数字航空摄影三维重建理论与技术发展综述

航空摄影测量作为摄影测量学最重要的分支之一,近年来得到了长足的发展。倾斜航空摄影和无人机摄影测量等多种新作业模式的出现,给传统航空摄影测量带来新的挑战的同时也催生出了诸多新的解决方案。此外,人工智能领域计算机视觉技术和深度学习技术中的新理论、新方法不断融入航空摄影测量中,推动航空摄影测量向智能化、自动化方向发展。当代航空摄影测量学已经是多种传感器融合、多种数据采集方式结合、传统摄影测量和人工智能技术交叉的产物。三维重建是航空摄影测量的核心问题之一。本文阐述了当代航空摄影三维重建技术的发展趋势和存在的问题,着重从航空影像的同名连接点自动提取与匹配、区域网平差、密集匹配和单体化建模4个方面对当前的研究现状进行了总结讨论,给出了当前国内外主流的航空影像摄影测量处理框架。     

洞庭湖流域各季节旱涝及其与大气环流和关键区海温的关系

利用逐月降水数据和NCEP/NCAR再分析数据,分析了洞庭湖流域春、夏、秋季57年来旱涝异常的年际变化以及典型旱涝异常年份的全球海温分布形势,并利用降尺度和趋势分析方法探究气象因子对ENSO和关键区海温的响应,以加强对流域旱涝前期影响因素的认识。结果表明：1）流域在春、秋季旱涝变化趋势不明显,在夏季较明显地变湿。2）前期冬、夏季ENSO事件分别对流域春、秋季旱涝产生显著影响,而与夏季呈不显著的统计特征。3）在消除前期ENSO信号后,阿留申群岛附近海域（S3）、澳大利亚东部海域（S4）海温和印度洋偶极子（Indian Ocean Dipole, IOD）现象仍分别为春、夏、秋季与流域旱涝有密切联系的海温因素。4）S3区SST对流域春季旱涝的影响通过西风带环流实现,S4区SST偏高似乎是东亚夏季风强度偏弱的表现,成熟的IOD现象为流域秋季旱涝的主导因子。     

SA R影像和光学影像梯度方向加权的快速匹配方法

针对SAR影像与光学影像之间存在显著的非线性灰度差异导致影像匹配困难的问题,本文提出了一种基于影像结构特性的快速匹配方法(SAR-to-optical fast matching algorithm,SOFM).传统基于影像灰度的匹配方法一般难以抵抗影像间的非线性灰度差异,而影像中的几何结构和形状特征在不同类型的影像之间较为稳定,因此本文综合利用影像的梯度幅值和梯度方向信息构建出一种能够有效表达影像结构的特征描述符—角度加权方向梯度(angular weighted orientated gradients,AWOG),随后基于模板匹配的策略,选择描述符之间的差值的平方和(sum of squared difference,SSD)建立用于匹配的相似性测度,并给出了在频率域中表达的影像匹配函数.基于SOFM方法建立了一套完整的影像匹配流程,随后选择多组影像进行匹配试验,结果表明,本文方法能够有效抵抗SAR影像与光学影像之间的非线性灰度差异,并且在匹配性能和匹配精度等方面都优于经典的基于影像灰度的匹配方法以及其他基于影像结构特性的匹配方法.     

洞庭湖流域夏季旱涝与降水同位素丰度的关系

稳定同位素在自然界中含量稀少,对环境变化极为敏感并能够记录环境变化.水稳定同位素技术被广泛地应用于水文气象、气象诊断和古气候恢复等领域.目前关于中国南方降水中氧稳定同位素的代表性问题一直存在争议,实测同位素数据的时间跨度短、取样不连续以及各站点的空间分布不均匀都对研究产生不利影响.文章利用实测的和isoGSM2模拟的水...     

长沙降水中稳定同位素的昼夜差别

基于长沙地区降水稳定同位素的实测数据,对不同季节（暖半年、冷半年）、不同降水类型（对流降水、平流降水）、不同降水强度下昼、夜降水中稳定同位素的变化特征进行分析和比较,旨在揭示昼夜降水中稳定同位素的差异及其影响因素,深化对季风区降水稳定同位素变化规律的认识。结果表明：降水中δ¹⁸O在暖半年时段夜间比白天偏正,而在冷半年时段白天比夜间偏正,且均与降水量呈反比;无论在暖半年还是冷半年,相较于白天,夜间温度低相对湿度大,降落雨滴中重同位素蒸发富集作用较弱,从而降水中过量氘d在夜间偏正;由于下垫面水汽再循环对大气水线（LMWL）的影响大于雨滴云下二次蒸发的影响,LMWL的斜率在白天较夜间偏正。在对流降水主导条件下,强烈的辐合气流携带低层具有相对富集同位素的水汽上升,形成降水中的δ¹⁸O明显偏正;相较于对流降水主导,平流云中微弱的空气垂直运动使得高层具有相对贫化同位素的水汽辐合,形成降水中的δ¹⁸O较为偏负;LMWL的斜率则在平流降水主导时更大。随降水强度的增加,降水中稳定同位素逐渐偏负,LMWL斜率和截距均明显增大;在降水强度≥0.1 mm/12 h时,LMWL的斜率在白天更大,截距在暖半年晚上和冷半年白天更大;降水强度≥5.0 mm/12 h时,LMWL的斜率和截距在暖半年白天和冷半年晚上更大。     

一阶高斯方向可调滤波器引导的多源卫星遥感影像配准方法

针对多源遥感影像间由于存在显著的非线性辐射差异,导致影像配准困难的问题,提出了一种由一阶高斯方向可调滤波器引导的多源影像配准方法。首先,基于影像自带的几何参考信息,计算出参考影像与待配准影像在像方空间的重叠区域,以参考影像面为基准对重叠区域进行均匀分块,通过有理函数模型和数字高程模型计算对应的待配准影像块,建立仿射变换模型对待配准影像块进行几何校正,实现局部影像间的粗配准;然后,在特征检测方面,构造了分块均匀检查策略改进的抗聚簇加速分割测试特征,获取大量分布均匀的特征点,对于特征描述,构造了一组多尺度、多方向的一阶高斯方向可调滤波器对影像卷积,通过对卷积结果进行池化以实现特征降维,得到多源一致的特征描述;最后,基于最近邻原则进行特征匹配,通过剔除误匹配得到高精度同名点对,进一步基于有理函数模型进行平差计算,校准待配准影像的有理多项式系数并对影像进行几何纠正,实现影像间的精配准。基于多组星载多源遥感影像的实验结果表明,所提方法在多时相光学数据、光学-红外数据上的配准精度优于1像素,在光学-合成孔径雷达数据上的配准精度优于1.5像素;计算效率方面,相比于现有同类方法提高1倍以上。