基于形态学与区域生长的机载LiDAR点云数据滤波

针对形态学滤波存在的地形过度腐蚀以及区域生长滤波需要大量地面种子点的问题,提出一种点云数据由粗到精的两级滤波策略。对机载LiDAR点云数据进行多尺度形态学滤波得到粗略DEM("粗滤波"),由此可提供大量的地面种子点用于区域生长,进而得到精细DEM("精滤波")。利用ISPRS提供的滤波数据进行测试,结果表明,该滤波算法对地形适应性较强,可有效保证地形特征,具有更好的稳健性。     

多值体素连通区域构建下的机载LIDAR数据三维平面提取

针对现有的面向机载LIDAR数据的三维平面提取算法存在的基于离散激光点设计导致算法设计困难、仅利用几何特征的一致性导致的在平面平滑过渡区域易产生错误提取的问题,本文提出了一种多值体素连通区域构建下的机载LIDAR三维平面提取方法。该算法基于体素结构设计且综合利用了机载LIDAR数据的几何、激光反射强度信息,将传统的平面特征点聚类转换为基于体素的连通区域构建及空间约束下的反射强度值统计,给出了机载LIDAR点云数据的多值体素结构构建方案及其在此基础上的平面提取方案,有助于基于多值体素模型理论的机载LIDAR点云数据处理及应用的发展。算法具体实现过程为：① 将机载LIDAR点云数据规则化为多值体素结构,其中,体素值为体素内激光点的平均激光反射强度、曲率及法向量;② 在体素结构DSM数据中,选取小曲率体素作为种子,并标记与其空间连通且法向及激光反射强度均一致的连通区域为平面;③ 在体素结构非DSM数据中,将位于连通区域轮廓缓冲区内的激光反射强度满足统计特性的体素标记为平面。本文采用ISPRS提供的机载LIDAR实测数据测试提出算法的精度。定量评价的结果表明本文提出方法的质量和Kappa系数分别可达92.5%和89.4%,与传统仅采用几何特征的区域生长算法相比质量及Kappa系数分别提高了9.68%和11.62%。     

一种基于路由路径分析的周边网络区域发现算法

为了克服传统基于网络拓扑的网络区域发现算法在实现上的障碍,提出了一种不依赖于网络拓扑的周边区域发现算法。该算法仅依靠主机之间的路径信息,通过对各路径上对应节点的距离关系的分析来发现距离某个区域一定跳数的周边的网络区域。理论分析及测试实验证明,该算法对信息完整性和实时性依赖很低,具有构造简便和查询迅速的特点。     

局部SVT算法的遥感反演场数据恢复实验分析

 遥感反演场数据会由于云雾、地物的遮挡,传感器性能等原因造成部分区域数据的缺失而影响遥感反演场数据的应用。矩阵填充理论针对低秩矩阵,利用矩阵的低秩性,即数据的高相关性,可以高精度地对低秩矩阵中的缺值数值进行恢复,其中矩阵填充理论中的SVT(Singular Value Thresholding)算法可以对矩阵中缺失数值进行快速、高精度的估计,应用广泛。本文应用矩阵填充理论的SVT算法,以缺值点为中心,方差最小作为窗口尺度选择的标准,这样可以保证区域数据的高相关性,建立局部窗口,对窗口进行SVT算法填充。本文也针对相同缺值区域进行了距离反比加权插值、Kriging插值法插值和整体SVT算法插值,整体SVT算法插值即并未对缺值点进行相关性窗口判断,而是直接对整个区域进行SVT填充。并对这几种方法的精度进行比较,得到局部SVT算法的精度相比整体SVT算法和距离反比加权插值算法的精度要高,与Kriging算法相比,其精度变化趋势相似,在锋面区域局部SVT算法精度比Kriging方法要高。     

基于出租车上下客数据流与分布式多阶段网格聚类的城市热点区域实时探测方法

城市热点区域的实时探测能够提高管理者对突发事件的响应能力。随着物联网、通信技术的发展，出租车运单的起讫信息实时上传至数据中心，形成了持续的上下客数据流。考虑到出租车具有全天候运营、全区域覆盖、数据时空分辨率高等特点，其上下客数据流可作为城市热点区域实时探测的有效信息源。目前，面向静态上下客数据集的热点区域探测方法不支持流式数据的处理，难以直接应用于实时的热点区域探测，而现有流式聚类算法难以同时满足低聚合成本、任意形状类簇识别、灵活扩展性等要求。面对以上挑战，本文基于分布式流计算技术，设计了适用于出租车上下客数据流的城市热点区域探测算法，基本思想为将上下客数据流映射至网格状监控单元，并以时间窗口为单位统计各监控单元热度，在此基础上进行热点单元的分布式识别，最终将热点单元汇聚为热点区域。为了避免分布式算法中聚合算子的性能瓶颈，本文进一步设计了由冗余分区、链接识别、修正规则构建、区域ID修正、区域生成等步骤组成的多阶段分布式区域合并算法。最后，本文基于分布式流计算框架Flink实现了上述算法，并使用武汉市出租车数据集、纽约市出租车上下客数据集模拟数据流开展实验，结果表明本算法可以高效挖掘城市...     

一种基于高性能GIS平台的直方图生成算法

提出了一种基于高性能GIS平台的直方图生成算法,该算法通过对原始栅格数据进行一定的预处理,减少了计算直方图时对原始栅格数据的访问量,并引入分辨率因子对算法进行优化,同时利用高性能GIS平台将算法并行化。为用户提供服务时,用户可以根据需求在客户端屏幕自由框选任意多边形区域并快速获取该区域的直方图。实验表明,用户选定区域内的栅格点数量达到10亿,可在0.5s内获取该区域的直方图结果,可以满足与用户实时交互的需求。     

黄土高原丘坡信息DEM提取算法的应用

选择代表黄土地貌类型(丘陵沟壑区、梁峁区、高原丘陵过渡区)的75个样区(每个样区约4km²),以1∶1万水平分辨率为5m的DEM为研究对象,研究不同算法对提取地面坡度精度的影响。采用6种不同算法分别提取坡度。运用方差分析,对比分析,排序分析等方法,通过比较不同算法所提取坡度矩阵的平均值、最大值、标准差,以及坡度中误差等指标,认为在黄土丘陵沟壑区3类地貌类型区域如果整体考虑坡度的以上指标时选用三阶反距离平方权差分算法较为合理。在黄土高原沟壑区与丘陵沟壑区交错过渡地带也可以选用算法4提取坡度。同时,根据水土保持工作实际生产部门需要,提出并实现了对坡度信息评价时须分级别进行的思路。研究认为,在黄土丘陵沟壑区域相同的地貌类型区,算法对所获得的相同的坡度级别面积影响是不同的,并且规律不相同。在前述三种地貌类型区域,如果需要获得坡度分级面积信息,使用三阶反距离平方权差分算法和三阶反距离权差分最为理想。由于简单差分算法小于其他算法提取坡度所涉及的区域单元大小,不适宜在本区域使用。     

一种基于分割的立体匹配算法

为获取质量更好的视差图,在图像分割的基础上提出一种新的立体匹配算法,首先采用均值漂移算法对图像进行分割得到不同分割区域,然后采用基于窗口的局部自适应加权方法获取初始视差图,经双向检测后得到可信区域与不可信区域,最后定义一个加入遮挡项的能量函数作为遗传算法评价函数,计算可信区域的平面模型参数,之后在能量函数中加入平滑项,为每个区域选一个使能量函数最小的平面模型,得到最终的视差图。实验数据表明,该算法可较好地处理深度不连续区域和无纹理区域,匹配精度高。     

动态分块隔行扫描算法设计与实现

为满足屏幕图像传输中低CPU使用率,低带宽占用率的需求,设计并实现了一种动态分块隔行扫描算法。该算法比较相邻两帧图像,找出所有图像变化坐标并根据变化像素点的坐标得到面积最小的不重叠矩形区域的集合,压缩并发送矩形区域集合包含的图像数据。实验结果表明,在图像变化较小时,该算法的CPU使用率和带宽占用率明显优于固定分块隔行扫描算法,有效减小传输的数据量,提高图像传输的性能。     

基于优化合并的高分辨率遥感影像分割算法

高分辨率遥感影像的分割算法研究对遥感数据处理与应用具有重要意义。本文提出了一种优化合并的分割算法以提高运算效率,该算法包含局部最优合并和全局最优合并2个阶段。第1阶段采用凝聚层次聚类（Hierarchical Agglomerative Clustering,HAC）方法实现局部最优合并,并对其合并规则进行了优化,使优化后的合并规则先注重光谱特征,再考虑待合并区域的几何特征。第2阶段采用区域邻接图（Region Adjacency Graph,RAG）方法实现全局最优合并,其合并规则主要考虑了区域的光谱和边界信息,减少了区域尺度对合并规则函数产生的负面影响,并且该阶段利用了红黑树来实现全局最优合并,以提高对RAG的搜索效率。最后,利用OrbView3高分辨率遥感影像开展了分割实验,结果表明本文算法可以得到令人满意的分割精度。本文的成果为遥感影像分割及其相关研究提供了新思路。     

结合ASIFT和归一化的抗仿射变换遥感影像盲水印算法

针对遥感影像使用过程中,含水印影像经过仿射变换后水印与影像的同步性被破坏,导致水印无法正常检测的问题,本文提出了一种适用于遥感影像的抗仿射变换盲水印算法。首先通过ASIFT算法提取影像具有仿射不变性的特征点,根据特征尺度的大小与特征点间的欧式距离筛选适量特征点,构造对应的正方形特征区域;然后通过计算特征区域的仿射不变矩得出归一化变换函数的参数,对特征区域进行归一化处理,并以归一化特征区域的不变质心为中心提取子区域作为水印嵌入区域,对该区域进行二级离散小波变换,得到水印嵌入区域的低频信息;运用量化嵌入规则将水印嵌入到低频信息中,依次进行低频信息逆小波变换,水印嵌入前后特征区域差值图像反归一化,最后将反归一化差值图像叠加在原始影像特征区域上,完成水印的嵌入。实验选用了3000像素×3000像素的高分二号遥感影像作为载体影像,含版权信息的二值图像作为水印,实验表明：含水印的遥感影像经过旋转、平移、缩放在内的仿射变换后,仍能准确提取水印信息;算法可有效抵抗加噪、滤波、裁剪等常规水印攻击,攻击后影像提取的水印与原水印相关系数均高于0.9;水印具有良好不可感知性;在水印提取时无需原始遥感影像,属于盲水印算法。     

基于mRMR特征优选算法的多光谱遥感影像分类效率精度分析

在遥感图像分类过程中,进行合理的特征优选操作,将有助于提高分类器的分类效率及精度。本文以淮南地区资源三号卫星多光谱遥感影像数据为例,采用二值离散化、直方图法及F统计法3种计算方法实现mRMR（minimal-Redundancy-Maximal-Relevance）算法特征优选过程。根据3种方法所得到的特征优选结果及全部特征信息,分别采用C5.0决策树和K近邻2种分类器进行图像分类实验,并利用目视解译方法对不同方法组合的影像分类结果进行精度验证。实验结果表明,利用3种计算方法实现mRMR特征优选算法对不同分类器的影响程度不同：在分类效率方面,C5.0决策树分类器可提高36.84%,而K近邻分类器可提高72.05%;在分类精度方面,C5.0决策树分类器能保证分类精度大致不变,总体分类精度可提高0.60%,Kappa系数可提高0.80%,而K近邻分类器总体分类精度可提高4.34%,Kappa系数可提高7.90%。     

基于小波去噪和图像分割技术的改进NAS-RIF盲图像复原算法

针对非负和支持域受限递归逆滤波算法(NAS-RIF)的缺点,提出了一种改进方案.首先,应用小波去噪技术,保持了退化图像边缘特征,抑止噪声,提高退化图像的信噪比;其次,在每次迭代中,利用图像分割技术找到准确的目标支持域,并用背景的均值取代非均匀背景;还采用重置共轭梯度法加快了算法的收敛速度.实验结果表明,改进后的算法具有更好的复原效果和更快的收敛速度.     

一种由粗到精的光学与SAR遥感图像配准算法

由于光学遥感图像和SAR图像具有明显的非线性强度差异,且SAR图像存在斑点噪声,使得其配准存在较大难度。为此,本文结合基于特征和基于区域图像配准方法的优点,并组合为混合模型,提出一种由粗到精的自动配准算法。以光学遥感图像和SAR图像分别为参考图像和待配准图像,先以基于特征点的SAR-SIFT完成粗配准,再以基于区域的ROEWA-HOG完成精配准。① 采用SAR-SIFT算法进行特征点检测和特征匹配来计算图像的仿射变换模型,以消除参考图像和待配准图像之间明显的旋转、尺度和平移差异,至此完成图像粗配准;② 在此基础上利用分块Harris角点检测在参考图像上获得特征点,并根据特征点确定待配准图像上的同名点搜索区域;③ 计算图像的ROEWA梯度,构造以特征点为中心的模板区域内的HOG特征向量,以SSD作为相似性测度搜索待配准图像上的同名点,完成高精度的图像配准;④ 进行图像配准实验,对配准结果进行目视检查和精度评估。经过多组光学与SAR图像配准实验,验证本文算法能够结合基于特征和基于区域的图像配准方法的优点,较好地抵抗光学与SAR图像之间的非线性强度、旋转、尺度、平移差异和SAR图像的噪声影响,并逐步提高配准精度,最终配准精度达到1个像素左右,实现了光学与SAR图像的高精度自动配准,能够满足光学与SAR图像后续综合应用。     

一种基于图像特征点信息的误匹配点剔除改进算法

误匹配点剔除是基于特征点图像匹配过程的重要一步,关系到图像匹配的精确度。在特征点匹配求精方面,改进基于特征点信息的误匹配点剔除算法,通过自适应特征点邻域半径得到的邻域特征点数量及位置信息进行逐步求精,克服原算法不能处理尺度变换的情形。实验结果表明,该算法简单高效,剔除误匹配点对能力较强,具有尺度、旋转不变性,同时,该算法具有较好的鲁棒性,正确性。能基本满足图像匹配的精度要求。     

一种基于面阵摆扫式航空影像的特征匹配方法

特征匹配是面阵摆扫式航空影像处理的关键步骤,针对传统特征匹配方法在面阵摆扫式航空影像匹配时存在匹配点数量少,分布不匀均的问题,本文提出一种基于自适应亮度空间的特征匹配方法。首先根据影像POS（Postion Oriental System）信息求解待匹配影像间变换关系进行影像校正,在校正后的影像上构建自适应亮度空间,使用ORB算子和BEBLID算法在亮度空间上获取特征点和二进制特征描述符,然后基于汉明距离获取初始匹配点,使用RANSAC算法剔除粗差,最后将匹配点变换到原始影像上得到最终匹配结果。本文选取6组具有视角差异及亮度变化的面阵摆扫式航空影像进行实验,将本文算法与SIFT、SURF、ORB、ORB+BEBLID、ASIFT等匹配方法进行比较,结果表明：本文算法通过建立影像间变换关系,构建自适应亮度空间,使得算法提取的特征点数量增加1.5倍,获取匹配点数量是其他算法的3倍以上,且匹配点分布更加均匀,匹配效率高于其他算法,验证了本文算法在具有亮度变化及视角差异的面阵摆扫式航空影像上匹配的有效性。     

基于局部空间信息KFCM的遥感图像聚类算法

针对模糊C均值(Fuzzy C-Means, FCM)算法,不能有效地对夹杂噪声的遥感图像聚类的问题,本文提出了一种基于局部空间信息核模糊C均值(Kernel Fuzzy C-Means, KFCM)的遥感图像聚类算法。首先,运用核函数将遥感图像的所有像元映射到高维特征空间,通过非线性映射优化遥感图像的有用特征;然后,根据相邻像元之间的相关性,利用一种空间函数重新定义像元的模糊隶属度,将像元的局部空间信息引入到FCM算法中,并在高维特征空间中使用这种基于局部空间信息的FCM算法对像元聚类。由于引入了像元的局部空间信息,算法可以直接应用于原始遥感图像,不需要滤波预处理。大量实验结果表明,本文提出的基于局部空间信息KFCM的遥感图像聚类算法具有较强的抗噪能力,可得到较好的同质区域,优于现有的FCM算法、模糊局部信息C均值(Fuzzy Local Information C-Means, FLICM)算法及KFCM算法。     

光谱、形状特征结合的多精度图像分割算法与应用

由于高分辨率遥感图像的数据量和计算复杂性骤增,影像噪声、光谱混淆现象更为突出,这对传统主要依据于像元光谱特征的图像处理与分析方法提出了极大挑战。为此,特征更为丰富、在噪声处理和知识融合上,更具优势的面向对象的图像分析方法,逐步成为高分辨率遥感图像应用的研究热点。面向对象图像分析的第一步,以及关键一步是图像分割。本文设计了多精度图像分割算法:(1)采用降水分水岭变换进行初步分割获取图像次一级斑块,即分割亚基元;(2)设计一种可重复合并的快速图斑合并方法,进行亚基元的层次归并获得最后分割斑块,完成图像分割。在合并过程中,斑块之间的差异指标是其光谱合并代价、形状合并代价的加权和,合并结束的标志是斑块间两两合并代价超过尺度参数的平方。设置不同的尺度参数,则可实现多精度图像分割过程。实验证明,方法分割效果较好,并在算法效率上满足实际应用需求,可以开展后续图像分类、专题信息提取等工作。     

多源遥感影像深度特征融合匹配算法

针对多源遥感影像之间成像机理不同、非线性光谱辐射畸变大以及灰度梯度差异明显等所导致的匹配困难问题,提出深度特征融合匹配算法(Feature Fusion Matching Algorithm, FFM)。(1)通过构建特征图金字塔网络提取影像深度特征,使用特征连接结构将语义丰富的高层特征与定位精确的低层特征互补融合,解决多源影像同名特征难以表征的问题并提高特征向量的定位精度;(2)对原始维度1/8的特征图进行交叉变换来融合自身邻域信息与待匹配影像特征信息,通过计算特征向量间的相似性得分得到初次匹配结果,针对特征稀疏区域,提出滑动窗口自适应得分阈值检测算法来提升匹配效果;(3)将匹配结果映射至亚像素级特征图,在小窗口内计算像素间的匹配概率分布期望值来检校优化匹配结果,提高匹配点对的准确性;(4)使用PROSAC算法对匹配结果进行提纯,有效剔除误匹配的同时最大限度保留正确匹配点。试验选取6对多源遥感影像,将FFM同SuperPoint、SIFT、ContextDesc以及LoFTR算法进行对比,结果表明FFM算法在匹配点正确率、匹配点均方根误差以及分布均匀度等方面远优于其他算法。将FFM匹...     

基于特征空间优化的随机森林算法在GF-2影像湿地分类中的研究

由于季节性的植被动态和水文波动,湿地遥感影像分类常常比较困难。本文采用优化特征空间的随机森林算法（Random Forest）对吉林省白城市通榆县东部地区预处理后的GF-2影像进行湿地分类研究,具体分为2步：① 对研究区遥感影像进行多尺度分割和对象特征的提取。针对一些学者获取最佳分割尺度时仍受主观因素影响较大的情况,本文通过改进全局最优分割方法来获得最佳分割尺度。② 在最优分割的基础上,基于特征重要性对随机森林分类算法的特征空间进行优化,以得到最佳的随机森林分类结果,并与相同条件下（同数据、同分割尺度、同训练样本,同特征空间）的K-NN、SVM、CART 3种算法以及未优化特征空间的RF算法的分类结果进行了比较。结果表明,基于优化特征空间的RF算法的分类结果总精度和Kappa系数分别为93.038%和0.9177,而K-NN、SVM和CART 3种分类算法的分类结果的总精度分别为83.357%、78.068%、77.136%,未优化特征空间的RF算法分类结果总精度为90.937%。相较于K-NN、SVM、CART 3种分类算法,RF算法在GF-2湿地影像数据中具有更好的分类性能,同时优化特征空间的RF算法精度有所提高,在湿地资源管理中可以发挥非常重要的作用。