基于RFM的广义立体像对构建方法研究

以基于多源遥感数据的三维重建为研究目标,针对覆盖同一区域的多源遥感数据,提出广义立体像对的概念,并以此概念为前提,研究了基于有理函数模型的广义立体像对空间前方交会数学模型。最后在模型算法研究的基础上,结合现有多源遥感数据,对广义立体像对的构建和地面目标三维重建的精度进行实验分析,验证广义立体像对的计算精度与可行性。     

广义立体像对三维重建模型精度分析

本文依据基于多源遥感数据进行三维重建的思想,利用现有的对于某一区域,由不同传感器获取的高分辨率卫星影像,分别作为左右影像,建立起基于有理函数模型的严密空间前方交会数学模型,进而构建起广义立体像对,快速提取地面三维信息,实现目标物的三维重建。之后对重建的三维模型进行精度分析,并与利用传统双像立体像对重建的三维模型、以及单张影像重建的三维模型之间进行精度分析,比较三种不同方法所得到的三维模型的相对精度,并最终证明了利用广义立体像对进行地面目标的三维模型重建,其精度完全能满足生产要求。     

一种异源多视影像的立体定位方法

针对如何最大可能地联合现有的海量主被动遥感数据进行复合式立体定位处理、摆脱传统同源光学立体数据源限制的问题,该文提出一种异源多视遥感影像的立体定位方法,将任意数目比例的、具有共同重叠区域的多幅CCD和SAR影像纳入到统一的立体构像体系中。通过一系列算法设计包括统一有理函数模型(RFM)构建、基于RFM的像方立体平差、立体空间前方交会等,以及同源两视和异源多视两种观测组合下的立体试验,证明本方法摈弃了传统同源立体对数据源的苛刻限制,充分发挥了CCD和SAR载荷的互补优势,同时确保了最终立体定位的精度。     

SRTM辅助下的RPC模型区域网平差

根据RPC模型和像方仿射变换模型,构建卫星遥感影像区域网平差的数学模型。按照所构建的数学模型,利用安平地区的同轨三景影像进行空间前方交会和SRTM辅助下RPC模型区域网平差处理。实验表明,在SRTM辅助下,采用RPC模型区域网平差可提高卫星立体定位精度。     

缺少控制点的SPOT-5 HRS影像RPC模型区域网平差

从卫星遥感影像区域网平差的模型出发，利用SPOT-5影像附带的参数拟合RPC模型参数，根据RPC模型和像面的仿射变换模型建立了卫星遥感影像区域网平差的数学模型。按照所构建的数学模型。对两个地区SPOT-5HRS影像进行直接空间前方交会和缺少控制点的区域网平差处理。试验证明了本文模型的可行性。     

减少有理函数模型中高次项的初步研究

本文简要介绍了有理函数模型(RFM)的原理与方法,给出了利用地面控制点分别针对单片和立体影像的RFM系统误差改正方法。在实际应用中,虽然全三次项形式的RFM可以保证高精度,但是其计算量非常庞大,为此,我们探讨了减少RFM中高次项的可行性,并研究了其在立体模型重构与正射影像纠正中对精度的影响。最后,使用中国西藏、北京和芬兰的三个IKONOS影像立体像对数据进行了相关试验,结果表明,在一定影像范围内,RFM和地形无关,不论是平原、丘陵,还是高山地,在一定影像范围内仅使用RFM的二次项形式可以满足单片正射影像纠正和立体模型重构等应用要求。     

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。     

利用系统几何纠正提高ALOS PRISM影像有理函数模型精度的研究

有理函数模型（RFM）作为一种通用的传感器几何模型在星载推扫式光学卫星影像的处理中得到了广泛的应用。但是,ALOS卫星平台高频颤振引起RFM在替代PRISM传感器校正产品的严密成像几何模型时精度低,使得传感器校正产品的RFM精度无法满足测绘应用中提取DEM的需求。针对该问题,提出采用系统几何纠正产品替代传感器校正产品进行测绘生产的方法。首先通过对系统几何纠正产品特性的分析,建立系统几何纠正产品的三维几何模型,并从理论上论证该产品的三维几何模型可以被RFM高精度替代,可以支持测绘中DEM提取的应用。利用ALOS PRSIM传感器的前后视构建的立体像对,进行空间前方交会,验证了理论和方法的有效性。由于系统几何纠正产品与卫星平台无关的特性,该方法可以在其他星载推扫式光学卫星应用中推广。     

多像空间前方交会的抗差总体最小二乘估计

为充分利用现有观测数据来确定地面点位置,根据立体像对的前方交会原理,通过建立目标点到多条同名射线距离的加权平方和作为目标函数,对其求一阶和二阶导数,得到多像空间前方交会的抗差总体最小二乘估计。相对于立体像对,多张像片的空间前方交会方法可利用更多的观测信息并引入了稳健估计理论,具有更高的交会精度及稳健性能。最后,通过算例验证了该方法的正确性与稳健性,可一定程度上丰富摄影测量空间前方交会理论。     

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。     

遥感信息处理不确定性的可视化表达

如何全面、准确地度量和可视化表达遥感信息处理中不确定性的程度和空间分布方式,是遥感信息不确定性研究的关键问题之一.传统的度量方法(例如误差矩阵)是将以训练样本集为基础的度量作为总分类精度的度量,而我们需要估计模型对于"样本外数据"的性能.本文首先利用信息论和粗糙集理论等度量遥感分类影像属性信息的不确定性,提出基于像元、目标和影像的遥感信息不确定性度量指标;然后分别描述了基于不同度量指标的可视化表达方式,并对我国黄河三角洲地区的Landsat TM影像进行了分类信息不确定性度量和可视化表达实验.     

均值漂移与卡尔曼滤波相结合的遥感影像道路中心线追踪算法

基于模板匹配的道路追踪方法是道路提取中较实用的一类方法,但传统模板匹配方法主要以相关系数作为相似性测度,对车辆、树荫等遮挡敏感,不适用于高分辨率遥感影像道路提取。针对这一问题,本文采用一种稳健的相似性测度,设计了一种基于均值漂移的道路中心点匹配算法,克服了传统模板匹配对遮挡敏感的缺点;然后运用卡尔曼滤波,实现高分辨率遥感影像道路中心线追踪。试验表明,该方法能够准确提取高分辨率遥感影像道路中心线,对车辆、树荫等遮挡具有稳健性。     

基于频域滤波的高分辨率遥感图像城市河道信息提取

提出一种基于频域滤波的城市河道信息提取方法。首先对高分辨率遥感图像进行傅里叶变换得到频谱图, 并利用径向和角向分布图分析城市河道的频谱特征。其次, 基于城市河道的双线型特点, 将其分为边缘特征和低频信息两个部分, 并根据周期性纹理的频谱模型和地物频谱能量分布规律确定两个部分的频域识别标志。然后设计相应的扇环形带通log Butterworth滤波器和低通Butterworth滤波器分别对城市河道的边缘特征和低频信息进行提取, 并根据该两部分信息实现城市河道信息提取。最后对城市河道信息提取结果进行定量评价, 结果表明, 本文方法可以有效地实现城市河道的信息提取。     

遥感影像地图在线服务系统设计与实现

针对遥感影像地图服务中存在的问题,本文提出了基于网络的遥感影像地图服务,设计了基于ArcGIS Server的遥感影像地图服务系统的整体框架及相关功能模块,研究了实现系统所涉及的关键技术,最后在开源环境Eclipse下用Java编程实现了遥感影像地图服务系统,为遥感影像的网络应用提供了一个服务平台。     

纹理特征遥感影像分割研究

影像分割是面向对象的分类思想应用于遥感影像信息自动提取的基础,纹理是影像的基本特征,是影像分析、理解和识别的重要信息,纹理特性的有效表达和抽取,是基于纹理影像分割的前提。本文系统概述了近年来各类文献中使用频率较高的基于纹理的遥感影像分割方法,并以基于统计的方法、基于纹理结构的方法、基于模型的方法和基于空间/频率的方法四种基本类型为主线,对每一类分割方法的特点进行了分析和总结,在此基础上指出了基于纹理特征遥感影像分割的研究趋势。     

Refining Population Surface Models: Experiments with Northern Ireland Census Data

This paper compares and contrasts alternative methods for the construction of discontinuous population surface models based on the census and remotely sensed data from Northern Ireland. Two main methods of population distribution are employed: (1) a method based on redistribution from enumeration district (ED) and postcode centroids, and (2) a method based on dasymetric redistribution of ED population counts to suitable land cover zones from classified remotely sensed imagery. Refinements have been made to the centroid redistribution algorithm to accommodate an empirical measure of dispersion, and to allow redistribution in an anisotropic form. These refinements are evaluated against each other and the dasymetric method. The results suggest that all of the methods perform best in urban areas, and that while the refinements may improve the statistical performance of the models, this is at the expense of reduced spatial detail. In general, the techniques are highly sensitive to the spatial and population resolution of the input data.     

A rule-based parameter aided with object-based classification approach for extraction of building and roads from WorldView-2 images

Roads and buildings constitute a significant proportion of urban areas. Considerable amount of research has been done on the road and building extraction from remotely sensed imagery. However, a few of them have been concentrating on using only spectral information. This study presents a comparison between three object-based models for urban features’ classification, specifically roads and buildings, from WorldView-2 satellite imagery. The three applied algorithms are support vector machines (SVMs), nearest neighbour (NN) and proposed rule-based system. The results indicated that the proposed rules in this study, despite the spectral complexity of land cover types, performed a satisfactory output with an overall accuracy of 92.92%. The advantages offered by the proposed rules were not provided by other two applied algorithms and it revealed the highest accuracy compared to SVM and NN. The overall accuracy for SVM was 76.76%, which is almost similar to the result achieved by NN (77.3%).