顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法

稀疏多项式逻辑回归在分类中仅利用图像光谱信息，导致分类效果不太理想。本文提出了一种顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法。首先利用加权均值滤波与拓展形态学多属性剖面对原始高光谱图像进行局部与结构特征提取；然后对二者进行加权平均特征级融合以获取更具唯一性的像元特征；最后由稀疏多项式逻辑回归分类器对融合结果进行分类。结果表明，本文方法能有效地提高分类精度，而且具有较强的稳健性。     

基于自适应Ransac算法的基础矩阵估算

基础矩阵估算是计算机视觉中恢复两张影像相对运动不可缺少的步骤,通常使用Ransac算法从包含大量外点的数据集中估计基础矩阵。经典Ransac判断样本是否为内点的阈值是经验值,不能满足所有样本,且在两个矩阵含有相同内点数时无法确定最优基础矩阵。本文介绍了自适应Ransac算法及流程,将其应用与基础矩阵的解算中。通过利用无人机影像与手机拍摄照片进行实验。实验结果表明,自适应Ransac算法可得到比经典Ransac更精确的基础矩阵。     

基于地面三维激光扫描数据的快速建模

三维激光扫描技术具有速度快、精度高、自动化程度高并且不与物体直接接触等诸多优点,现已应用于古建筑保护、数字城市、工业生产、地形测绘等不同领域。本文利用地面三维激光扫描仪对校内樱花园手形建筑物进行扫描,获取该目标物的点云数据,并对获取的点云数据进行拼接、去噪处理。同时,利用点云数据处理软件Geomagic对目标物进行快速的三维模型重建并达到了预期的效果。     

基于Landsat8影像的厚云及云影去除方法

Landsat系列卫星对推动遥感应用技术的发展起到了重要作用,其遥感图像数据在多领域得到了广泛应用。但是Landsat影像常受到云的污染,使得其在地表动态监测时有效性大大下降。本文首先利用云和云阴影匹配算法Fmask实现快速、准确地识别云与云影区域并进行掩膜,然后基于时空数据融合算法ESTARFM利用多时相MODIS和Landsat数据,对Landsat8影像缺失的云及云影区域进行插补。结果表明这是一种有效地去除云及云影的方法,对Landsat8数据的定量分析或时序研究具有重要价值。     

基于聚类的高光谱图像非监督波段选择方法

非监督波段选择方法是高光谱图像降维的主要方法,但现有方法应用到实际高光谱图像分类时,分类精度并不理想。本文提出一种改进的基于聚类的高光谱图像非监督波段选择方法,主要通过对传统的K-means聚类算法进行两方面改进:一方面是相似性度量函数;另一方面是聚类中心的选取。然后,通过实验数据用支持向量机法(SVM)对所提算法及现有的三种非监督波段选择方法进行分类。最后,用总体精度(OA)和Kappa系数评价分类结果。表明本文所提方法在分类精度方面优于其他现有方法。     

基于逐点前进法的点云数据精简

本文在道格拉斯-普克法的基础上提出利用逐点前进法对点云数据进行精简,以兔子的模型为对象进行试验研究。结果表明,逐点前进法对点云数据精简在速度和精简率上与道格拉斯-普克法相比有明显提高。     

基于IMAGIS的城市三维建模

文章简要探讨了三维建模的常用方法,并以地形图和遥感影像为基础,运用IMAGIS软件进行了三维景观建模研究,通过地形图预处理、三维地形生成、地物建模、纹理映射等操作实现城市三维可视化。     

基于单位四元数的空间后方交会解算

介绍四元数的概念及运算性质,提出基于单位四元数的空间后方交会解算方法并给出计算公式。该方法利用单位四元数表示旋转,根据最小二乘原理,通过矩阵运算先求出单位四元数解析解,再获取旋转矩阵,得到角元素值;最后求出撮站点的坐标。此法不需提供外方位元素初始值,并且推导过程中不涉及共线条件方程的线性化。通过算例证明方法的正确性与可靠性。     

基于Landsat影像的鄱阳湖地物覆盖遥感监测与预测

湿地监测是湿地保护中的基础性工作,也是重要性工作.以江西省鄱阳湖湿地为研究区,基于Landsat数据,通过支持向量机法对鄱阳湖2015—2020年1月枯水期初期水域范围遥感数据进行分类,对地物覆盖类型进行分类并统计各年份不同地物覆盖面积.利用CA-Markov模型计算研究期内土地利用的转移矩阵,由此预测2021年土地利用状态和趋势.通过分析监测结果得到研究区枯水期初期环境变化情况.研究结果可一定程度上对鄱阳湖生态管理与生态环境改善提供帮助.     

三角网格模型的修补算法研究

针对三角网格模型中空洞区域修补的问题,提出了一种利用方差和平均曲率作为影响因子对空洞区域进行补测数据点,后对空洞区域补测数据点进行空间直接三角剖分的补洞方法。