基于倾斜摄影高程点和特征点快速提取研究

随着科技的发展,高程点提取的自动化程度越来越高,但是自动提取点位的分布合理化和特征高程点的提取需要大量的人力、物力和时间进行修改和人工提取。本文以滕州市主城区1∶500地形图为基础,结合倾斜摄影和ArcMap部分功能,介绍一步式准确、快速、均匀提取高程点和特征点高程的方法,论证了新方法的可行性与有效性。     

南极中山以南地区冰面高程信息的提取

在实地高程控制点与热红外影像上同名像点的辐射亮度值间建立函数关系，从Ｌａｎｄｓａｔ４ＴＭ６影像上取出中山站附近冰面的高程信息，并绘制冰面地形图。     

南极中山站以南地区冰面高程信息的提取

在实地高程控制点与热红外影像上同名像点的辐射亮度值间建立函数关系，从Ｌａｎｄｓａｔ４ＴＭ６影像上提取出中山站附近冰面的高程信息，并绘制成冰面地形图。     

InSAR提取地面高程信息研究

简述了InSAR提取地面高程信息的基本原理及数据处理过程。用ERS-1数据进行试验,着重介绍了利用InSAR技术提取高程信息．以及各流程中处理的关键技术和所要考虑的因素等。通过对结果的分析,表明InSAR技术提取DEM是一种非常有效的方法,最后就InSAR在国内外的应用前景做了简单的论述。     

InSAR提取地面高程信息研究

InSAR 技术是一种获取大范围高精度数字地面高程信息的有效手段,但是由于其自身还有若干理论问题需要研究以及处理技术的复杂性,限制了该项技术的广泛应用。简述了 InSAR 提取地面高程信息的基本原理及数据处理过程,然后用 ERS-1数据进行试验,着重介绍了如何在 ER-DAS 下提取高程信息,以及各流程中所要考虑的因素等。试验结果表明,在 ERDAS 下提取 DEM是一种非常有效的方法。     

河口海岸区GPS高程异常的空间特征与拟合研究

为了实现河口海岸区GPS大地高向正常高的转换,就需要掌握该区高程异常的空间特征并进行高精度的拟合研究.文章以福建闽江口为研究区,综合应用半方差函数以及整体和局部逼近拟合方法对闽江口测区GPS高程异常进行研究.结果表明:闽江口GPS高程异常在空间上可用高斯和球状半方差函数进行表达,水平分布上呈海区至陆地逐渐变小的分带规律性;二次曲面和Shepard分区加权方法对研究区高程异常的整体拟合和局部逼近结果具有相似的累积频率分布和外符合精度,而两者的组合模型较之单一拟合方法在精度上提高42.9％～55.2％,可获得较为稳健的拟合结果,适用于该地形条件复杂的河口海岸区.     

特征嵌入式数字高程模型研究

针对常规格网DEM地形模拟的失真问题,借鉴面向对象技术,提出了“矢量化模拟,栅格化组织”方法,构建了融合地形场特征与对象特征为一体的特征嵌入式数字高程模型——F-DEM(features preserved-DEM)。     

利用SPOT影象提取高程信息的研究

本文从理论上分析了以全数字化方法从SPOT影象提取高程信息关键环节上的问题和所采取的方法。根据影象成象特点,采用时序变化的外方位元素数学模型,其中精确选取控制点、合理选取初值和确定等效焦距、线元素和角元素分开解算迭代是十分重要的措施。采用新的数据组织方法可以避免高程内插中的精度损失。利用卫星影象特点,实现由粗到精的多级影象匹配,同时引人改化的高精度最小二乘匹配,使整个匹配过程既保障了可靠性又满足精度要求。马赛地区SPOT象对窗的DEM生成结果表明,在影象质量得到保证,时差不大的前提下,可以达到10米高程精度。     

顾及空间特征的地形特征点提取方法

针对传统地形特征点提取方法未能全面顾及地形特征点空间特征的问题,该文提出一种顾及空间特征的地形特征点提取方法.该方法在系统分析地形特征点的空间分布差异性、空间耦合性、层次等级性的基础上,采用均值变点法确定适宜阈值,利用成熟的水文分析法提取沟谷线和山脊线.在此基础上,通过窗口分析、矢量分析等方法实现对山顶点、鞍部点、脊线源点、脊线交点、径流源点、径流节点、流域出水口点的有效提取和分级.以福建省九龙江支流吕凤溪流域30m空间分辨率数字高程模型进行实验.从目视解译、地形模型对比、分级适宜性3个角度对提取结果进行评价,同时分析了空间分辨率对地形特征点提取的影响.实验结果表明,所提方法能有效保证地形特征点提取结果的准确性,空间分辨率对地形特征点提取结果的总数目、最高级别和分级数目以及空间位置具有重要影响.     

平坦地区GPS高程转换方法的研究

分析了GPS测量中高程系统转换的实质,介绍了四种GPS高程转换方法的基本原理,然后结合实际算例对四种方法拟合的结果进行了精度分析,总结了各种方法的优缺点,得出一些参考性的结论.     

平坦地区GPS高程异常拟合研究

GPS测量所提供的高程为相对于WGS-84椭球的GPS大地高,而我国使用的是正常高。大地高等于正常高与高程异常之和,要使GPS高程在工程实际中得到应用,必须先求出高程异常,进而获得正常高。结合GPS测量和水准测量资料,用神经网络方法和二次多项式曲面拟合方法拟合高程异常,对拟合精度进行了分析比较,得出了有实用价值的结论。     

运用NDVI-Albedo特征空间提取石漠化信息

石漠化是西南喀斯特地貌地区面临的最主要生态环境问题之一,对石漠化进行监测是其防治的一项重要工作。本文以威宁西部典型的石漠化研究区斗古乡为例,基于Landsat 8 OLI遥感数据,计算了研究区归一化植被指数(NDVI)和地表反照率(Albedo),通过NDVI-Albedo特征空间构建石漠化差值指数(RSDDI),对石漠化信息进行提取并对其进行精度验证。研究表明:基于NDVI-Albedo特征空间法构建的石漠化差值指数能够较为准确且便捷地对石漠化信息进行提取与分级,在中度石漠化及重度石漠化的制图精度均达到89%以上,提取效果较好,有利于西南喀斯特地貌地区对石漠化的定量评估与监测。     

基于融合时间特征Landsat影像的水稻面积提取

以洞庭湖区典型的产量大县——南县为研究区,针对Landsat回访周期较长及长江中下游阴雨天气较多的特点,利用STARFM模型融合高时间分辨率的MODIS数据与中等空间分辨率的Landsat TM数据,获取融合时间特征的Landsat TM时序数据,基于作物物候特征提取水稻的种植面积,并与单时相Landsat TM影像分类结果进行对比分析。结果表明,基于时序Landsat NDVI数据的水稻作物分类精度较之单时相Landsat TM影像分类结果有较大的提高。     

面积约束的小流域提取算法研究

针对传统的流域划分方法往往包含面积过小或过大的流域单元,无法顾及治理的可行性及有效性,难以满足实际应用需求的问题,该文以流域单元为主要研究对象,利用数字高程模型提出了一种基于面积约束的自适应流域划分方法;该方法对面积大于50 km²的流域,以面积等分及划分次数最少为优化目标,将流域划分为若干个符合面积要求的流域;对面积小于5 km²的流域,则与其上游流域进行归并。基于流域单元面积约束提取方法的实验结果表明,该方法在不破坏流域归属属性的情况下,使所有流域的面积均符合要求,提高了流域信息的实用性,为山区、丘陵地形为主区域的空间治理单元自动划分提出一种解决路径。     

低空间分辨率遥感数据亚像元级水华面积提取方法

在对太湖、巢湖等大型湖泊进行业务化蓝藻水华遥感监测工作中,常以250 m空间分辨率的MODIS数据为主,但其像元多为水体和水华的混合像元,若用常规方法进行水华面积提取,势必会严重影响水华监测的精度和实际应用效果。针对上述问题,基于混合像元分解原理,通过混合像元分解得到水华组分在混合像元中的丰度(百分比),实现亚像元级的水华面积提取。该方法可直接根据图像的DN值进行水华面积提取,无需对数据进行辐射校正和大气校正等预处理。与常规水华提取法相比,该方法的水华面积提取精度提高了近30%。     

平坦地区GPS高程异常拟合方法研究

结合GPS测量和水准测量资料,用BP人工神经网络和RBF人工神经网络方法和二次多项式曲面拟合方法拟合高程异常,对平坦地区GPS高程异常拟合精度进行比较分析,得出有实用价值的结论。     

基于多层次分割分类模型及其特征空间优化的建筑物提取方法

针对高空间分辨率遥感影像城市地物信息提取中的尺度效应、光谱多样性及分类特征优化等问题,基于面向对象影像分析方法,结合数据挖掘与机器学习技术,提出了一种多层次分割分类模型及其特征空间优化的建筑物提取方法。首先,根据遥感信息多尺度特性,针对地物特征差异设立层级关系,再结合光谱多样性特征定义地物包含的子类型,建立基于不透水面分割分类提取建筑物的层次化结构;然后,利用提出的Relief F-PSO组合特征选择方法,优化构建相应层次的影像特征空间;最后,在多尺度分割和特征优化的基础上,基于随机森林模型获取不透水面分布,进而采用J48决策树算法分类提取建筑物。实验结果表明,该方法能够利用较少数量的影像特征,获得高精度的建筑物提取成果。     

InSAR在提取矿区地面高程信息中的应用研究

InSAR具有全天候、高分辨率和连续空间覆盖的特性,能够提供沉陷区短周期内空间连续曲面的形变信息。简述了InSAR提取地面高程信息的基本原理及数据处理过程。用ERS-1数据进行试验,着重介绍了利用InSAR技术提取高程信息,以及各流程中处理的关键技术和所要考虑的因素等。试验结果表明,利用InSAR技术提取DEM是一种非常有效的方法。最后就InSAR在国内外的应用前景作了简单的论述。     

GPS高程拟合模型及其应用研究

结合GPS测量与水准测量的数据,分别用二次多项式曲面、多面函数、混合模型等几种GPS高程拟合模型拟合高程异常,结果表明,混合模型拟合精度较高.