基于阴影搜索法的飞机目标遥感图像分割研究

介绍阈值分割的原理并分析传统图像分割中阈值的确定方法;为提高对飞机目标遥感图像的分割效果,采用阴影搜索法对图像阈值进行判定。该算法对图像进行横向或纵向扫描,根据像素的变化频率判定阴影区域并确定目标与背景的关系,实现图像分割中最优阈值的自动提取。该算法克服了传统方法灵敏度低对分割效果的影响,有很好的通用性和有效性。     

一种NSST与稀疏表示相结合的遥感图像融合算法

针对现有遥感图像融合算法存在的光谱失真及空间细节丢失的问题,提出一种非下采样Shearlet变换(NSST)与稀疏表示(SR)相结合的图像融合算法。该算法利用NSST多尺度、多方向及平移不变的特性对全色图像与多光谱图像亮度分量进行变换分解,并根据稀疏表示能够有效捕捉图像结构特征的特点,对低频分量采用基于结构相关性的稀疏表示加权融合规则,从而减少光谱失真,对高频分量则利用基于改进的拉普拉斯能量和的方法,以保留细节信息,最后通过NSST与IHS逆变换得到融合图像。实验以WorldView-2不同场景下的影像为数据源,与传统的IHS、AIHS、IHS-WV、IHS-WV-SR、IHS-NSST融合方法进行对比,结果表明:新的算法不论在视觉上还是指标参数上都得到了有效提高,光谱分辨率和空间分辨率更接近于融合参考图像。     

基于法线贴图的三维激光扫描数据模型重建

针对三维激光扫描数据三维重建过程中点云数据利用率不高、模型面数过多、渲染速度慢和模型逼真度低等问题,提出了利用重建后高细节模型与简化模型对比生成法线贴图并将其应用在简化模型上以获得高逼真度三维模型的方法。对应用法线贴图的石狮模型进行分析得出:当法线贴图模型简化率低于98.75%时,该模型不仅保持较高的逼真度,而且渲染速度远远高于未应用法线贴图的高细节模型。该方法为室外大场景高逼真度三维模型重建奠定了基础。     

基于地形坝体一体化三维场景的水库洪水淹没模拟

提出一种无缝融合地形三角网与坝体虚拟现实模型、构建一体化水库库区三维场景的方法。基于真实连续的下垫面环境进行确定水位的淹没模拟,其中地形部分以迭代实现邻接扩展的淹没算法,坝体部分通过高程比较与体元轴对齐包围盒相交判断确定迎水面受淹形态。通过计算广义三棱柱及其变体的离散水体体积,求得水位对应库容,并构建二分查找判定树,以快速获取接受净入库洪量后的库区洪水淹没结果,并在三维场景中渲染表达。实验结果表明,基于地形坝体一体化三维场景的计算模拟方法,相比传统库容曲线与洪水风险图能够在展现库区洪灾影响范围的同时,兼顾坝体局部的淹没细节。     

基于双分支卷积神经网络的SAR与多光谱图像融合实验

针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)和多光谱(Multi-Spectral,MS)融合图像中存在的空间细节模糊和颜色失真问题,该文兼顾光谱监督和空间细节监督,设计光谱损失函数和空间细节损失函数,提出一种基于双分支卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)的SAR和MS图像融合算法。该算法网络框架包含光谱保持和细节提升两个分支:光谱保持分支通过上采样MS图像连接到网络的输出,直接将光谱信息传递到融合图像中;细节提升分支对SAR和MS图像通过高通滤波提取高频细节信息,然后应用CNN对细节信息进行特征提取、特征融合及重建,最后将重建的细节信息叠加到上采样的MS图像,得到融合结果。以哨兵-1B GRD级别的SAR图像和Landsat8卫星多光谱图像为实验数据,通过与传统融合算法和深度学习算法RSIFNN进行对比,结果表明,该文算法在定性和定量评价方面效果更好,能够在保持光谱信息的基础上增强多光谱图像的空间细节信息,有利于后续地物分类和目标识别等工作的开展。     

基于图模型和流形排序的遥感影像人工地物提取

人工地物自动提取是目标识别领域的重要研究内容。该文将图模型和流形排序算法相结合,提出一种基于遥感影像自动提取人工地物的算法。该算法在基于量子遗传算法的KSW熵分割算法获得影像人工地物先验值的基础上,构建以色调、纹理、方向等多特征为邻接边权重的图模型,并以超像素作为基本单位在图模型中进行流形排序,最终通过自适应阈值的方式获得人工地物分割结果。通过利用两幅不同分辨率遥感影像对该算法进行验证,结果显示该算法可以较为完整地提取人工地物,具有较高的正确识别率和较低的漏检率。     

GIS数据尺度变换中的信息熵变化

基于Shannon信息熵原理的GIS数据信息量表达属于语言学信息体系中的语法层次,描述了空间目标分布结构上的不确定性特征。该文将该信息量测度方法应用于空间数据的尺度变换中,考察尺度变换中空间数据语法结构在统计意义上的变化特点,进而通过信息熵的变化发掘尺度变化中空间数据信息量的变化规律。基于空间目标群的Voronoi图剖分建立信息熵度量,以空间尺度变换中的移位、合并两种典型操作为案例,研究了面状目标群尺度变换中信息量衰减的初步规律,并尝试将其结论用于地图综合方法质量评价。     

基于Voronoi图剖分的区域旅游中心城市体系——以苏浙沪地区为例

在区域范围的城市旅游体系中,引入"中心地的中心性"概念,可以在这种旅游性的空间网络中考察城市地位的相对重要性,划分出城市的等级层次,判断出不同级别的中心城市,更可以进一步得到区域空间的城市旅游构成关系.Voronoi图在地理学中是一种利用中心地的中心性广泛用于空间分割、空间邻域查找的空间剖分方法.引入这种方法,以苏浙沪地区为例,在25个地级以上城市中,利用Voronoi图的空间分割原理,找出不仅具有规模性,而且具有空间组织功能的旅游中心城市.     

基于零空间矩阵相位解缠的复杂山区高速公路沿线形变InSAR监测

针对我国高速公路沿线地质灾害隐患点的排查,采用永久散射体合成孔径雷达干涉测量(PS-InSAR)技术,改进传统最小费用流(MCF)解缠算法,提出一种基于零空间矩阵相位解缠的优化算法,解决了去相关、边缘噪声和冗余边解缠的难题,减小了相位解缠误差。基于改进的PS-InSAR技术,对覆盖毕节-威宁高速威宁段沿线区域的19景5 m高分辨率的RADARSAT-2数据进行处理和计算,得到该区域的年均形变速率在-13.6～12.3 mm/a之间,发现了3处潜在隐患点并对其形变进行了深入分析。对于地形地貌复杂、大跨度的山区线性交通工程,改进后的解缠算法可准确探测其微小形变,在线性交通工程沿线隐患点排查和预警方面应用前景较好。     

基于层次格网索引的图幅接边处等高线高程错误识别和自动修正研究

等高线蕴含的历史高程信息可有效延长地形研究的时间序列,有利于深入挖掘地形变化长期规律,然而,图幅接边处的高程属性错误降低了等高线的数据质量,制约着等高线高程信息的实际应用。针对这一问题,该文提出一种基于层次格网索引的图幅接边处等高线高程错误识别和自动修正方法:首先,将层次格网索引与方向性二邻域算法相结合,以减少数据重复计算;然后,利用等高线空间位置标签及快速排序算法构建强空间位置关系,解决图幅接边处等高线匹配的准确性问题;最后,以高程冲突位点为驱动因子进行逻辑判断,实现等高线高程错误的识别及自动修正。实验结果表明:该方法运算效率较未进行效率优化时提高了203倍,接边处等高线高程错误识别与修正精度的最大值分别达97.71%和91.40%;相较于现有方法,该方法在精度和效率方面表现更佳,对区域性错误和变形等高线具有更高的适用性。