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近几十年来,基于遥感影像进行水深反演一直是国内外学者研究的热点。本文使用WorldView-3高分辨率卫星影像,结合卫星测高数据,以中国海南岛附近的蜈支洲岛及其附近海域为主要研究区域,在进行数据预处理、底质分类之后,分别通过多元线性回归模型、Stumpf对数比值模型和BP神经网络集中对岛屿周围0~20 m水域的水深进行反演和结果分析。结果证明,对这3种模型而言,在进行底质分类之后精度都会明显提升。其中,BP神经网络反演水深精度最高(均方根误差范围为0.2~0.7 m),多元线性回归模型次之(均方根误差范围为0.3~0.8 m),对数比值模型精度最低(均方根误差范围为0.6~1.1 m)。 相似文献
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一、机载激光雷达技术简介 机载激光雷达技术(LiDAR:Light Detection and Ranging,ALSM:Airbome Laser Swath Mappjng)由激光扫描仪、GPS和IMU三部分组成,安装在一般航摄飞机上,激光器向地面发射激光束,并接收激光反射脉冲(echo),由此计算出飞机和地面点之间的距离.再根据飞机上GPS记录的三维坐标值,结合飞机当时的飞行姿态(由IMU获得),共同解算出地面点的三维坐标. 相似文献
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利用线特征进行高分辨率影像与LiDAR点云的配准 总被引:4,自引:0,他引:4
试图从离散点云数据中寻找影像的同名点是非常困难的,因此传统的基于同名特征点的配准方法难以使用。应用共线方程作为严格配准模型,利用LiDAR点云空间中的线特征替代传统配准模型中的点特征,取得了高精度的配准结果,同时对点云密度和影像分辨率之间的尺度关系进行了半定量分析。 相似文献
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