一种新的异源高分辨率光学卫星遥感影像自动匹配算法

提出一种新的异源高分辨率光学卫星遥感影像自动匹配方法.首先利用高分辨率光学遥感影像有理多项式模型(RFM)正解模型,通过迭代计算其反解模型,并将RFM反解模型与投影轨迹法结合提取特征点对应异源影像核线,通过核线检查与对比分析确定同名点搜索范围.然后在搜索范围内利用最小欧式距离准则提取初始同名点,最后采用RANSAC算法和多项式拟合迭代法剔除误匹配点以获取最终的匹配结果.试验结果表明,相对于传统的SIFT算法,本文方法通过对异源影像特征点构建核线几何约束和灰度分析进行匹配,可获取更好的匹配效率和精度.     

一种异源高分辨率卫星遥感影像近似核线生成算法

提出了一种实用的基于有理函数模型(RFM)的核线生成算法,研究并实现在该算法下异源高分辨率卫星遥感影像像对近似核线生成方法。该方法利用高分辨率卫星遥感影像正解模型迭代计算RFM反解模型,结合核线投影轨迹法,提取像对之间近似核线对。实验表明,本文算法具有可适性和通用性,为异源高分辨率卫星遥感影像数据的自动匹配处理提供了可靠保证。     

异源高分辨率遥感影像的三维重建

针对在实际应用中难以获得同源高分辨率遥感影像,利用同源高分辨率影像实现高精度、自动化的三维重建仍存在一定困难的现状,该文提出一种利用异源高分辨率遥感影像进行三维重建的方法。采用尺度不变特征变换算法对影像进行匹配以获取同名点,并使用随机抽样一致性算法剔除低精度匹配点;然后利用获取的同名点构建Delaunay三角网;接着根据有理函数反解模型和投影射线联合定位算法解算各个同名点的三维坐标;最后基于Delaunay三角网内插技术求取地物点的高程值,并基于OpenGL技术实现三维显示。试验结果表明,利用该方法可以实现异源高分辨率遥感影像的三维重建,精度上能够满足生产需求。     

高分辨率光学卫星影像线段融合方法

针对高分辨率光学卫星影像线段断裂问题,基于不同方法线段提取结果优势互补的思想,提出一种简单的线段融合方法。首先,从边缘提取、边缘跟踪入手,对不同方法试验结果进行对比分析,以此验证融合不同方法线段提取结果的必要性;其次,选取边缘提取、边缘跟踪差异性较大的两种线段提取方法作为融合基元,并对戴激光等提出的线段提取方法进行了改进;然后,通过相位分组、端点约束、拓扑约束,构建不同方法线段的匹配模型;最后,依据线段长度优先的原则,建立线段融合决策模型。通过多幅不同类型、不同大小、不同覆盖区域的高分辨率光学卫星影像试验结果对比分析,本文方法相对于其他方法,具有线段结果完整度高的优势。     

一种高分辨率光学卫星遥感影像直线匹配算法

高分辨率光学卫星遥感影像直线自动匹配算法的具体流程包括:进行影像尺度调整,对影像进行边缘提取,采用Hough变换提取直线;同时基于直线几何特征和灰度特征提取同名直线,利用Hough变换模型,将线转换为参数空间中的点,并建立转换模型;最后采用RANSAC算法剔除错误同名直线,以获取最终的匹配结果。实验结果表明,本文提出的算法能显著提高影像同名直线提取的数量和精度,特别是对异源影像具有抗噪能力强、鲁棒性好等特点。     

顾及扫描侧视角变化的高分辨率卫星遥感影像严格几何模型

根据遥感卫星传感器对地扫描成像过程中CCD线阵列侧视角匀速变化的机理,从理论上改进基于仿射变换的高分辨率卫星遥感影像严格几何处理模型,推导地物与影像间的正反算公式.经时-SPOT-5异轨立体像对的试验表明,利用改进的几何模型和视CCD线阵列侧视角为常数的仿射变换模型对立体影像进行几何处理,前者较后者的像点χ坐标精度有一定的改善,物点的高程精度有所提高,平面精度两者基本一致.这说明成像过程中CCD线阵列侧视角的变化在高分辨率卫星遥感影像严格几何处理模型中是不可忽略的因素.     

基于有理函数模型的高分辨率卫星遥感影像匹配

针对线阵推扫式卫星遥感影像的特点,提出了一种利用有理函数模型预测同名像点位置的快速影像匹配方法。经对某地区一对IKONOS立体影像进行匹配试验,验证了算法的稳健性,并与常用的金字塔影像匹配和核线影像匹配的试验结果进行了比较。结果表明,相对于金字塔影像匹配和核线影像匹配,利用有理函数模型预测同名像点的影像匹配方法的效率和成功率都得到了明显的提高。     

高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法

基于高分辨率遥感影像的空间信息处理技术是当前数字摄影测量、地理信息系统及其相关学科的重点研究领域。本文主要针对高分辨率卫星遥感影像中的线阵CCD推扫式立体影像 ,从传感器几何模型、影像核线模型、影像匹配方面进行了理论和应用技术的系统研究 ,初步建立了线阵CCD推扫式遥感影像摄影测量处理的技术基础 ,并探讨了高分辨率遥感影像上规则地物的快速提取技术。本文的研究主要体现在以下几个方面。1 .针对高分辨率遥感卫星影像长焦距、窄视场角的特点 ,鉴于传统的严格传感器模型由于定向参数相关而引起不稳定性的缺点 ,从平行投影的…     

基于TerraSAR-X影像的光学遥感影像地理定位研究综述

目前,我国遥感技术应用中最普遍采用的是通过光学遥感获取影像,这种方法一般需要控制点才能获得高分辨率遥感影像,不可避免地限制了其应用范围。然而TerraSAR-X具有精确的传感器校正、高精度的卫星位置及对卫星姿态的低依赖性等特性,在无地面信息的情况下,仍然可以获得高精度的遥感影像。因此,研究利用TerraSAR-X数据作为地面控制信息对光学遥感影像进行地理定位具有突破性的意义和价值。本文介绍了近几年TerraSAR-X影像对光学遥感影像进行定位的现状和方法,阐述了其理论基础和优缺点,并试着分析了现阶段争论的焦点。     

高分辨率卫星遥感影像姿态角系统误差检校

简要介绍高分辨率卫星遥感影像的严格几何处理模型,提出较为严密的影像姿态角系统误差检校模型。通过对SPOT-5、CBERS-02B两种卫星遥感影像的试验证实模型的正确性和方法的有效性。对影像姿态角系统误差进行补偿后,可明显提高卫星遥感影像对地目标定位的精度,且优于影像姿态角常差检校的效果,目标点平面定位精度达到了±（2-～3）像素的水平。     

多源高分辨率遥感影像自动匹配算法

提出一种基于同名直线约束的多源高分辨率遥感影像自动匹配方法。对影像建立高斯滤波模型去噪,然后进行边缘检测,在边缘影像上进行Hough变换,通过端点检测的方法来获取直线;通过粗匹配参数进行同名直线粗匹配,应用梯度模型对同名直线进行精匹配;对影像提取特征点,特征点经过同名直线约束后,在对应影像上利用同名直线约束建立匹配范围。采用最小欧式距离准则在给定范围内提取初始同名点;利用RANSAC算法剔除错误同名点对,以获取最终的匹配结果。实验结果表明,与传统的SIFT匹配算法比较,方法具有可靠性好、提取同名点数量多的优点。     

高分辨率遥感卫星立体影像RPC模型定位的算法及其优化

介绍了高分辨率遥感卫星影像的RPC模型,重点探讨了基于RPC模型的立体定位算法,并给出了补偿RPC模型系统误差的物方方案和像方方案.针对IKONOS卫星数据的实验结果表明,这些方案能有效地消除RPC模型的系统误差,达到的定位精度能满足1:10000比例尺的地形图测绘要求.     

高分辨率立体测绘卫星技术研究

本文针对高精度立体测绘卫星设计和实现中的关键技术难点,在充分分析国内外测绘卫星的发展历程和技术特点的基础上,结合测绘卫星的设计关键——高图像定位精度技术实现,对高分辨率立体测绘卫星的设计约束条件、测绘体制选取、卫星载荷和平台关键产品的设计重点难点等进行了分析研究。分析指出了三线阵测绘体制、两线阵测绘体制和单线阵测绘体制的技术特点、实现约束和在测绘卫星不同发展阶段的工程实现优势;明确了基于目前工程技术水平,两线阵测绘体制在大范围、高分辨率、高精度测绘卫星中应用的特有优势。提出了测绘卫星高定位精度关键技术的设计要素和解决途径。结合国内首颗亚米级高精度立体测绘卫星——高分七号（GF-7）卫星的设计状态,说明卫星在保证测绘任务要求方面所提出的多项技术创新,并给出卫星用户对卫星在国土测绘及其他扩展应用中的测试结果。在轨数据表明,依照本论文提出的高分辨率立体测绘卫星系统设计方法,高分七号卫星在轨性能全面满足且部分优于设计指标,达到了世界的领先水平。论文的研究成果为后续更大比例尺的立体测绘卫星设计提供了有力参考。     

山地地区高分卫星影像正射纠正

随着国内外对地观测卫星技术的不断进步,山地地区高分卫星影像获取能力大幅提升。针对山地区域高分卫星影像云雾多、成像阴影多、纠正位置精度控制难等问题,该文提出山地区域高分卫星正射纠正生产方案。试验证明,经过大气校正、可视化的地形修复等处理后可解决薄雾去除和影像扭曲变形等问题;同时,GPU并行计算可实现影像快速融合、控制点自动选择等操作,提高生产效率,可为山地区域高分卫星影像快速处理提供参照。     

多源卫星遥感影像区域网联合平差技术

针对地理国情普查数字正射影像底图制作过程中数据源种类多、数据量大以及传统的单景正射纠正方法费时费力等问题,该文提出了多源卫星遥感影像区域网联合平差法,对大区域多景多源卫星影像进行正射纠正的方法。先利用各影像间的连接点进行自由网平差,建立一个稳固的网形;然后在自由网中均匀地添加少量地面控制点,对整个区域进行控制网平差。平差过程中利用仿射变换模型对RFM进行像方改正,以减小其系统误差。实践证明该方法可以获得较高的成图精度,满足地理国情普查底图DOM制作的精度要求,且能提高DOM的生产效率。     

多特征约束的高分辨率光学遥感影像道路提取

针对复杂场景中的遥感影像道路提取问题,论文提出了一种多特征约束的影像道路提取方法,并开展了论文方法可行性论证。该方法首先,根据道路宽度的先验知识以及道路的几何特征,提出一种改进的线段二次提取模型,利用线段长度和道路宽度确定候选道路种子点集;其次,输入道路结构信息,基于道路辐射特征对候选道路种子点进行整体匹配评价;再次,当候选道路种子无法符合辐射特征要求时,提出一种浅色机动车检测模型,以此将浅色机动车结果作为道路上下文特征,利用道路上下文特征对候选道路种子点进行分析;然后,构建道路拓扑分析模型,依据道路拓扑特征对候选道路种子点进行最终验证;最后,对提取道路种子点进行优化处理,并提出道路跟踪及拟合方法。通过不同复杂场景、不同分辨率高分辨率遥感影像下开展的不同方法实验结果对比分析表明,相对于其他商用软件ECognition和Erdas的方法,本方法自动化程度更高,运行效率高,适用于解决道路类型多样化、几何光谱噪声大的复杂场景道路提取问题。     

基于多源国产高分卫星时空信息的米级分辨率耕地提取

及时准确地获取耕地空间分布数据对于农业生产管理、产量估算、种植结构调整等具有重要意义。目前的耕地提取多基于多时相中低分辨率影像或单时相高分辨率影像,难以满足耕地破碎,农作物种植模式复杂的区域精度需求。基于此,本研究通过协同国产高分一号（GF-1）、高分二号（GF-2）和高分六号（GF-6）卫星影像,探索米级分辨率尺度下的耕地高精度提取方法。该方法以深度神经网络UNet为基础,通过协同GF-1/6的多时相优势和GF-2影像的高空间分辨率构建了CEUNet (Cropland Extraction UNet)模型,以充分挖掘耕地的时相特征和空间几何特征。同时,将基于CEUNet模型提取的米级耕地结果分别与基于UNet和多源不同分辨率遥感影像的语义分割（UNet＿m）、基于UNet和单时相高分辨率影像的语义分割（UNet＿s）、基于对象的随机森林分类（OBIA）、基于像元的随机森林分类（RF）提取的耕地结果展开对比,分析所提出的方法在不同区域的适宜性。结果表明,基于CEUNet模型提取的米级耕地总体精度达到92.92%,且基于CEUNet提取的耕地的逐像元验证结果在平均F1-Score值上相...     

高分辨率遥感影像的建筑物自动提取

文章结合结构图分析方法,提出一种针对高分辨率遥感影像中建筑物自动提取方法.该方法利用几何限制对线基元进行初连接,解决由于边缘检测无法完整提取建筑外边缘问题;通过构造结构图确立线基元之间连接关系,搜索结构图中闭合路径,建立高级别特征,对过于散列的线基元进行整合;在此基础上,综合考虑建筑物的几何结构、光谱特征等图像信息筛选闭合路径,实现对建筑物的提取.最后通过对天绘一号高分辨率遥感影像进行建筑物自动提取验证了该方法的有效性.