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.     

基于GIS和层次分析法的冲积扇油气管道段坡面侵蚀性评价

坡面侵蚀是管道穿越冲积扇地质灾害的重要类型之一。通过对青海省乌兰县希里沟北山山前冲积扇油气管道建立坡面侵蚀单体模型,以遥感影像解译为基础,结合野外调查,沿管线得到40个灾害点。获取坡度、来水量、地表抗冲性、渗透性、植被等7个指标因子,用层次分析法确定各因子权重,发现坡度所占权重最高,达35.1%。借助Arc GIS软件,建立数据库,方便属性查询。通过加权叠加,将最终栅格图层按自然断点法进行分级,分为五级,得到调查点侵蚀强度等级图。比较分析结果与实际管线调查情况较吻合,表明该方法在坡面侵蚀研究中值得推广,从而为油气管道运营期主要治理区域及新管线的选线提供一定的理论支持。     

山前冲积扇上输气管道冲沟侵蚀分形特征

冲沟侵蚀是输气管道横穿山前冲积扇的重要地质灾害之一。通过Arc GIS软件的分析功能,结合输气管道工程的现场调查,确定水系阈值,对研究区DEM数据进行提取,获得冲积扇坡度、沟网水系、汇水域的分布情况。基于此,统计分析冲积扇冲沟个数(N)与坡度(p)、沟长(L)、汇水域面积(s)之间的变维分形关系。结果表明,冲沟侵蚀与坡度(p)、沟长(L)呈二阶累积和分形分布,且分维值Dp=1.35>DL=1.23,坡度(p)对冲沟侵蚀的影响高于沟长(L);冲沟侵蚀与汇水域面积(s)呈一阶累计和分布,分维值(Ds=0.39)较小,汇水域面积(s)对冲沟侵蚀的影响较弱。这一结果为山前冲积扇输气管道运营期确定主要巡查区域提供了理论依据。     

高分辨率光学卫星影像全球重点区域三维建模方法——以迪拜市为例

针对境外典型区域精细化三维建模数据获取与产品制作技术难点，本文设计归纳出一种高分辨率光学卫星影像精细化三维建模方法。选取迪拜市中心城区为试验区域，以WorldView-3、GeoEye-1等主流高分卫星影像为主要数据源，以互联网众源影像为辅助数据源，利用卫星影像精准定向精化的RPC参数及生成的精准几何信息（DSM/DOM），完成区域内主要建筑物的三维模型生产制作，并形成高分辨率卫星影像三维建模原型系统，满足全球地理信息资源建设与维护更新工程，快速制作符合精度和精细度要求的三维数字模型的需要。     

虚拟格网分类支持下的密集匹配点云布料模拟滤波

为了提高倾斜影像密集匹配点云滤波算法在地形复杂场景的精度、效率及自适应性,针对传统的布料模拟滤波算法的不足,本文提出了一种基于虚拟格网分类的布料模拟滤波方法。该方法首先构建带有缓冲区的虚拟格网;然后将虚拟格网按其范围内的点云坡度划分为平地、缓坡、陡坡3种类型;最后针对不同类型的虚拟格网,使用相应的布料参数进行布料模拟滤波,从而实现倾斜影像匹配点云在地形复杂场景中的点云滤波,与单一参数的布料模拟滤波进行对比试验。结果表明,基于虚拟格网分类的布料模拟滤波方法结果更接近于目视解译,该方法适合混合地形滤波。     

附加约束条件的半自动复杂建筑物重建方法

在数字城市的快速发展进程中,三维城市建模成为时下研究的热点。本文基于倾斜航空摄影技术,在3ds Max技术平台上,研究了复杂建筑物三维建模方法。针对镂空形建筑物的特点,提出了通用可行的构建算法,同时针对各种复杂建筑物屋顶,提出了一种基于附加约束线三角构网算法,为快速复杂建筑物建模提供了新的思路。对于附加约束线三角构网算法,在量测建筑物时,只要采集的轮廓线及相关联的轮廓线足够完整,构建的几何模型细节将会更丰富,准确性也更高。该方法不仅避免了因为关联线采集不完整造成的碎面,而且减少了数据冗余,有效地提高了建模效率。     

考虑滑床摩擦弱化的大光包滑坡运动机制DDA数值模拟研究

2008年汶川发生M_S8.0级地震，此次地震触发了大约20万处滑坡，其中大光包滑坡是汶川地震触发的最大规模的滑坡，其复杂的高速远程运动机理引起了国内外学者的广泛关注。本文结合热分解及动态结晶将地震中断层间摩擦弱化机制(闪速加热导致热分解及粉末润滑)运用于大光包滑坡高速远程运动的模拟。本文通过修改非连续变形分析(DDA)程序中强度参数的输入方式，以基于速度变化的强度参数取代原DDA程序中的常数强度参数，进而实现了摩擦系数随接触两侧相对速度变化的动态调整。运用修改后的DDA对大光包滑坡的运动过程进行模拟。模拟结果表明滑床摩擦弱化是导致大光包滑坡高速远程运动特征的重要原因，修改后的DDA由于考虑了滑床摩擦弱化能够更加合理地模拟滑坡的高速远程运动特征，本文模拟的大光包滑坡在地震作用下失稳后，由于滑床摩擦弱化，更多的能量转化为动能，高速滑体掠过黄洞子沟后，爬上对面的平梁子，最终由于平梁子的“急刹车”作用，滑体停止运动。与修改前DDA相比，修改后的DDA对大光包滑坡运动过程和最终堆积形态的模拟结果与已有文献记载和野外调查结果相吻合。这也间接证明了大光包滑坡滑动过程中由于白云岩间摩擦闪速加热导致热分解及粉末润滑造成的摩擦系数降低，可能是造成大光包滑坡高速远程运动的重要原因。     

遥感图像数字表面模型建筑物点过滤方法研究

针对图像密集匹配生产的数字表面模型(DSM)进行点云滤波,算法对地形依赖大,参数设置复杂,精度不高,后续人工编辑修饰的工作量大、效率低的问题,该文设计了第一套针对DSM滤波、涵盖多种样本形式(栅格、矢量)的航空图像建筑物数据集。针对航空图像建筑物尺度较大等特点,将膨胀卷积加入U-Net构成Dilated U-Net,并综合运用其进行建筑物语义分割,利用分割结果在相应图像密集匹配得到的DSM上滤除建筑物点,然后采用投票插值策略得到过滤掉建筑物点的DSM。实验证明:利用该文网络DU-Net将DSM中非地面建筑物点滤除,Ⅰ类误差在5.8%以内,Ⅱ类误差在2.4%以内,其可以在30 s内完成超过9000万个建筑点与非建筑物点位置的预测,效率高、成本低。DU-Net网络建筑物语义分割过程不受地形、高差的限制,对于其他非地面点的滤波具有一定的借鉴意义。     

基于语义的倾斜影像单体建模技术研究

针对应用倾斜航空影像进行自动化建模所创建的建筑物建模存在诸如模型细节缺失,难以获取语义信息的问题,该文提出了一种采用基于语义的建模方式构建建筑物模型的方法;首先对密集图像匹配(DIM)点云进行建筑物类提取,实现场景中建筑和其它地物的分离;然后进行基于点云分割和建筑物验证的建筑物单体标注,以保证对单体建筑物的有效标记;最后利用倾斜航空影像和DIM点云的建筑物各组件的语义识别和提取算法,实现以单体建筑物为建模对象的模型重建;同时,设计适用于建筑物重建的语义建模框架,对单体语义模型进行自动化纹理映射,构建出语义化的建筑物模型。该文提出的建模关键技术方法将有助于减少城市建模成本,提高建模效率,为智慧城市基础数据的建设提供关键技术储备,并发挥相应的的社会和经济效益。     

多时相遥感影像语义分割色彩一致性对抗网络

利用深度卷积神经网络智能化地提取遥感图像中的建筑物对于数字城市构建、灾害侦查、土地管理等具有重要意义。多时相遥感图像之间的色彩差异会导致建筑物语义分割模型泛化能力下降。针对此,本文提出了注意力引导的色彩一致生成对抗网络（attention-guided color consistency adversarial network,ACGAN）。该算法以参考色彩风格图像及相同区域、不同时相的待纠正图像作为训练集,采用加入了U型注意力机制的循环一致生成对抗网络训练得到色彩一致模型。在预测阶段,该模型将待纠正图像的色调转换为参考色彩风格图像的色调,这一阶段基于深度学习模型的推理能力,而不再需要相应的参考色彩风格图像。为了验证算法的有效性,首先,将本文算法与传统的图像处理算法及其他循环一致生成对抗网络做了对比试验。结果表明,ACGAN色彩一致后的图像与参考色彩风格图像的色调更加相似。其次,将以上不同的色彩一致性算法处理后的结果图像进行建筑物语义分割试验,证明本文方法更加有利于多时相遥感图像语义分割模型泛化能力的提升。