Automatic registration of aerophotos based on SUSAN operator

The technique of image matching is the basis of image fusion,image mosaic and scene 3D reconstruction.In the paper a novel image registration method based on SUSAN operator is proposed.Firstly,Corner points are extracted by using SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus) operator.Then matched corner points are selected through coarse matching and fine matching.Based on such corner pairs,aerophotos are registered automatically.     

基于GIS的120应急救援系统的研究与应用

针对传统的急救服务出现的人工语言交流障碍,救助方案不科学和人工救援最佳路径选择困难等问题,通过GIS独特的地理空间分析功能,研究了采用GIS技术结合120应急救援业务的方法,并以马鞍山120应急救援专题数据为例,使用j2ee、ArcGIS API for js和富客户端技术ExtJS建立马鞍山市120应急救援系统。     

测量标志管理信息系统的设计与实现

本文在分析测量标志管理信息系统设计目标的基础上,提出了以ArcGIS Server为开发平台并采用Brow-ser/Server架构构建系统的设计方案,论文详细介绍了系统建设的功能设计、数据库设计和系统实现的技术创新点,基于此方案设计的管理系统进一步规范了测量标志信息的普查工作,提高了测量标志管理的工作效率,实现了测量标志信息管理数字化的需求。     

浅谈利用遥感卫星ALOS1B1级数据制作外业调绘用图的方法——以芜湖县第二次土地调查为例

全国第二次土地调查于2007年下半年启动,2009年完成,安徽省于2008年4月率先启动了芜湖县的试点工作,并自行购买了ALOS1B1级数据制作DOM,套合上矢量的原始土地利用现状图,以便于外业调绘的全面开展.下面,是笔者对利用ALOS1B1级数据制作正射影像图以及外业调绘用图的方法进行了探讨,研究发现,此方法易于掌握,调绘底图的生产快速,质量可靠,效果显著.     

多源空间数据融合方法的研究

数据融合是目前遥感应用领域的一个热点问题，本文介绍了传统的数据融合方法，以及最近比较常用的融合手段如基于附加小波分解的方法，并且提出将数字高程模型数据、地理信息系统数据、作为空间数据来源来进行基于神经网络的方法数据融合的设想。     

基于GeoDatabase海量地理信息数据的组织与管理

省级基础地理信息数据目前已逐步发展为多类型、多尺度、多时态的"4D"产品,安徽省省级基础地理信息数据总量初步估计超过lTB.基于先进的空间数据库模型GeoDataBase,探讨了如何组织与管理海量的基础地理信息数据,从而保证了整个省级地理信息数据库系统建设.     

测量标志管理信息系统的设计与实现

本文在分析测量标志管理信息系统设计目标的基础上,提出了以ArcGIS Server为开发平台并采用Browser/Server架构构建系统的设计方案,论文详细介绍了系统建设的功能设计、数据库设计和系统实现的技术创新点,基于此方案设计的管理系统进一步规范了测量标志信息的普查工作,提高了测量标志管理的工作效率,实现了测量标志信息管理数字化的需求.     

浅谈数字城市建设大比例尺彩色正射影像图制作方法

数字城市项目中的大比例尺正射影像图具有反映地理信息特点,直观表现出地形、地貌、以及地物的特征,在数字城市、测绘地理信息、城市规划、国土资源调查等领域提供科学的技术依据,更是建设数字城市项目的基础数据。通过笔者参加的数字黄山及数字马鞍山大比例尺正射影像图的生产经验,总结了利用MapMatrix、Pixel—Grid—AEO、Erdas、PhotoshopCS,通过人工采集特征线生成DEM或者直接生成DEM后修测的方法制作DOM,摸索出了一些制作过程中遇到的实际问题的解决办法。     

基于SVM的遥感影像的分类

传统的遥感图像的分类方法包括统计模式识别、句法模式识别、以及神经网络、遗传算法、模拟退火算法等。分析了统计模式识别的方法的优缺点,提出了使用SVM的方法进行遥感图像分类的设想,通过实验证明该方法是有效的和稳健的。     

基于SUSAN算法的航空影像的自动配准

图像配准技术是图像融合、图像镶嵌以及影像三维重建的基础。提出了一种基于SU-SAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus)算子的图像配准方法。该方法利用SU-SAN算子提取两幅图像的角点,通过粗匹配和细匹配两个步骤得到匹配角点对。然后再根据这些角点对对图像进行配准。试验表明此方法能有效地实现航空影像自动配准。