利用特征组合检测算法的无人机遥感影像匹配研究

影像匹配是无人机遥感影像拼接和三维建模的基础和关键步骤。结合不同算法的优势,本文提出一种基于特征组合与RANSAC算法的无人机遥感影像匹配方法。该匹配方法首先采用AKAZE算法检测影像的特征点,然后利用SIFT描述符描述特征向量并获取特征点的主方向,最后基于单映射变换矩阵的RANSAC算法进行精准匹配。本文对基于特征组合与RANSAC算法的匹配效果进行了试验对比分析,试验结果表明：与常用匹配方法的匹配效果相比,本文的匹配方法继承了AKAZE算法的快速匹配能力,匹配总耗时介于AKAZE算法和SIFT算法之间,约为BRISK算法匹配耗时的20%;同时,该匹配方法继承了SIFT算法的多匹配点对性能,从整体匹配效果来看,本文的匹配方法优于AKAZE、SIFT、BRISK算法。     

利用A-AKAZE算法进行喀斯特地区无人机影像匹配

喀斯特地区地形复杂,无人机影像匹配难度大、耗时多。针对如何提高该区域无人机影像的匹配效率,本文提出了一种基于AKAZE的改进算法。该算法首先利用完全仿射不变框架对原始影像进行视角模拟;然后利用AKAZE算法对模拟影像进行特征点提取和描述,并获得原始影像的特征点和描述符;最后利用基于单应性矩阵的RANSAC算法对原始影像进行精匹配,进而剔除粗匹配过程中错误匹配点对。本文对该改进算法开展了试验研究,并与ASIFT和AKAZE等常用算法进行了试验对比分析。试验结果表明,对喀斯特地区无人机影像匹配而言,与ASIFT算法相比,在保持相当匹配正确率的情况下,基于A-AKAZE算法的匹配总耗时是ASIFT算法耗时的50%左右,可以较大幅度地减少匹配总耗时;与AKAZE算法相比,基于A-AKAZE算法的影像总匹配对数及正确匹配对数至少是ASIFT算法的影像总匹配对数及正确匹配对数的7倍。综合考虑匹配耗时和正确匹配对数,本文算法优于AKAZE和ASIFT等常用算法,更适合于喀斯特地区的无人机影像匹配。     

一种运用AKAZE特征的无人机遥感影像拼接方法

针对无人机遥感影像旋偏角大、地面覆盖范围小等特点,提出一种运用AKAZE特征匹配算法实现无人机遥感影像的快速拼接。该方法利用AKAZE算法提取影像特征点,采用比值法、RANSAC算法计算出拼接序列之间的单应矩阵,通过中心距离范数加权法进行融合。实验表明,其配准精度优于ORB算法,与SIFT算法相当,而运算效率高于SIFT算法,但不及ORB算法,是一种稳定高效的无人机影像拼接算法。     

基于Harris与RANSAC算法的无人机影像拼接方法研究

针对Harris算法在进行无人机影像拼接时的特征点误匹配问题,利用RANSAC算法对误匹配的特征点进行剔除,进而实现无人机影像的无缝拼接。首先,基于Harris算法提取兴趣点,利用最短欧式距离进行特征匹配;然后,利用RANSAC算法实现对特征点的精确匹配;最后,利用RANSAC算法得到的单应性矩阵完成无人机影像拼接。实验结果表明:本文方法能够较好地剔除无人机影像拼接时误匹配的特征点,实现对无人机影像的拼接,拼接效果良好。     

一种改进的APAP影像匹配算法

针对无人机影像匹配时易出现影像重影、透视失真和耗时较长等问题,本文提出了一种改进的APAP算法。该算法首先利用SIFT算法选取特征点,通过改进RANSAC算法去除误匹配点;然后根据APAP算法对影像进行网格划分,求每个网格的单应性矩阵,并对单应性矩阵进行线性化;最后根据线性化的单应性矩阵进行影像匹配,单应性矩阵的线性化不仅对影像匹配时产生的重影现象有较好的削弱作用,而且能减少非重叠区域的透视失真。试验结果表明,本文方法在匹配效率和匹配效果方面效果显著。     

低空无人机影像的快速拼接技术研究

对低空无人机影像的快速拼接技术进行研究,采用SIFT算法和SURF算法对尺度不变特征进行提取,根据特征描述符间的欧氏距离进行特征匹配,并使用RANSAC算法对匹配中产生的误匹配点对进行剔除,然后利用单应性矩阵实现无人机的影像拼接。实验结果表明,SIFT算法和SURF算法均能较好地对影像特征进行提取,SURF算法在效率上更优,RANSAC算法的剔除效果较好,能够得到良好的拼接影像。     

改进AKAZE算法的泥石流区无人机影像特征匹配

针对在泥石流区灾害应急中使用无人机高分辨率影像特征匹配时时效性较低的问题,本文提出了一种改进AKAZE无人机影像特征匹配的算法。该算法首先使用AKAZE特征点检测算法提取局部稳定不变特征,用二进制描述符BEBLID描述检测到的特征点,采用最近邻次近邻距离比(NNDR)完成初步匹配;然后采用核线几何约束计算变换矩阵,达到内点提纯、提高匹配质量的目的;最后选取5组同一无人机序列影像进行特征匹配试验,分别与经典SIFT算法、AKAZE算法、ORB算法进行比较。试验结果表明,该方法的匹配准确率与SIFT算法接近,略高于AKAZE算法,明显优于ORB算法,计算速度明显优于SIFT算法和AKAZE算法,基本达到ORB算法的计算效率。本文方法能较好地应用于对匹配精度和匹配时效均要求较高的泥石流场景无人机影像数据处理中。     

多匹配策略融合的无人机影像匹配方法

针对AKAZE算法在无人机影像匹配过程中存在的匹配精度低和稳定性较差问题,本文提出一种基于多匹配策略融合的改进影像匹配方法。该方法首先对影像降采样并利用AKAZE算法检测多尺度特征。然后采用一种稳定的RootSIFT描述符进行特征描述。其次,融合最近邻距离比值、双向匹配和余弦相似度约束匹配策略进行特征匹配以降低误匹配率。最后,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法确定最终的特征对应关系,并求得几何变换模型。实验结果表明,该方法在获得更多正确匹配点对的同时具有较高的匹配正确率和精度,能够更好适用于无人机影像匹配。     

结合SURF算法和单应性矩阵的无人机影像匹配

针对无人机影像受拍摄条件影响或区域环境复杂造成的匹配效果不佳,局部区域甚至无法匹配的问题,基于SURF算法,利用多重约束条件改进算法对无人机影像进行了特征匹配。该匹配算法首先利用SURF算法检测影像特征点,利用FLANN快速搜索结合KNN算法筛选特征点,选出构造单应性矩阵的最优内点匹配对,然后利用基于单应性矩阵的RANSAC算法过滤掉错误匹配。试验结果表明:与基于SURF算法的单一约束条件的无人机影像匹配相比,多重约束条件的无人机影像匹配算法在匹配质量优化的同时能提高无人机影像匹配集数量,该算法在误匹配减少的前提下能获得更多准确的特征点。     

基于SURF算法和改进RANSAC算法的无人机影像匹配

影像匹配是诸多遥感影像处理和影像分析的一个关键环节,结合加速鲁棒性特征(SURF)算法和随机采样一致性(RANSAC)算法对影像进行处理,得到特征稳定、匹配点可靠的配准影像。首先提取影像的SURF特征,利用特征点的欧式距离比来完成影像之间的粗匹配;然后使用RANSAC算法对粗匹配点进行筛选;最后计算出图像间的变换矩阵,完成匹配。文中选择某城郊地区的无人机航拍影像,结合SURF算法,并改进RANSAC算法来对影像进行处理,实现影像的匹配,验证文中方法的可行性。     

总体最小二乘法在坐标转换中的应用

在处理坐标转换数据的方法中,通常使用的方法是最小二乘法,但其由于不能顾及系数矩阵误差而具有一定的局限性,导致坐标转换结果的可靠性较差。因此,需要一种新的方法来弥补最小二乘法的不足。本文引入总体最小二乘法和混合最小二乘法,采用仿真数据求解坐标转换七参数,并将结果与其仿真值进行比较,证明采用混合最小二乘法得到的坐标转换七参数更接近于理论值。     

贵阳市花溪区城市生态环境变化研究

遥感因为其具有大面积的同步观测、时效性、数据的综合性和可比性的特点,在城市生态环境评价与监测方面得到了广泛应用。通过选取贵阳市花溪区1997年、2005年和2013年3个时相的Landsat系列卫星影像,提取湿度、干度、绿度、热度4个评价指标,经过主成分分析后组成新型的遥感生态指数(RESI)来研究贵阳市花溪区16年间的生态环境变化。研究发现花溪区的生态环境逐渐变好,自1997年到2013年RESI均值从0.439 039上升到0.597 317,RESI均值上升了约36%,增幅较大。其中NDVI的荷载值逐年增加,呈现了与RESI很好的对应关系,表明了植被覆盖度是影响生态环境的关键性因素。     

一种基于剖分和形状特征的图斑符号填充方法

针对复杂图斑特征未进行识别或描述不精确,导致符号填充时出现部分区域符号布局不合理或无符号的问题。该文首先提出一种基于剪枝骨架线交叉口的面划分方法对图斑进行剖分,接着利用平铺性指数和狭长性指数进行形状识别,最后将剖分后图斑识别为点型、狭长型、平铺型、位移型4种基本类型图斑的组合进行填充。利用贵州省某区域地理国情数据,将本文方法与传统符号填充方法进行对比验证,实验结果表明:本文方法能明显提升图斑符号填充饱满度以及配置效果,适用于任意复杂图斑的填充。     

基于GIS的矿业废弃地建设用地复垦适宜性评价——以北京市门头沟区为例

在城镇化高速发展的今天,如何对有限的土地资源进行有效利用是一个非常值得思考的问题。文中以北京市门头沟区为例,在充分考虑到自然因素、安全因素和区位因素的条件下,根据指标体系的构建原则,选择了对建设用地适宜性评价产生影响的8个主要因素,采用层次分析法确定各个指标因素的权重,选择多因素综合评价模型,利用Arc GIS的空间叠加分析功能计算出评价区域的综合评价分值,把整个评价区域的综合分值平均分为4个等份,以此对评价结果进行分级,得出高度适建区、中度适建区、低度适建区和禁建区4个等级的区域面积和分布。     

七参数法在GPS-RTK测量中的运用分析

通过介绍七参数的原理及其求解方法,运用GPS静态测量建立控制网求解七参数,然后使用七参数法和两点校正法GPS-RTK测量已知点,通过分析两种方法获得的实验数据,得出两种方法的优缺点,确定了在什么情况下使用七参数法GPS-RTK测量最优,什么情况下使用两点校正法GPS-RTK测量最好。从而既能保证测量精度,又能提高工作效率。     

一种放电检测中紫外和可见光图像配准方法

为了将紫外图像和可见光图像进行融合让人们及时清晰地观测到设备故障,该文提出了一种基于相机模型和相机间透视变换的图像配准方法和相应的标定装置,能够实现高精度、小计算量的高效紫外图像和可见光图像的对齐。紫外和可见光的信息融合不仅能够探测目标发射的紫外光谱,还可以对目标进行清晰成像、精确定位,生成的多光谱图像改善单一光谱成像信息的局限性。利用多源图像的信息互补,提高图像检测的准确性、及时性,也更适合计算机的后续分析与处理。     

深圳市住宅地价影响因素权重的研究与应用

地价影响因素中影响程度是对地价评估至关重要的问题。为了使深圳市住宅地价评估结果更加合理,本文采用层次分析法建立了基于深圳市住宅用地价格影响因素的权重计算模型,并选取区域因素中的轨道便捷度、公交站点、医院、规划轨道站点、规划学校等13个影响因素进行权重量化分析。研究结果表明,轨道便捷度、市级商服中心可达性、中学、医院4个影响因素对深圳市住宅地价的影响程度较大。该研究结果被应用于深圳市在线地价平台中,为深圳市住宅地价评估提供了科学合理的权重支撑和评估参考。     

DMSP/OLS夜间灯光数据的四川省GDP空间化分析

针对DMSP/OLS夜间灯光数据模拟省级格网GDP问题,该文选取2000、2006以及2010年DMSP/OLS稳定夜间灯光数据、辐射定标夜间灯光数据和四川省第二、三产业社会经济GDP数据,运用相关性分析、对比分析以及回归分析的方法,模拟出四川省GDP空间化密度图并分析与高程之间的关系。结果表明:在省级范围内,GDP与辐射定标灯光数据的相关性明显高于与稳定灯光数据的相关性,且前者的灯光指数CNLI与GDP相关性最高;运用3年的辐射定标灯光数据模拟得到四川省GDP密度图与GDP统计数据的拟合精度均达到0.99以上;2000-2010年四川省GDP呈现由成都市向四周不断扩张的趋势并随高程变化显著,四川省GDP高值区主要集中在高程1 000m以下的成都平原及周边区域,西部高原和山地地区GDP值较低。     

Sentinel-1A SAR影像及其在矿区地面沉降监测中的应用研究

详细介绍了Sentinel-1A SAR影像数据的基本参数、工作模式、应用领域等。利用2016.11.09—2017.03.09的5景Sentinel-1A C波段SAR影像数据进行矿区地面沉降监测试验。基于SARscape利用双轨D-In SAR技术进行差分干涉处理,得到了研究区地面沉降分布图,直观地再现了研究区在2016.11.09—2017.03.09的沉降分布、沉降量级等。结果表明济宁某矿区在监测期间地面相对稳定,未有大面积和大量级的地面沉降发生,4个干涉对监测到的最大沉降都未超过3 cm。     

西藏自治区农业气象灾害WebGIS平台的设计与实现

针对西藏农业气象灾害数据库系统数据类型多样,数据管理困难、挖掘利用不充分等问题,本文以B/S架构和GIS组件技术,以Oracle数据库为数据存储管理中心,设计研发了西藏自治区农业气象灾害数据库系统。实现对该区域1987—2015年农业气象数据、灾害事件、社会经济、基础地理信息的有效管理,系统具有用户管理、数据维护、数据查询、统计分析、趋势预测和防灾措施、地图可视化表达等功能,通过业务化试验与运行,结果表明,系统功能齐全、界面友好、运行稳定,对发展农业气象灾害预测预报理论、区域农业气象灾害数据统计分析、管理决策与防灾减灾等具有重要理论和现实意义。