基于HSI色彩空间的资源三号影像阴影检测

由于遥感影像上某些区域的光照辐射不足,不可避免地会产生阴影,阴影意味着图像信息的损失,而遥感影像的阴影检测在地物的识别和影像匹配方面具有重要意义。本文主要介绍的是基于HIS色彩空间的阴影检测方法,在检测过程中,根据阴影高色调低亮度的特性,结合大津法计算比值图像最佳阈值进行遥感影像阴影检测,并且在RGB色彩空间计算G分量的最佳阈值来排除树木植被和一些非阴影区域对阴影检测的影响。同时采用国产高分辨遥感卫星——资源三号的同一地区不同季节和不同太阳高度角的遥感数据进行阴影的对比检测。实验结果表明:本文基于HIS色彩空间的阴影检测方法可以快速有效地检测出影像上的阴影,并且能区分树木、河流等暗色物体。     

点云的刚体运动参数估计方法的比较

点云配准是使不同视角下的点云数据实现正确拼接,解算三维空间刚体平移和旋转参数是点云配准中的核心问题。文中针对刚体运动参数求解问题,分析现有的奇异值分解法(SVD)、正交分解法(OD)、单位四元数法(UQD)、对偶四元数法(DQD)4种不同的估计方法,通过模拟实验及实例展开分析,探讨各自的优缺点及适用性,结合实例结果表明,对偶四元数求解刚体运动参数的总体性能最优,在实际应用中可以优先使用对偶四元数进行刚体变换参数求解。     

一种构造正则化矩阵的新方法

在系数矩阵病态时进行参数求解，合理地选择正则化参数和正则化矩阵可以提高参数估计的可靠性。针对正则化矩阵如何构造的问题，提出一种新的正则化矩阵构造方法。通过法矩阵较小奇异值对应的特征向量构造出一个对称矩阵，用该矩阵的主对角线元素构造出对角矩阵，然后与单位矩阵组合得出一种新的正则化矩阵。实验表明，当正则化参数小于1时，新算法的参数估值优于岭估计。     

靶向谱修正迭代法

病态的存在对测量数据处理影响较大,会降低参数估计的可靠性。谱修正迭代法是修正法矩阵所有谱并迭代计算,结果是无偏估计。而一般病态问题是法矩阵的几个谱奇异,因而存在谱多余修正的问题。针对该问题,文中提出靶向谱修正迭代法,即只修正法矩阵奇异的谱。将迭代矩阵中的单位阵变成靶向矩阵,靶向矩阵由法矩阵较小特征值对应的特征向量构造的对称矩阵,并用算例验证该方法的有效性与可行性。结果表明,随谱修正参数增大,结果更优且迭代次数更少。     

圆曲线拟合的总体最小二乘算法分析

针对圆曲线拟合参数求解的问题,该文在分析现有的圆曲线模型构建及其参数求解方法的基础上,以圆曲线的参数方程建立圆曲线拟合模型,采用总体最小二乘算法的求解模型参数。通过实例数据和模拟数据,对比分析现有以一般方程构建的圆曲线拟合模型的最小二乘算法、混合总体最小二算法以及根据协方差传播定率定权的加权总体最小二乘算法计算结果。实验结果表明,采用该文提出的总体最小二乘算法求解由参数方程构建的拟合模型,效率和准确度均有所提高。     

一种基于Partial EIV模型的圆曲线拟合解法

针对圆曲线拟合问题，以圆曲线的参数方程为基础建立圆曲线拟合的EIV模型，根据系数矩阵的特点将模型转化为更合理的Partial EIV模型，通过公式变形为最小二乘形式，采用两步迭代法求解模型参数，保证系数矩阵中相同元素的改正数一致，常数元素的改正数为零。算例数据结果表明，所提算法的可行性、拟合精度相对较优。     

空间直线拟合的混合结构总体最小二乘算法

针对空间直线拟合不能直接采用最小二乘或总体最小二乘方法进行求解的问题,该文提出了一种基于混合结构总体最小二乘法的空间直线拟合算法。首先,由空间直线的参数方程转化成空间直线的通用函数模型;然后,根据得到的函数模型求解参数平差值,求解过程考虑了系数矩阵中常数列对平差结果的影响,顾及了系数矩阵中不同位置的重复元素得到相同改正数的事实,符合实际情况;最后,通过实例验证了算法的有效性。     

亚米级遥感影像的建筑物高度反演方法及其验证北大核心CSCD

建筑物高度是现代化都市监测、规划、管理及各城市经济活动中的基础性数据,为实现建筑物高度信息的提取,本文提出了一种基于玻尔兹曼曲线的建筑物高度反演方法。首先,利用建筑物影像的光谱特性,采用多尺度分割和遥感指数分类的办法获取建筑物阴影感兴趣区域,根据玻尔兹曼曲线函数拟合获取阴影的亚像素位置,线性拟合得到阴影边界;然后,根据太阳、卫星、建筑物和其阴影的几何关系,构建高度反演模型,估算建筑物高度;最后,选择宁海为研究区,选取在轨的主流亚米级高分二号、高景一号、北京二号、WorldView-2卫星遥感数据进行精度验证。试验结果表明,计算的建筑物高度中误差优于2.5 m,可用于一般的城市卫星遥感监测。