基于多基线影像匹配的高分辨率遥感影像DEM的自动生成

以青南高原三江源试验区为例,采用SPOT-5 HRS立体影像和HRS/HRG三立体像对生成试验区1∶5万25 m间隔DEM,并利用大量外业和内业检查点对自动提取的DEM进行精度分析。试验结果表明,利用所提出的影像匹配方法可以从SPOT-5卫星影像中全自动生成1∶5万DEM。另外,SPOT-5 HRS/HRG三影像立体条带数据适用于地势起伏较大的深切割山地区域。采用此方法,可以同时保持自动生成的DEM的精度和可靠性,大大减少自动生成的DEM中存在的粗差和人工后处理的工作量。     

光学航天传感器几何建模与DEM生成新进展

高分辨率光学卫星成像系统正越来越多地应用于遥感和摄影测量领域。根据新型的高分辨率卫星影像系统主要特点及高分辨率卫星测图的关键技术的发展趋势,以第21届国际摄影测量与遥感大会“光学航天传感器几何建模与DEM生成”专题中的51篇文章为参考,总结了目前典型的光学卫星影像（主要是IRS—P5和ALOS／PRISM）的几何建模方法,影像匹配与DEM提取方法以及光学航天传感器在其他方面的应用。     

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。     

基于多源卫星影像SVM分类方法的研究

简要介绍了卫星影像的预处理过程--纠正和融合,对3种常用融合方法SFIM融合、HIS融合和Brovey融合进行了分析比较,在此基础上对卫星影像的分类方法进行了比较分析,重点研究并详细介绍了多源卫星影像SVM分类方法.     

基于SIFT特征的多源遥感影像自动匹配方法

本文提出一种基于SIFT特征的不同源遥感影像自动匹配方法。首先利用Harris算子结合SIFT特征提取影像上均匀分布的特征点,建立高维SIFT特征描述符;然后以待匹配点与参考点间的欧氏距离为相似性测度,实施两种不同源遥感影像的特征匹配;最后将SIFT特征匹配结果作为初始值,采用将搜索范围扩大到尺度空间后的改进最小二乘影像匹配方法对SIFT特征匹配获得的同名像点进行精匹配。经对同一地区SPOT-5 HRG全色影像与航空摄影影像的匹配试验,取得了较好的结果。     

面向对象的高分辨率卫星影像道路信息提取

本文采用面向对象方法对高分辨率卫星影像道路信息提取。首先加入建筑物矢量数据对影像分割提取出建筑物,然后采用多尺度进行分割,对分割后的对象进行最近邻采样,得到总体分类图。最后根据道路特点构建道路知识库对道路信息优化。试验表明,面向对象的道路信息提取克服了"椒盐现象",取得了较好的提取效果。     

基于高分辨率卫星影像的城市用地信息提取研究

以高分辨率卫星影像QuickBird为数据源,采用面向对象的信息提取技术,对惠州市的城市用地信息提取进行了研究.研究结果表明:对高分辨率影像而言,面向对象的信息提取技术有更广阔的发展空间.利用该技术进行城市用地信息提取是可行的,而且精度高、速度快.     

TerraSAR-X数据验证几何纠正影像促进SAR立体影像匹配的可行性

随着SAR的快速发展,国内外学者对SAR的研究越来越深入,SAR立体提取DEM就是其中一个热点。在SAR影像立体提取DEM过程中,SAR立体像对的匹配结果直接关系到提取DEM成果的质量,尤其在地形起伏较大的山区,SAR影像匹配难以获得理想匹配结果。基于此情况,本文提出将基于影响模拟获取的几何纠正影像运用于实现SAR立体影像匹配的设想,并通过实验来验证其可行性。本文利用Terra SAR-X星载SAR数据进行了实验,并通过对实验结果进行统计分析证实了设想的可行性,为解决地形复杂起伏较大的山区SAR影像匹配困难问题提出了一种新思路。     

多源遥感影像配准中的SIFT特征匹配改进

针对尺度不变特征变换算法应用于多源遥感影像配准时面临的低效率和误匹配问题,从特征点提取和特征点匹配两个方面对其进行改进。在特征点提取阶段,通过控制特征点数量和分布情况获取均匀分布的特征点;在特征点匹配阶段,采用特征点仿射变换粗匹配、精匹配和误匹配点剔除策略,由粗到精地获取准确的同名点。对多源遥感影像进行配准实验,结果表明,此方法在匹配效率及匹配性能上均优于原始SIFT算法,且配准精度更高。     

带匹配支持度的多源遥感影像SIFT匹配方法

通过将匹配支持度的相似性测度引入SIFT特征匹配算法,提出了一种能够应用于不同源遥感影像的自动匹配方法。首先,建立待匹配影像中特征点的SIFT特征描述符;然后,以待匹配点与参考点间的欧氏距离为相似性测度,挑选一定数量的距离最为接近的匹配点作为候选点;最后,分别计算候选匹配点间的匹配支持度,并通过松弛法剔除误匹配点以完成影像的自动匹配。实验结果表明,与传统的灰度匹配及经典的SIFT特征匹配相比,此算法可明显提高影像匹配的成功率和可靠性。     

A combined image matching method for Chinese optical satellite imagery

Image matching is one of the key technologies for digital Earth. This paper presents a combined image matching method for Chinese satellite images. This method includes the following four steps: (1) a modified Wallis-type filter is proposed to determine parameters adaptively while avoiding over-enhancement; (2) a mismatch detection procedure based on a global-local strategy is introduced to remove outliers generated by the Scale-invariant feature transform algorithm, and geometric orientation with bundle block adjustment is employed to compensate for the systematic errors of the position and attitude observations; (3) we design a novel similarity measure (distance, angle and the Normalized Cross-Correlation similarities, DANCC) which considers geometric similarity and textural similarity; and (4) we introduce a hierarchical matching strategy to refine the matching result level by level. Four typical image pairs acquired from Mapping Satellite-1, ZY-1 02C, ZY-3 and GeoEye-1, respectively, are used for experimental analysis. A comparison with the two current main matching algorithms for satellite imagery confirms that the proposed method is capable of producing reliable and accurate matching results on different terrains from not only Chinese satellite images, but also foreign satellite images.     

Approximate approaches to geometric corrections of high resolution satellite imagery

The exploitation of different non-rigorous mathematical models as opposed to the satellite rigorous models is discussed for geometric corrections and topographic/thematic maps production of high-resolution satellite imagery (HRSI). Furthermore, this paper focuses on the effects of the number of GCPs and the terrain elevation difference within the area covered by the images on the obtained ground points accuracy. From the research, it is obviously found that non-rigorous orientation and triangulation models can be used successfully in most cases for 2D rectification and 3D ground points determination without a camera model or the satellite ephemeris data. In addition, the accuracy up to the sub-pixel level in plane and about one pixel in elevation can be achieved with a modest number of GCPs.     

地性线的山地区域的卫星影像几何精纠正

提出了一种山地区域基于DEM地性线的控制纠正新方法,该方法以数字地形模型DEM为无几何变形的控制基准纠正卫星影像。阐述了提取沟谷、山脊、山峰和凹地区域的地性线的原理和算法,给出了山地区域基于地性线进行卫星图像几何精纠正实施步骤,进一步讨论了地性线提取、控制点采集存在的问题,以及解决问题的途径。实验结果表明,对于山地区域,地性线的空间数量数倍于水系、道路等常规地图层;地性线来源于DEM,其空间稳定性和可靠性更高,可以用于山地区域的卫星影像的严格控制纠正。用该方法进行几何纠正处理,几何误差能控制在一个像元的水平上。     

基于FAST测点的大幅宽HJ星图像几何精纠正方法

针对环境与灾害监测预报小卫星(HJ)图像存在较大整体几何误差,且无规律可循,难以使用全局模型模拟整景图像几何变形,而基于手动方式选取控制点的全局模型和局部模型都不适合于HJ图像几何精纠正的问题,提出一种基于加速分段测试特征(features from accelerated segment test,FAST)算法测点并用局部模型进行几何精纠正的优化方法。首先以FAST算法获取大量地面控制点(ground control point,GCP);再使用多项式模型对GCP的均方根误差阈值、潜在不匹配和实际不匹配GCP数量进行相关分析,据此修正FAST参数,筛查GCP误点;最后使用局部模型完成几何精纠正。此外,使用散点图和空间插值等方法建立适合于HJ图像几何精纠正结果的评价指标。检验结果表明,该方法能使纠正误差控制在1.5个像元内,纠正后的图像能满足中分辨率尺度的应用要求。     

异源高分辨率光学卫星遥感影像联合定位

本文提出一种基于RFM和投影射线法的异源高分辨率光学卫星遥感影像定位算法:首先利用高分辨率遥感影像RFM正解模型迭代计算其反解模型;接着通过RFM正反解模型构建投影射线,最后采用迭代求取射线交点的方法确定地面三维实际坐标。实验对比结果表明,联合具有一定重叠度的异源高分辨率光学卫星遥感影像进行立体定位具有较强的可行性,并可达到一定的精度。     

SRTM高程数据辅助的国产卫星长条带影像匹配

针对国产卫星数据特点及长条带影像匹配困难问题,提出了一种基于全球SRTM数据的影像匹配方法。本文探讨了长条带影像物理分块机制,并引入LBP/C算子实现了兴趣点的筛选。在全球SRTM数据的辅助下,采用投影轨迹法,建立了近似核线方程。沿核线方向,进行局部畸变改正,进而消除匹配窗口的几何变形与辐射差异,利用金字塔匹配策略,逐层进行相关匹配。最后,在原始层引入MPGC(Multi-photo Geometrically Constrained Matching)算法与RANSAC(Random Sample Consensus)算法,进行精化匹配,并剔除误匹配点。文中综合运用了小面元几何纠正法与基于控制网的匹配生长算法,从而提高了匹配点的精度与均匀性。本文方法可在并行环境下全自动实现不同分辨率、不同视角、不同时相的多轨道长条带影像匹配,获得高精度的同名点观测值。以天绘一号与资源三号卫星影像作为试验数据,与现有匹配算法进行对比结果表明该算法具有较好的鲁棒性,能够达到较高的匹配精度。     

利用自动匹配与三角剖分进行遥感图像几何精校正

在研究传统几何精校正方法的基础上,提出了一种高精度的基于自动同名点匹配和三角剖分技术的几何精校正方法,该方法是通过基准底图对待校正图像进行几何精校正的。首先利用FAST (Features from Accelerated Segment Test)算子在基准底图上快速提取均匀分布的候选特征点,通过图像自身携带的地理定位信息确定初始同名点对;经平移误差消除、互相关双向匹配、RANSAC(Random Sample Consensus)粗差剔除、二元三点插值等步骤获取稳定可靠的亚像元级同名点对;最后根据亚像元级同名点对构建Delaunay三角网进行图像变换和重采样处理。以Landsat卫星ETM为基准底图对环境卫星CCD数据进行几何精校正试验,本算法几何精校正精度较传统的方法得到了很大提高。     

几何失真对SAR图像匹配的影响及校正方法分析

合成孔径雷达SAR用于图像匹配导航系统,可大大提高导航精度。然而地形起伏和大气干扰等因素使得SAR实时图存在几何失真,降低了匹配性能。通过对SAR实时图几何失真成因分析,提出了一种二维可分离的几何校正方法,并得出方位向几何失真可跟随成像处理预先校正,图像后处理只需校正距离向。利用数字高程模型DEM和正射图模拟得到了3幅具有不同地形特征的SAR实时图,并分别利用3种几何校正方法对其进行统计实验,得到了不同地形SAR实时图几何校正方法选取的准则。     

面向震害信息提取的多源遥感图像自动配准

为了从多源遥感图像中提取震害信息,研究了一种图像自动配准的高精度算法.首先,利用Moravec算子提取图像的特征点,并采用随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法剔除误匹配点;然后,根据特征点对图像进行对数极坐标变换,求得基准图像和待配准图像间的旋转和缩放因子;进行旋转角度和缩放系数补偿后,采用与相位相关的亚像元级算法计算图像间的偏移量;最后,利用插值算法对待配准图像进行重采样,实现待配准图像与基准图像的几何配准.将配准后的震前和震后图像作为分类目标,分别进行基于特征的分类和震害信息提取,并对分类结果进行变化检测.实验结果表明,该算法流程具有较高的鲁棒性与配准精度,适用于多源遥感图像配准,所提取的震害信息能较好地应用于震害评估.