三频GNSS系统伪距多径提取算法性能分析及比较

分析利用多频载波相位提取伪距多径的一般算法,并推导通用的计算方程组。针对三频GNSS系统,推导双频一阶多径提取算法的通用计算公式,并提出基于最小方差准则的三频一阶多径提取算法,证明双频一阶多径提取算法是三频一阶多径提取算法的一种特殊形式。对几种多径提取算法的误差放大倍数进行比较分析,最后用北斗系统的实测数据进行验证。理论分析和实测数据验证表明,三频一阶多径提取算法略优于双频一阶多径提取算法,这两者都明显优于三频二阶多径提取算法。     

基于面积比分割的面状水域提取方法研究

针对目前遥感影像中面状水域提取算法的自动化程度不高的问题,本文提出了一种基于面积比分割的面状水域提取算法。首先,利用矢量数据提供的面积作为先验信息,对待提取的遥感影像进行图像分割,经过去噪、边缘检测等环节实现面状水域的初步提取;然后将初步提取的面状水域带入到主动轮廓模型中,作为初始边界对面状水域进行精确提取;最后,以天绘影像对上述算法进行验证,结果表明:该算法能够有效提取面状水域,提高现有算法的自动化程度。     

基于MODIS遥感数据的水体提取算法研究

针对MODIS遥感数据采用多波段普间关系算法提取水体容易与阴影混淆,产生提取不精确的问题。作者将对多波段普间关系水体提取算法进行研究,并以鄱阳湖为实验对象,使用改进后的多波段普间关系算法对水体进行提取。实现提升水体提取精度的目标。     

结合灰度和基于动态窗口的纹理特征的遥感影像分类

在基于灰度共生矩阵提取遥感影像纹理特征的基础上,针对固定窗口算法的局限性,提出了动态窗口算法;并将不同滑动窗口算法提取的纹理特征与影像灰度组合进行支持向量机(SVM)分类,对分类结果进行定性和定量比较分析。实验结果表明:影像灰度结合动态窗口算法提取的纹理特征进行SVM分类的分类精度优于灰度结合固定窗口算法提取的纹理特征的分类精度。因此,提出的算法较传统的固定窗口算法更具优势,是一种有效纹理信息提取方法。     

基于DEM数据的月表撞击坑自动提取研究

提出一种基于地形与形态学的撞击坑自动提取算法,该算法主要利用撞击坑的形态特征进行提取,利用形态学方法提高提取结果的连续性并去除提取结果中的噪声,使提取的撞击坑边界线更为简单,定位更加准确,易于存储与计算。该算法使用月球勘测轨道器照相机(LROC)提供的100 m分辨率DEM数据进行测试,测试结果显示该算法对于形态较为完整的简单撞击坑提取效果较好,提取的边界线较为准确且能够反映撞击坑的真实形态。     

基于高分辨率遥感影像的道路网络提取算法研究

作为遥感信息分析领域的重要工作之一,高分辨率遥感影像道路提取对于地理信息建库、城市建设规划、城市地形分析与三维表达等方面具有重要的研究意义。本文提出了多种改进算法组成的遥感影像道路网络提取方法,首先使用超像素分割(Simple Linear Iterative Clustering, SLIC)算法对高分辨率遥感影像进行分割处理并使用改进K-means算法对分割后影像进行分类;其次根据绿色植被指数(Green Vegetation Index, CVI)值滤除非人工区域并使用OTSU算法分割提取得到初始道路网络;最后对提取道路网络进行优化处理得到精细化道路网络。使用广州市某地高分辨遥感影像对本文提取算法进行验证,结果表明,本文算法能够有效地提取道路信息,提高道路网络提取精度。     

基于形态学的边缘提取算法

首先介绍了形态学算法的原理,再利用该算法进行了实验。对某高校广场影像图的道路边缘进行提取,并将结果与Canny算子、Robert算子、Prewitt算子得到的结果进行比较。结果表明,形态学边缘提取算法具有较好的稳健性,且边缘提取效率较高。     

一种车型特征提取的新算法

在对实时视频流分析的基础上,提出了一种新的算法———弹性松弛袋算法来对车辆的最显著的特征———车长进行提取。在利用弹性松弛袋算法提取车长特征的同时,确定了关键帧图像,对车辆存在进行了判定。并为了提高车长提取精度,给出了弹性追尾算法以实现对弹性松弛袋算法的改进。实验表明,弹性松弛袋算法具有良好的统计特性,能够有效地提取视频的关键帧,而且提取车长特征准确、灵敏,能够满足系统的实时性要求,可应用到图像识别的其他领域。     

一种八邻域图像边界追踪改进算法

针对传统的边界追踪算法主要用来提取环形封闭边界的局限性,提出了基于八邻域目标边界追踪改进算法,着重解决了图像追踪过程中边界重叠部位的内外边界标定与"孤岛"处理。应用本文算法与摩尔邻域边界追踪算法分别对MPEG7-CE图形库中的4幅图像进行边界提取测试,结果表明改进算法提取结果正确。最后将本文算法应用于北极冰雪图像海冰边界提取,试验结果表明改进的算法可以有效提取大范围具有复杂拓扑关系的图像边界。     

基于LiDAR点云的建筑物边界提取及规则化

在无需定义主方向及建筑物形状的前提下,提出了一种适合于各种类型建筑的边界提取算法。首先利用凸包算法进行建筑物边界点的提取及排序,接着利用分组的Douglas-Peucker(D-P)算法进行边界特征点的提取,最后实现建筑物边界弧段部分的拟合。     

顾及地形特征的机载LiDAR数据桥梁提取算法研究

提出了一种从机载LiDAR点云数据中提取水陆桥梁的新算法,采用先滤波分类再识别桥梁的策略用于桥梁主体及其与地面连接处脚点的提取。首先对机载LiDAR点云数据进行严格滤波,在此基础上利用多个阈值对非地面脚点进行初步提取;然后引入Alpha-shapes算法对初步提取结果进行分割,并辅以面积阈值提取出属于桥梁主体部分的脚点;最后提出一种顾及地形特征的点云区域生长算法,用于准确提取桥梁主体与地面连接部分的脚点。实验证明,本文算法对水面和陆地桥梁提取均有很好的效果。     

基于机载LiDAR点云的道路提取方法研究

道路是建设数字交通和数字城市的重要组成部分,也是空间地理信息的重要元素。针对传统遥感技术提取道路效率低、自动化程度不高以及易受周围环境影响等问题,基于无人机搭载LiDAR测量系统获取的某城郊结合区的点云数据,提出一种点云数据预处理、道路点云分级提取和道路边界提取算法。该算法首先对获取的LiDAR点云原始数据进行去噪处理,再结合曲面拟合滤波和点云几何特征提取包含道路在内的地面点云,然后利用点云的强度信息初提取道路点云,针对与道路材质相似的停车场等地物点云,在构建TIN的基础上,使用边长和面积约束进一步对道路点云进行精提取,最后使用α-shape算法对道路边界进行提取,并利用算法对实测的点云数据进行道路提取,以准确率和误分率对本文算法进行定量分析,结果表明提出的道路提取算法能够快速准确地提取道路点云。     

机载LiDAR点云建筑物边界线规则化算法研究

针对单一参数的Alpha-Shape算法无法适应密度差异较大的点集数据以及提取的边界信息具有锯齿形状的问题,结合Alpha-Shape算法与D-P算法进行轮廓线的粗略提取,利用最小二乘方法以及建筑物边界线之间向量、长度等特征确定建筑物关键点;通过寻找建筑物主方向,实现建筑物边界线规则化。实验选取国际摄影测量与遥感协会提供的典型区域的LiDAR点云数据进行建筑物边界线提取,并与传统Alpha-Shape算法提取建筑边界线结果进行比较,结果表明本文算法在建筑物边界线信息提取方面更准确、更稳定。     

基于遥感影像的地块边界半自动提取

针对遥感影像图中地块的提取,提出了一种基于高斯模型的地块边界的半自动提取方法。以无人机影像为实验数据,首先利用影像分割得到包含要提取地块的窗口影像;然后利用高斯模型对地块进行提取,该算法解决了传统图割算法抗噪能力差的问题。随后,运用数学形态学对分割的结果做进一步处理;最后利用边界提取函数对地块边界进行提取并对边界进行拟合。实验结果证明,本文算法不仅提取地块精度较高,而且适当的减轻了工作人员的工作强度。     

基于机载LiDAR数据的建筑物轮廓提取

建筑物轮廓作为建筑物三维重建的重要元素,在建立智慧城市和数字城市中至关重要。本文针对从机载激光雷达点云中提取建筑物轮廓数据处理的点云滤波、建筑物屋顶面提取、建筑物轮廓提取,以及提取精度评定各环节存在的一些问题,提出了一种综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法。该方法在对机载LiDAR点云数据去噪的基础上,首先利用改进的区域生长算法滤波地面点,并基于地物点到地面的归一化高程特征通过高度阈值去除高度较为低矮的地物点;再基于三维Hough变换算法从剩余建筑物和高大树木点云中提取建筑物平面;最后使用α-shape算法提取建筑物的轮廓信息。对使用RIEGLVQ-1560i机载激光雷达测量系统扫描的某城区点云数据进行计算,通过匹配度、形状相似度和位置精度等评价指标对提取的建筑物轮廓进行精度评定。结果表明,综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法可以准确提取建筑物的轮廓信息,对于大范围的建筑物轮廓提取具有稳定性和普遍适用性。     

基于背景信息的MODIS林火自动提取算法

本文在火点提取算法中加入了背景信息,减少了伪火点,提高了火点提取算法的准确性和可靠性。通过选取江西省武宁县为实验区,应用MODIS数据进行了火点的提取,实现了从数据的处理到火点的自动提取。经实验验证后,发现改进后的算法火点提取精度较高,能很好地满足林火监测要求。     

基于MODIS遥感数据的水体提取模型及算法改进

针对MODIS遥感数据采用多波段谱间关系模型提取水体容易与阴影混淆,产生提取不精确的问题,作者改进了模型中的水体提取算法,然后对鄱阳湖的MODIS遥感数据进行水体提取实验。最终,实验结果表明,改进后的水体提取算法能够有效地提升水体提取精度。该方法现已运用到一些采用MODIS数据进行水体监测与提取的实践作业中。     

高分二号卫星遥感影像控制点自动提取

针对传统的手动和半自动方式无法快速有效地进行控制点提取,该文提出了一种高效自动化的高分二号卫星影像控制点提取方法。采用Harris算法和基于地理位置的匹配算法求解特征点,利用随机抽样一致性(RANSAC)算法进行误差剔除,最小二乘匹配获得最优解,并进行高分二号卫星影像的几何校正,实现了较好的校正结果。实验结果表明:所采用算法可以快速有效的提取控制点,可应用于高分辨卫星数据的控制点提取与几何校正。     

结合笔画宽度变换与均值漂移的遥感影像道路提取

针对在高分辨率遥感影像进行道路提取时,笔画宽度变换算法受周围地物的影响较大,无法直接获取高精度道路信息的问题,提出一种结合笔画宽度变换与均值漂移的道路提取方法:首先,利用均值漂移算法对遥感影像进行分割,以减少笔画宽度变换的错提取现象;其次,运用笔画宽度变换将不同类别的像素分为道路类和非道路类;最后,为进一步提高道路提取精度,减小斑点和非道路区域干扰,采用数学形态学方法进行提取后处理。实验结果表明:该方法可以从遥感影像中准确完整地提取出道路信息,且比直接使用笔画宽度变换算法和均值漂移算法的提取精度更高。     

BRISK-DAISY无人机影像匹配算法研究

影像匹配是无人机影像分析的关键步骤,通过对常用影像匹配算法的对比研究,提出一种基于BRISK特征点与DAISY描述子的影像匹配算法。该算法首先采用BRISK算法提取影像特征点,然后利用DAISY描述子进行特征描述,最后基于单映射变换矩阵的RANSAC算法进行影像精准匹配。文中对不同算法开展试验研究,对比分析影像匹配的特征提取数量、单个特征点提取时间、正确匹配对数和单次匹配平均时间、匹配正确率等5个指标。试验结果表明:与BRISK算法相比,单个特征点提取耗时约是BRISK算法的80%,单次匹配所需平均时间为BRISK算法的30%,甚至更短。与其它常规匹配算法相比,文中算法的匹配正确率与其他算法相当,但获得更多的正确匹配对数,并且文中算法在单次匹配平均时间、单个特征点提取时间与特征点提取数等方面更优。