像的对比度特征值间具有显著的相关性;通过不同地貌样区纹理特征值对比分析发现,DEM数据在地形起伏较大区域纹理特征更为明显,遥感影像数据则受地表覆盖物影响较大;从地形特征的稳定性角度分析,DEM数据在丘陵和山地分析有优势,影像数据则在平原和台地分析表现更好;从地形特征差异性角度分析,DEM数据要优于影像数据.进一步采用光照模拟和坡度数据以增加DEM纹理信息,研究结果表明,DEM派生的2类数据在地形量化差异性方面改进明显,并大大优于影像数据.     

低空无人机航摄系统应用实例研究

低空无人机航空摄影测量系统作为目前高效的高分辨率航空影像获取系统,可以在云层下低空甚至超低空平稳飞行并获取影像,不仅弥补了卫星遥感和常规航空摄影经常因云层遮挡获取不到影像的缺陷,也解决了传统卫星遥感重访周期过长,应急不及时等问题。无人机的飞速发展,为各个方面提供了新的技术,也快速的渗透到各个行业,如航摄型无人机、气象监测型无人机、地质勘测型无人机、农药喷洒型无人机、林业普查型无人机、电力电网巡航型无人机等,依托计算机技术、通讯技术、飞控技术、测控技术等让无人机进入到大发展的阶段,目前无人机遥感平台有:固定翼无人机、直升翼无人机、飞艇、六旋翼无人机平台等。     

基于GDAL的无人机影像快速拼接方法研究

在突发地震等自然灾害时,通常利用无人机进行应急航空遥感测绘获取受灾区域影像数据,由于无人机影像数据量较大,采用传统方法拼接速度慢,耗时长。本文提出一种通过影像坐标,快速进行无人机影像拼接方法,并结合实验,利用GDAL及OGR开源库,实现应急航空测绘中无人机正射影像的快速拼接。结果表明,该方法切实可行,有一定的实用价值。     

黑河流域中游无人机遥感影像数据处理

无人机低空遥感技术是航空遥感领域一个新的发展方向,具有低成本、快捷、灵活机动,以及数据高时效、高分辨率等特点。本文以无人机低空遥感在黑河流域中游张掖的应用为例,介绍了无人机低空遥感系统的基本构成,论述了影像数据的获取、影像的匀色、特征点的提取与匹配、几何纠正与镶嵌、DTM和DOM的生成等处理流程与分析方法。实验结果表明,无人机低空遥感系统能够满足局部区域内的高分辨率、大比例尺基础数据采集的实际需求,在三维重建、土地调查、环境监测等领域具有良好的应用前景。