基于无人机倾斜摄影测量的土石方量计算

提出一种利用无人机倾斜摄影测量技术进行土石方量计算的方法,首先通过无人机快速获取现场数据并进行三维建模,然后对模型数据进行一定的后处理,去除影响土方量计算的地物以及获取精准边界,最后对修饰后的三维模型进行土方量计算分析,获取最终的土方量计算结果.工程实践表明使用该方法可进行土方量的高精度自动量算,能提高土方量工程的效率,具有广泛的实用前景.     

一种车载三维激光点云数据加密及补偿方法

针对"全景江苏"三维地理场景建设中的可量测街景数据采集时,由于点云数据稀疏或缺失造成量测可靠性及精度低的问题,探索出以地面激光点云为数据补充,通过坐标转换、点云融合等技术方法加密补偿稀疏点云,提高数据精度的技术路线.最后,以具体道路为例,验证了方法的可行性,为提高车载三维激光点云的应用精度和能力提供了可借鉴的依据.     

顾及分类器参数的全极化SAR图像特征选择与分类

全极化SAR获取的信息量远多于传统SAR,但信息量的增加并不能确保分类精度的提高,如何有效进行特征选择至关重要。针对自适应特征选择问题,提出一种顾及分类器参数的特征选择和分类方法。该方法以支持向量数为评估依据,结合遗传算法进行特征选择,并同时对分类器参数进行寻优;最后利用优选的特征集和模型参数进行分类。为验证算法的有效性,利用两组全极化数据进行了监督分类实验。实验结果表明,提出方法降低了SVM分类器对自身参数的敏感性,而且能在较少特征个数下具备良好的泛化性能,分类精度优于未经过特征选择和参数优化的方法。     

基于主动深度学习的极化SAR图像分类

针对极化SAR图像在监督分类时存在人工标注样本费时费力以及浅层结构学习算法的表达能力有限等问题,提出一种基于主动深度学习的极化SAR图像分类方法。首先,对测量数据进行多种极化特征提取,以便完整地描述图像信息;在此基础上,通过自动编码器对大量无标记样本进行非监督学习,提取更具可分性和不变性的深层特征;然后,利用少量标记样本训练分类器,并与自动编码器连接,以监督学习的方式微调整个网络;最后,通过主动学习,选择对当前分类器最有价值的样本(分类模糊度最大的样本)进行人工标记,并加入到训练样本中,重新训练分类器和微调网络。对RADARSAT-2和EMISAR极化SAR影像进行不同分类的实验结果表明,该方法能在更少人工标记的样本下获得较高的分类精度。     

基于车载LiDAR数据的道路横纵断面获取

传统道路横纵断面获取主要是先利用全站仪或实时差分定位技术RTK放样得到中桩,再测出每个横断面的高程,费时费力。针对传统方法获取效率低、成本高的问题,提出了一种利用高精度车载LiDAR数据进行道路横纵断面获取的方法。首先对获取的点云数据进行预处理,然后进行点云滤波、路面点云精确提取,最后通过对路面点云数据构建地表数模的方式制作道路横纵断面图。工程实践表明,该方法可高精度自动提取道路横纵断面,提高了道路勘测设计的效率。