单频机载激光测深海陆回波自动分类方法EI北大核心CSCD

海陆回波分类是机载激光测深中的一项波形预处理步骤,关系着后续信号检测和点云生成的精度。针对现有海陆回波分类方法不适用于单频机载激光测深系统且自动化程度不高的问题,本文提出一种单频机载激光测深海陆回波自动分类方法:首先,通过首末回波信号检测及点位计算获得回波的点云高程特征;然后,采用高程直方图拟合的方式确定平均水面位置,依据点云高程特征判定大部分回波的海陆属性,对余下的未定回波,仅保留其中的最强信号并统一处理为单信号回波,同时提取波形的信号特征和能量分布特征,依据点云高程特征的相似性自动建立训练样本集;最后,利用支持向量机分类器实现未定回波的分类。采用国产系统Mapper5000采集的实测数据进行试验,结果表明基于首末回波点云的初分类可快速、准确地对远离海陆交界处的回波进行分类,基于波形特征的未定回波分类可在自动建立的训练样本集支持下实现海陆交界处未定回波的高精度分类。与传统方法相比,本文方法无须近红外通道波形和人工样本的辅助就可以达到较高的分类精度,其中总体分类精度可达99.82%,海陆交界处分类精度可达91.59%。     

改进LM模型在机载小光斑LiDAR数据分解中的应用

机载小光斑Li DAR是近年来遥感领域的新兴技术,它对回波脉冲进行全数字化的记录,通过分解返回波形能够得到更加丰富的信息。针对传统LM波形分解算法容易陷入局部最优的问题,引入改进LM模型,采用信赖域技巧使得参数解全局收敛。实验证明,该方法相比传统LM能够得到更加可靠的波形分解结果,并且对城区、郊区和山地区域适应性好,具有较强实用价值。     

基于GPU的全波形并行LM分解算法

波形分解是机载激光雷达全波形数据处理的重要基础工作,通过求解波形函数模型的参数,将波形数据利用具体的函数模型拟合出来,实现对全波形及其中各个子波形函数表达。LM(Levenberg-Marquardt)算法及其改进的算法是波形分解中对参数进行拟合求解的常用方法。针对LM算法在参数拟合计算的过程中存在大量迭代和矩阵运算,提出了基于线程块组和线程两级并行粒度的并行计算方案。将串行多次循环迭代求解参数改为单次并行计算取最佳值实现对参数的选择,将矩阵运算进行线程块的协同并行计算,实现了LM算法在通用计算图形处理器上的并行计算。实验证明,在规定阈值条件下,并行LM降低了算法的迭代次数,提高了波形分解LM算法的计算效率,为提高波形分解的处理效率提供了研究思路。     

基于小面元的多源遥感影像高精度配准方法

基于几种高精度的匹配方法，引入了小面元微分纠正的思想，设计出一种高精度影像相对配准方法。实验结果表明，该方法对多种遥感影像有很强的适应性，相对配准精度高，尤其适用于变形明显或山区多源影像间的高精度配准。     

基于小面元的多源遥感影像高精度配准方法

基于几种高精度的匹配方法,引入了小面元微分纠正的思想,设计出一种高精度影像相对配准方法.实验结果表明,该方法对多种遥感影像有很强的适应性,相对配准精度高,尤其适用于变形明显或山区多源影像间的高精度配准.     

基于偏微分方程的去噪方法

利用偏微分方程抑制图像噪声已经被认为是具有显著效果的图像去噪技术。在阐述图像噪声模型的基础上研究了图像去噪的偏微分方程模型,并对偏微分方程中的参数选择进行了讨论。为了保持图像的边缘信息,对经典模型参数进行了改进。实验结果表明,偏微分方程适用于图像噪声的抑制,并且可以在抑制图像噪声的同时,保持较好的边缘信息。     

一种高斯过程回归的水体吸收系数反演模型

水体吸收系数是评价水体环境质量和衡量海洋对全球气候影响的重要因子.水色遥感作为目前对大范围海洋进行长时间连续监测的唯一手段,可以借助于合适的反演模型从影像上获取水体吸收系数.然而现有模型多为经验模型,反演精度和水体适应性都较差.基于自建的全球水体光学原位测量数据集SeaBASS2020,通过选用412、443、490、510、560、620、665 nm波段的遥感反射率以及620、665 nm与其余5个波段的遥感反射率比值作为模型输入特征,并以Matérn函数作为模型的核函数,提出一种基于高斯过程回归的水体吸收系数反演模型GPR-a.实验结果表明,在反演精度上GPR-a较传统的波段比值经验模型有大幅提升,其中决定系数R2提升了24.79％,均方根误差σRMSE和平均相对误差εMRE分别降低了50％和35.17％.此外,实验还验证了GPR-a具有较强的鲁棒性和极佳的反演值不确定度估计能力.     

基于最佳扫描行快速搜索策略的线阵推扫式影像微分纠正算法

线阵推扫式影像的几何纠正是当前海量遥感影像数据处理的难点与性能瓶颈。基于严密几何模型对线阵影像进行微分纠正是生成各级影像产品的基础,其核心是地面点的反投影,即确定地面点对应的最佳扫描行。传统的最佳扫描行搜索算法基于像方的共线方程迭代计算,效率低,实用化程度不高。本文基于严密几何模型提出一种适用于大数据量线阵影像微分纠正的最佳扫描行快速搜索策略,利用扫描行投影面进行物方几何约束,通过判断物方点到扫描行投影面的距离定位最佳扫描行。由于线阵列CCD像元并非严格按照一条直线排列,笔者讨论了CCD线阵的分段处理以及分段投影面的确定方法。利用机载ADS40、火星快车HRSC线阵影像进行试验。结果表明,本文方法仅需少量几次物方空间解析几何迭代计算即可精确定位最佳扫描行,计算效率相比基于像方的搜索方法提高了8倍以上,线阵影像微分纠正速度提升了6倍以上。     

小波超分辨率重建算法及其在SPOT影像中的应用

影像超分辨率重建就是从一系列质量较差、分辨率较低的图像来重建图像质量更好、空间分辨率更高的影像的算法.在将所有低分辨率影像纳入同一参考格网中考虑的情况下,低分辨率数据相当于一非规则采样的交错采样数据.本文在多分辨率分析的基础上对基于小波的影像超分辨率重建理论进行介绍,并将现有的小波超分辨率重建算法推广到更一般的运动模型,以充分利用交错采样数据的内在规律性和结构特征,同时针对SPOT影像的特点,分析SPOT影像的调制传送函数,对SPOT重建影像进行包括去噪与解卷积的复原后处理.最后给出基于小波的SPOT影像超分辨率重建结果,表明遥感影像的超分辨率重建在应用中取得进展.     

Radon变换在运动估计中的应用

根据Radon变换的性质,将投影理论引入运动参数估计中;通过试验证明,Radon变换能够在精度损失很小的前提下极大地提高运动参数估计的效率.