高分辨率遥感影像图制作的镶嵌线自动提取

为更好地发挥遥感技术在城市规划地图制作中的应用,高分辨率遥感影像成为城市地图制作中最重要的数据源。面对地物信息复杂、建筑物众多的城市地区,如何快速提取高分辨率遥感影像地图制作过程中相邻两景影像之间的镶嵌线具有重要意义。本文以国产卫星中分辨率最高、幅宽最小的GF-2影像为数据源,融合建筑物轮廓数据,研究了基于最短路径的A*搜索算法,实现了遥感影像地图制作的镶嵌线自动提取技术。结果表明,该方法能够自动生成避让建筑物的镶嵌线,速度快、镶嵌质量高,可广泛应用于城市地区高分辨率遥感影像地图制作。     

基于DOM、DEM的大比例尺测图方法

目前,大比例尺地形图的生产方法主要有全数字摄影测量、使用GPS-RTK、全站仪等仪器外业测绘、使用高分辨率遥感影像制图等。但是传统的制图方法耗时、耗力、且费用很高,随着遥感影像的分辨率以及DEM的精度越来越高,使得通过高分辨率遥感影像及高精度DEM制图成为了一种比较新颖、高效的方法。     

基于地理实体与影像成像方式的镶嵌线生产算法研究

对正射影像生产中的镶嵌线进行了研究,在充分考虑遥感影像成像方式和特征的情况下,利用航摄区的道路与地表覆盖地理实体,研究镶嵌线生成算法,将航带航向、像幅、像主点、地理实体等参数作为影像重叠区数据的取舍依据,在确保投影变形最小的情况下,实现影像镶嵌线的生产和后期影像镶嵌的自动化处理。本文采用大范围航空影像数据进行了试验,结果表明,该方法可以得到较好的处理结果,算法简单且易于实现,在高分辨率航空影像镶嵌处理中具有重要的应用价值。     

异源高分辨率遥感影像的三维重建

针对在实际应用中难以获得同源高分辨率遥感影像,利用同源高分辨率影像实现高精度、自动化的三维重建仍存在一定困难的现状,该文提出一种利用异源高分辨率遥感影像进行三维重建的方法。采用尺度不变特征变换算法对影像进行匹配以获取同名点,并使用随机抽样一致性算法剔除低精度匹配点;然后利用获取的同名点构建Delaunay三角网;接着根据有理函数反解模型和投影射线联合定位算法解算各个同名点的三维坐标;最后基于Delaunay三角网内插技术求取地物点的高程值,并基于OpenGL技术实现三维显示。试验结果表明,利用该方法可以实现异源高分辨率遥感影像的三维重建,精度上能够满足生产需求。     

基于瓦片技术的高分辨率遥感影像快速访问技术在测绘生产中的应用研究

随着地理信息和遥感技术的不断发展,高分辨率遥感影像的应用范围不断扩大,这对海量遥感影像的有效使用和管理提出了迫切需求。本文基于瓦片技术,对高分辨率遥感影像进行处理,实现了影像的快速访问。该技术已经应用到实际的测绘生产中,对提高生产效率和影像的统一管理具有重要意义。     

采用最优生成树的正射影像镶嵌线快速智能检测

针对高分辨率遥感影像提出了一种基于最优生成树的镶嵌线快速智能检测方法。该方法利用影像亮度差异和梯度构建重叠区域差分影像并视其为带权无向图,以Bottleneck模型为基础,采用最优生成树生成方法智能检测最佳镶嵌线。该方法回避了迭代搜索过程,具有速度快、效率高的优点。试验结果表明,所提出的方法能够在保证镶嵌线质量的同时具有较高的效率,可有效解决正射影像镶嵌过程中镶嵌线的自动选择问题。     

高分辨率遥感影像几何纠正方法

在对某些地区的高分辨率卫星影像进行几何校正时,由于地形等因素影响难以寻找控制点,从而导致控制点较少且分布不均匀,影响了校正精度。针对这些问题,对线阵推扫式的高分辨率遥感影像的特点进行了分析,提出了利用直线这种更高级的几何特征对影像进行几何校正的方法;构建空间直线矢量,提出了基于空间直线矢量的多项式几何校正模型;并利用SPOT5高分辨率卫星影像数据对该校正模型进行精度验证。     

结合矢量引导的高分辨率遥感影像道路自动提取

从高分辨率遥感影像中提取道路信息具有重要的现实意义。针对现有影像分类方法无法直接获取高精度道路网信息及自动化程度低的问题,本文提出了一种基于OSM(OpenStreetMap)矢量路网辅助的道路提取方法,实现了对高分辨率遥感影像道路快速精确的自动提取。首先,采用灰度形态学的腐蚀、膨胀及开闭操作对遥感影像进行预处理;然后通过OSM路网提供的先验信息,对模糊C均值算法进行改进,并将输入的遥感影像粗分为3类;接着以粗分类结果作为分类特征,通过OSM矢量路网自动获取道路样本,使用支持向量机进行精分类,并采用粒子群优化算法选取最优分类参数;最后对分类结果进行形态学后处理,得到精确的道路网信息。利用两组Google Earth影像进行试验,结果表明,本文算法在道路网提取精度上要优于对比算法。     

第一次全国地理国情普查中大批量高分辨率卫星影像快速处理实践

对World View/Quick Bird高分辨率卫星影像快速处理实验,实现了在控制点相对较少且分布不均的情况下,对不同时相、不同轨道的遥感影像进行大批量快速处理与生产,避免了不同轨道影像之间接边差较大导致后续影像镶嵌困难情况的出现。通过生产实践,形成了大批量高分辨率遥感影像快速处理解决的方案,产品符合精度要求并有效地提高了工作效率,为第一次全国地理国情普查的顺利实施提供强有力的技术支撑和应用参考。     

Google Earth控制点自动提取技术

控制点在遥感影像纠正等应用中有着非常重要的作用。本文针对人工选取控制点效率低、精度差的问题,提出了Google Earth高分辨率遥感影像控制点自动提取方法,说明了基于线特征确定稳定控制点的方法,并通过遥感图像纠正以及航拍图像定位实验验证了方法的有效性。     

增强型DeepLab算法和自适应损失函数的高分辨率遥感影像分类

高分辨率遥感影像地物复杂,分类难度大,而深度学习方法可以提取地物更多更深层次的特征信息,适用于高分辨率遥感影像的地物分类。本文研究对高分辨率影像中不透水地面、建筑、低矮植被、树、车辆等地物的高精度分类。结合遥感多地物分类的特点,以DeepLab v3+网络模型为基础,提出E-DeepLab网络模型。主要改进为：（1）改进编码器和解码器的结合方式,使用简洁有效的加成连接方式。（2）缩小单次上采样倍数,增加上采样层,提高编码器与解码器连接的紧密性。（3）使用改进的自适应权重损失函数,自动调节地物损失权重。同时根据数据特点,提出结合DSM、NDVI数据等多通道训练方式。使用两个地区数据进行实验,结果表明,两地区精度均明显优于原始DeepLab v3+模型和其他相关模型,Potsdam地区总体提取精度达到93.2%,建筑物提取精度达到97.8%,Vaihingen地区总体提取精度达到90.7%,建筑物提取精度达到96.3%。目视对比分类图和标准标记图,两者具有高度的一致性。本文所提出的E-DeepLab网络在高分辨率遥感影像地物高精度提取和分类中有较好的应用价值。     

基于多源高分辨率卫星遥感影像的区域网平差方法研究

近年来,高分辨率卫星遥感影像因具有地物纹理信息丰富、光谱波段多、重访时间短等特征,在自然资源动态变化监测等对地观测应用方面已突显出越来越大的优势。本文主要研究基于多源的高分辨率卫星遥感影像的区域网平差方法,对比影像精度,以提高卫星遥感影像在实际生产中的应用效果。     

基于注意力增强全卷积神经网络的高分卫星影像建筑物提取

从卫星遥感影像中自动提取建筑物在国民经济社会发展中具有广泛的应用价值,由于卫星遥感影像存在地物遮挡、光照、背景环境等因素的影响,传统方法难以实现高精度建筑物提取.采用一种基于注意力增强的特征金字塔神经网络方法(FPN-SENet),利用多源高分辨率卫星影像和矢量成果数据快速构建大规模的像素级建筑物数据集(SCRS数据集...     

基于像素工厂的京津冀地区GF-1正射影像制作

本文选择京津冀地区高分一号卫星影像作为研究对象,制定像素工厂平台下大区域高分一号正射影像制作方案。研究了利用像素工厂对大区域高分辨率遥感影像进行空三优化、正射校正、影像融合、影像镶嵌等关键技术,完成了京津冀地区高分一号正射影像的制作。精度评价结果表明,利用像素工厂能够生产在定位精度上满足要求的大区域高分一号卫星遥感影像正射影像,像素工厂在处理高分一号卫星遥感影像上具有大批量、精度高的优势。     

高分辨率遥感影像分割方法研究

在遥感应用分析中,遥感影像分割是低层影像处理和中高层影像分析和理解的桥梁,是实现遥感影像信息自动提取的关键步骤,具有重要的意义。随着大量高分辨率遥感影像的出现,传统基于像素的影像处理方法已不能适应高分辨率遥感影像。近年来,国内外研究者们提出了面向对象影像的分析方法,而面向对象影像分析方法的关键就是影像分割,影像分割精度直接影响着高分辨率遥感信息提取和目标识别的精度。首先给出一般图像分割方法的综述;然后分析和总结了当前主要的高分辨率遥感影像分割方法,着重阐述了均值漂移、分形网络进化、马尔科夫随机场等分割方法的特点和研究现状;最后,对高分辨率遥感应用分析中影像分割方法的发展趋势进行了讨论与展望。     

基于资源三号卫星影像的数字表面模型快速生产及精度分析

随着国产遥感卫星影像资源的日益丰富,基于国产遥感卫星影像的应用与研究也逐渐成为焦点。目前,充分利用国产卫星影像,逐步减少使用国外遥感影像,是我国现代测绘产业发展的大趋势。论文基于资源三号国产卫星影像,分别在稀少控制点、足够多控制点的条件下,研究快速生产DSM的技术流程,并对其精度进行对比分析,对基于国产高分辨率遥感卫星影像的现代测绘产品快速生产具有重要的理论意义和实践意义。     

改进型算法的高分辨率遥感影像道路灾害信息提取

对灾后道路受灾信息获取,分析其交通通行能力,是救灾关键之一。本文针对传统高分辨率遥感影像道路信息提取方法效率低的问题,在面向对象算法基础上,提出了一种改进型的矢量与影像叠加的算法,对灾害道路进行信息提取。试验结果表明,该算法提高了灾害道路信息提取的效率与精度。     

高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法

基于高分辨率遥感影像的空间信息处理技术是当前数字摄影测量、地理信息系统及其相关学科的重点研究领域。本文主要针对高分辨率卫星遥感影像中的线阵CCD推扫式立体影像 ,从传感器几何模型、影像核线模型、影像匹配方面进行了理论和应用技术的系统研究 ,初步建立了线阵CCD推扫式遥感影像摄影测量处理的技术基础 ,并探讨了高分辨率遥感影像上规则地物的快速提取技术。本文的研究主要体现在以下几个方面。1 .针对高分辨率遥感卫星影像长焦距、窄视场角的特点 ,鉴于传统的严格传感器模型由于定向参数相关而引起不稳定性的缺点 ,从平行投影的…     

利用稀少卫星影像控制点生产1:10 000 DOM

针对在野外像控点测量困难区域如何使用控制点快速纠正高分辨率卫星影像的问题,本文提出了基于稀少像控点的区域网平差方法,以实现在高精度、强现势性DEM的限制下,利用卫星影像快速制作1:10 000 DOM。并以阿拉善盟测区为例,进行了精度评价。结果表明,使用稀少像控点即可满足1:10 000 DOM的精度,可实现基于稀少控制点的遥感影像快速生产,有效地解决控制点难以获取时,造成DOM精度低且生产进度缓慢的问题。该方法能够为沙漠、林区等控制点缺乏地区提供一定的借鉴与参考。     

基于eCognition的遥感图像面向对象分类方法研究

随着高分辨率遥感图像越来越普及,传统的面向像元的图像分类方法不能满足对高分辨率遥感图像区域分类的需求,高分辨率遥感图像对图像处理的软件与硬件都有了更高的要求,因此,出现了相较于面向像元有着更高精度更为合理的面向对象分类方法,也更加适用于高分辨率遥感影像。本文通过采用面向对象分类的基本方法,运用eCognition软件,以山东省胶州市地区遥感影像为例,进行多尺度分割和面向对象分类。并用ENVI做监督分类,基于目视解译精度评定,对不同方法作出分析评价。结果表明:面向对象分类方法精度更高,更具有可靠性。