基于无人机重建点云与影像的城市植被分类

针对以往无人机遥感用于城市植被分类时多利用影像光谱、纹理和形状等特征,影像重建点云数据未能充分利用的问题,提出一种综合影像重建点云与光谱信息的城市植被分类方法。首先,基于运动恢复结构(structure from motion,SFM)、多视图聚簇(cluster multi view stereo,CMVS)和基于面片模型的密集匹配(patch based multi view stereo,PMVS)算法重建研究区密集点云;然后,经滤波、插值生成研究区数字高程模型(digital elevation model,DEM)和归一化数字表面模型(normalized digital surface model,n DSM),同时结合影像光谱信息对不同高度的城市植被进行分类提取;最后,采用面向对象的影像分析方法,根据n DSM信息与归一化绿红差异指数(normalized greenred difference index,NGRDI)及可见光波段差异植被指数(visible-band difference vegetation index,VDVI)等光谱信息,分别建立了水生植被、草地、灌木、小乔木和乔木等不同植被的分类规则。实验结果表明综合利用影像重建点云得到的n DSM信息与影像光谱信息提取不同高度的植被是可行的,总体分类精度达到92. 08%。该方法可为城市植被分类与制图提供理论支持和应用参考。     

集成不变特征和纹理特征的遥感影像变化检测方法研究

研究提出了一种集成不变特征和纹理特征的遥感影像变化检测方法:一方面通过实验选取适合遥感影像变化检测的纹理特征,建立特征的计算模型从而进行变化检测;另一方面利用SIFT、Harris、Forstner、算子提取不变特征点,同时利用Canny、Sobel算子提取不变特征线,并从特征线上抽取不变特征点,通过Kd-树算法对不变特征点进行匹配并提纯,获得高精度的匹配点对,并通过统计图斑内落入的匹配点对进行变化检测。最后结合两者的优缺点将两种方法进行集成检测,从而降低了漏检率和误检率,提高了变化检测精度。研究结果具有可靠性,可为基础测绘更新和地理国情监测等提供技术支持。     

利用影像分割和匹配特征进行无人机影像变化检测

针对无人机拍摄的影像偏角大、投影差明显的问题,提出一种基于影像分割与匹配特征的无人机影像变化检测方法。该方法基于匹配的特征点和分割的单元,以配准误差为缓冲半径进行相关运算,并提出了双向互相关方法来抑制影像分割不一致对变化检测结果的影响。实验结果表明,该方法提高了无人机影像变化检测的精度,对无人机影像由于大倾角所带来的配准误差问题有较好的容忍度,并削弱了无人机影像的投影差对于变化检测的影响。     

本期导读

基于可量测实景影像的空间信息服务(李德仁,等)一文讨论了面向第三代Internet和Web2.0模式下的空间信息服务需求,提出了空间信息服务的数字地球影像体系,并给出了一种可量测实景影像数据获取、组织管理以及与4D产品集成的技术途径。该文首次提出了可量测实景影像空间信息服务体系,对基于可量测实景影像的空间信息服务的前景进行了展望。基于边缘特征匹配的遥感影像变化检测预处理方法(袁修孝,等)提出了一种基于边缘特征匹配的遥感影像变化检测预处理方法。该方法在进行不同时相遥感影像配准时,一并解求两期影像的辐射校正系数,同时实现两…     

本期导读

基于可量测实景影像的空间信息服务(李德仁,等)一文讨论了面向第三代Internet和Web2.0模式下的空间信息服务需求,提出了空间信息服务的数字地球影像体系,并给出了一种可量测实景影像数据获取、组织管理以及与4D产品集成的技术途径。该文首次提出了可量测实景影像空间信息服务体系,对基于可量测实景影像的空间信息服务的前景进行了展望。基于边缘特征匹配的遥感影像变化检测预处理方法(袁修孝,等)提出了一种基于边缘特征匹配的遥感影像变化检测预处理方法。该方法在进行不同时相遥感影像配准时,一并解求两期影像的辐射校正系数,同时实现两…     

倾斜立体影像自动准稠密匹配与三维重建算法

倾斜影像之间因存在较大几何畸变,已有算法尚难取得可靠准稠密匹配,严重阻碍后续的三维重建。本文提出一种基于仿射不变特征的自动准稠密匹配与三维重建算法。算法分三个阶段:1)种子匹配。先利用仿射不变特征获取初始匹配,在此基础上进行最小二乘匹配(least square matching,LSM),并自适应迭代求取LSM最大收敛区域(maximum convergence region,MCR);2)准稠密匹配。对位于MCR内部的格网点采用透视变换模型的归一化互相关(normalized cross correlation,NCC)测度进行匹配,其余格网点则采用对极几何改正模型的加权差值平方和测度进行匹配,对于匹配结果中可能存在的外点根据几何一致性关系剔除;3)三维表面重建。利用影像定向与共线方程对2)步结果重建三维点云,然后根据三维点云生成三维网格并贴上纹理,得到最后的重建结果。实际的倾斜立体影像实验验证了算法的优越性。     

多平台点云数据的单木参数提取精度分析

以浙江省海宁市4种代表行道树(广玉兰、无患子、悬铃木、香樟树)为研究对象,结合无人机(UAV)影像和三维激光扫描数据,利用ContextCapture、LiDAR360软件完成点云拼接、滤波、降噪和编辑,通过迭代最近点算法实现点云精细匹配,完成多平台点云数据融合,进而得到数字表面模型与数字高程模型,并制作冠层高度模型;采用分水岭分割算法对不同行道树树种的冠层高度模型进行单木分割,并综合局部最大值法实现单木树高、冠幅的参数提取。结果表明,本文方法进行行道树单木分割的精度高,树高、冠幅参数提取值的效果好,满足行道树几何参数调查要求。     

一种排除D-S证据冲突的遥感影像变化检测方法

目前的遥感影像的变化检测倾向于多特征融合方法,然而以多特征进行D-S(Dempster-Shafer)证据合成时可能存在证据冲突,直接影响特征组合的合理性。基于证据冲突改进算法,本文提出了一种排除多特征证据冲突的遥感影像变化检测方法,该法通过对影像的边缘、纹理、梯度、形态建筑物指数特征进行信息提取,并在搜索窗和匹配窗中计算先后两时相影像结构相似度,利用改进D-S方法对其进行证据融合,排除不可信证据,提取影像变化信息。实验发现,本文提出的方法可有效排除冲突证据,提高特征组合合理性,具有较高的变化检测精度,不失为一种遥感影像变化检测新方法。     

结合邻域信息和结构特征的遥感影像变化检测

为提高像元级变化检测方法的精度,提出一种结合邻域信息和结构特征的遥感影像变化检测方法.该方法涵盖邻域相关影像(neighborhood correlation image,NCI)、匹配误差和结构特征3种属性特征.首先,通过邻域相关分析技术获得表示上下文信息的邻域相关影像,利用邻域间像素的互相关性进行模板匹配获得匹配误差.然后,基于方向梯度信息提取能抵抗影像间光谱差异的结构特征.随后将邻域相关影像、匹配误差、结构特征作为决策树的分类属性,获取初始变化检测结果.最后,利用马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)对其进行优化,获得最终的二值变化图.本文通过采用两组不同传感器的双时相遥感影像进行试验.结果表明,相较于采用变化向量分析法(change vector analysis,CVA)、单一邻域信息法及邻域信息和纹理特征相结合的方法,本文方法有效提高了变化检测的精度.     

使用多尺度模糊融合的高分影像变化检测

为了提高高分辨率遥感影像变化检测的可靠性,提出了一种基于模糊综合评判的遥感影像变化检测方法。首先对两个时相的影像进行波段叠加,对多波段新影像进行多尺度分割;然后针对单一尺度上的对象,综合考虑两时相遥感影像对象的光谱特征和纹理特征,建立模糊综合评判模型,对各个对象内的像素是否发生变化进行隶属度计算;最后采用熵权法对影像各个像素在不同尺度的"软"模糊评判结果进行定权处理和加权融合。实验以两组不同时相的高分影像为例,实现了基于模糊逻辑的多尺度变化检测有效融合,充分利用了多层次的像素特征,得到了整体优于单一尺度面向对象变化检测的结果,为多尺度变化检测提供了新的思路。     

孪生高分辨率卷积神经网络遥感影像变化检测方法

针对遥感影像变化检测问题,提出了一种孪生高分辨率卷积神经网络模型。该模型首先基于孪生网络模型提取不同时相遥感影像的特征,然后将特征拼接后输入到嵌套U形网络中输出变化检测区域。为了提升变化检测效果,进一步设计了高分辨率卷积神经网络用于提取不同时相遥感影像的特征,以充分利用不同分辨率的特征来提升变化检测效果。在LEVIR-CD变化检测数据集上的大量实验表明,所提出方法能够比对比方法获得更高的变化检测精度。     

基于CSIFT特性的无人机影像匹配

随着无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)平台技术的发展,越来越多的应用行业和研究领域开始使用UAV影像数据。不同于现有的摄影测量结合像控点的UAV影像匹配方法,提出一种新的UAV影像匹配方法。该方法采用彩色尺度不变特征转换(color scale-invariant feature transform,CSIFT)算法,利用彩色信息的空间不变特性提取基准影像与待匹配影像的特征匹配点对;并采用单应性矩阵与随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法对匹配结果进行提纯,得到最终匹配结果。仿真实验表明,该方法可在保证实验过程鲁棒性的同时,与传统的尺度不变特征转换(color scale-invariant feature transform,SIFT)方法相比,将匹配准确率从70%提高到了88%,而且大大减少了特征点对的数量,缩短了处理时间,提高了UAV影像匹配效率。     

基于边缘特征匹配的遥感影像变化检测预处理方法

提出了一种基于边缘特征匹配的遥感影像变化检测预处理方法，在进行不同时相遥感影像配准时，一并解求两期影像的辐射校正系数，同时实现两期影像的配准和辐射校正。实验表明，经预处理后，两期影像的色调基本一致，地物没有明显的几何变形。     

利用多源空间数据进行地形的三维变化检测

本文提出了利用空间数据库中已有的DEM、DOM、DLG和新影像进行三维变化检测,在此基础上提取二维变化信息的技术框架。探讨了基于DEM的VLL物方影像匹配方法、多尺度表达的数字高程模型,以及自适应窗口大小和变化阈值的确定等用于三维变化检测的关键技术。这些思想和方法在实验中得到初步证实。     

结合LiDAR点云和航空影像的建筑物三维变化检测

目的 针对传统建筑物变化检测方法没有考虑高程信息的缺点,提出了一种结合LiDAR点云数据和航空影像的建筑物三维变化检测方法,可同时提取建筑物高程变化信息和面积变化信息。首先将不同时期LiDAR点云分别生成数字表面模型(DSM);然后对不同时期的DSM进行差值、滤波和形态学操作得到DSM变化区,并根据共线方程将其反投影到航空影像中,再使用航空影像的光谱、纹理等信息排除树木等伪变化区的干扰;最后计算高程变化值和面积变化值。试验结果表明该方法能定量地提取高程和面积变化信息,提供更加全面准确的建筑物变化信息。     

机载激光点云与摄影测量点云非监督建筑物变化检测

机载激光扫描和航空摄影测量两种技术获取的点云属性差异大,变化检测易受噪声和数据误差影响。为此设计了一种非监督的建筑物变化检测方法。首先利用基于坡度信息的渐进三角网加密和基于表面生长的点云分割方法,从激光点云中提取出地面、屋顶和植被3类要素;其次以激光扫描数据为基准检测建筑物拆除和加高两类变化;并对剩下的区域以密集匹配点云为基准探测出新建的建筑物;最后对检测的变化结果进行形态学滤波。实验证明,该方法能有效克服两种点云的差异和密集匹配噪声的影响,不仅能获得锐利的建筑物变化轮廓,而且能得到建筑物增高或拆除的类别标签。     

联合对数极坐标描述与位置尺度特征的无人机影像匹配算法

针对无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）影像提取的同名点数量较少,从而影响影像间位姿信息的计算,导致影像拼接错位、平差解算不严密甚至失败等问题,提出了一种联合对数极坐标描述与位置尺度特征的匹配算法。首先,建立高斯多尺度影像集合进行特征点提取;其次,采用对数极坐标进行描述子构建,建立适合UAV影像特征的描述子;然后,通过位置和尺度约束的距离匹配函数进行特征匹配;最后,通过模式搜索和快速样本共识方法剔除粗差后完成同名点提取。将四旋翼UAV获取的影像作为实验数据,与SIFT(scale invariant feature transform)算法和SAR-SIFT(synthetic aperture radar-SIFT)算法进行了影像匹配的对比实验。结果表明,所提算法可以较好地提取UAV影像的同名点对。     

使用安置参数优化的无人机点云与影像精配准

针对现有的无人机激光点云与影像配准方法主要基于仿射变换建立点云与影像之间的配准模型,无法描述激光点云与影像之间的复杂变换关系问题,该文提出一种基于安置参数优化的无人机激光点云与光学影像精确配准方法.以相机安置参数为优化参数,以归一化互信息作为点云特征影像与光学影像之间的相似性测度,采用改进Powell算法作为优化策略,获得最优配准参数,实现无人机激光点云与无人机影像之间的精确配准.基于实验数据与现有两种配准方法进行精度对比.实验表明,基于相机安置参数优化的配准方法优于两种常规配准方法,可以实现无人机激光点云与光学影像之间的自动化配准,并达到像素级的配准精度.     

稀疏点云引导的航空影像数字表面模型生成方法

密集匹配是生成数字表面模型的核心步骤,但在纹理缺乏、视差断裂和光照不一致等区域容易匹配失败。为了提高密集匹配结果的精度,提出一种稀疏点云引导(sparse point cloud guidance, SPCG)的航空影像数字表面模型生成方法,旨在利用空三加密的稀疏点云约束影像的密集匹配。首先,通过稀疏点云引导的方式,选择具有良好几何配置、高重叠度和高覆盖率的立体影像对;然后,利用最近邻聚类和金字塔传播方法,扩充稀疏点云的数量;进一步,采用改进的高斯函数优化扩展点的匹配代价,以提高密集匹配结果的准确性;最后,将多个密集匹配点云融合,生成数字表面模型。模拟立体影像和真实航空立体影像的实验表明,SPCG方法优化的半全局匹配显著提升了原始半全局匹配算法的匹配准确性,具体数值表现如下：半全局匹配生成的视差图与真实视差的差值大于1、2或3个像素的百分比分别为46.72%、32.83%或27.32%,而SPCG方法优化的半全局匹配相比于半全局匹配分别下降了7.67%、9.75%或10.28%。此外,相比于高斯方法优化的半全局匹配和深度学习方法金字塔立体匹配网络,SPCG方法优化的半全局匹配具有最高的...     

基于D-S理论的多特征遥感影像变化检测方法

针对当前遥感影像变化检测特征单一与几何配准要求较高的问题,提出了一种将证据理论融合到影像多特征变化检测之中的方法。利用检索窗口与匹配窗口计算前后时相影像的几种特征结构相似度,并运用D-S证据理论计算出基本概论赋值函数,完成对这些特征的融合。通过变化检测实验,发现该法能有效提高变化检测的精度,不失为一种变化检测有效方法。除此之外,该法对辐射校正精度要求不高,这一点明显优于传统的单一特征变化检测方法。