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目前框幅式航空摄影飞行质量检查依旧采用先冲印纸质像片,然后人工作业的方法。该方法耗时较长,限制了数字航空摄影快速高效优势的发挥。为此,研究出一套全数字航空摄影飞行质量的检查方法。该方法的整个实现过程完全在计算机上进行:首先,利用数字航空摄影生成的浏览影像完成影像质量检查;然后,应用飞行质量检查软件和机载POS(position and orientation system)数据检查影像的重叠度、像片旋偏角、航线弯曲度以及航高保持等质量因子;最后,根据检查结果整理和编写各类文档。为验证该方法的科学性和可靠性,以湖南省衡阳市实验区影像的人工质量检查结果与其进行对比分析,结果表明,二者具有很好的一致性,说明该方法能较好地反映航空摄影飞行成果质量,并且操作简单、效率高、成本低。 相似文献
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针对影响航空摄影测量精度、作业效率和成像质量的各种因素,该文提出了内外方位元素可清晰分离的航摄仪检校场建设方法,实现了航摄仪内方位元素的高精度检校。以此为基础,设计和实践了一种满足现有航测生产要求的高性能宽角航摄仪,该设备具有旁向视场角超过80°、稳定曝光频率2Hz、自动感知飞行速度和地形高、依摄影测量规则自动决定曝光间隔等能力。数万平方千米的生产实践表明:宽角航摄仪影像色彩自然,全局纹理清晰,支持在大速高比环境下航空摄影,其综合作业效率超过当今国际品牌航摄仪2倍以上。 相似文献
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李莉华 《武汉大学学报(信息科学版)》1988,13(1):22-33
本文重点研究航摄系统调制传递函数(MTF)的测定及其应用,比较了两种滤波方法的作用,指出频率域滤波是行之有效的。在MTF应用方面,提出了以线扩散函数的等效宽度(EQW)作为像质评定的一个标准。试验表明,1/EQW与底片的目视分解力有着一定的近似关系。同时,对底片的复制质量也作了初步研究。 相似文献
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针对传统手工提取特征方法需要专业领域知识,提取高质量特征困难的问题,将深度迁移学习技术引入到高分影像树种分类中,提出一种结合面向对象和深度特征的高分影像树种分类方法。为了获取树种的精确边界,该方法首先利用多尺度分割技术分割整幅遥感影像,并选择训练样本作为深度卷积神经网络的输入。为了避免样本数量少导致过拟合问题,采用迁移学习方法,使用ImageNet上训练的VGG16模型参数初始化深度卷积神经网络,并利用全局平局池化压缩参数,在网络最后添加1024个节点的全连接层和7个节点的Softmax分类器,利用反向传播和Adam优化算法训练网络。最后分类整幅遥感影像,生成树种专题地图。以安徽省滁州市的皇甫山国家森林公园为研究区,QuickBird高分影像作为数据源,采用本文方法进行树种分类。试验结果表明,本文方法树种分类总体精度和Kappa系数分别为78.98%和0.685 0,在保证树种精度的同时实现了端到端的树种分类。 相似文献