DEM约束的卫星影像定位法

作为"云控制"摄影测量理论和方法的发展,研究了DEM约束的立体卫星影像区域网平差方法。与DEM仅作为高程控制信息使用,或者是通过DEM表面匹配实现绝对定向的间接定位方法不同,DEM作为平高控制信息被直接引入至基于RFM模型的卫星影像区域网平差之中。本文方法将连接点地面高程与DEM格网内插高程之差作为虚拟观测值构建约束方程,不仅利用了DEM高程信息,并且利用了其地形曲面包含的平面信息,以"云控制"方式在区域网平差过程中有效消除卫星影像RPC参数中包含的整体偏移及区域网内部的扭曲变形,实现了无地面控制点条件下卫星影像平面及高程绝对定位精度的大幅提升。使用覆盖山东全境的330景天绘一号立体卫星影像进行试验,分别以AW3D30、ASTER GDEM和SRTM GL3共3种开源DEM作为控制信息,并使用100个外业实测控制点进行精度评测。试验表明,以DEM作为控制可显著提高区域网平差的平面与高程精度,卫星影像绝对定位精度与DEM自身精度有关。当使用AW3D30作为控制时,可以取得与使用100个外业控制点平差同等精度,平面中误差为5.0 m(约1像素),高程中误差为2.9 m。试验结果证明了DEM替代外业控制点作为平差控制信息的有效性与可行性。     

基于约束满足神经网络的整体影像匹配

将影像匹配看作一个约束满足问题（ＣＳＰｓ）,并用约束满足神经网络（ＣＳＮＮ）来实现整体影像匹配。根据新松弛标号法对网络的结构和迭代方式进行了改进,使其能够处理复杂地形条件下影像匹配中存在的“零匹配”和“多匹配”问题。实验表明,该匹配算法可快速、有效地处理复杂地形条件下的影像匹配问题     

创新需要超前创新需要投入创新要敢于否定

在最近召开的全国技术创新大会上,江泽民指出:"可以预料,21世纪科技创新将进一步成为经济和社会发展的主导力量."创新是科技进步的核心,没有创新,就谈不上科技进步.在此,我就个人长期科研实践的经历与经验,谈谈"创新"的一点体会.     

基于空间约束的神经网络影像匹配

提出了一种可充分利用影像灰度信息和特征信息的基于视差变权空间连续性约束的整体影像匹配方法,并将其映射到 Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络,利用神经网络所固有的大规模并行处理能力,可以高速、可靠、高精度地完成影像匹配,并大大提高了复杂地形条件下影像匹配的可靠性。实验证明该算法具有一定的实用性。     

基于MapInfo的城市3维可视化GIS

介绍了在以ＶｉｓｕａｌＣ＾＋＋５．０ｆｏｒ ｉｎｄｏｗｓ ９５／ＮＴ及图形库ＯｐｅｎＧＬ开发的城市景观３维可视化系统（ＶＣＭ＆Ｖ）发过程中,以对象链结和嵌入（ＯＬＥ）技术在可视化界面上实现了ＧＩＳ软件ＭａｐＩｎｆｏ的交互查询功能,大大增强了城市ＧＩＳ的３维可视化功能。     

基于双LCD的相机标定模型及其精度分析

基于单个纯平液晶显示器(LCD)的相机标定方法存在控制范围较小、无深度信息等不足。若能利用两个或多个LCD扩宽控制范围,增加深度信息,则可以提高标定的精度并拓宽其适用范围。通过双LCD相机标定数学模型推导、单双LCD相机标定精度和实际测量精度比较几个方面说明基于双LCD的相机标定算法的可行性。     

基于稀疏矩阵技术的光束法平差快速算法设计

首先给出光束法平差法方程式及其改化形式的一般化公式,并说明各系数矩阵的实际意义,从而可以方便地借助稀疏矩阵技术直接组建并存储各系数矩阵。其次,详细介绍如何设计一种可行的、高效的,集一般的光束法区域网平差、多片空间后方交会、多片前方交会和自由网平差于一体的快速平差算法。最后通过多组数据说明算法的可行性和高效性。     

知识引导下的城区LiDAR点云高精度三角网渐进滤波方法

针对城区LiDAR点云特点,提出一种基于知识的三角网渐进滤波方法：①对格网内插后的栅格数据进行面向对象分割;②采用迭代Otsu聚类手段对地面对象与非地面对象自动分离;③针对分类结果构建初始三角网,并自适应调整地面点判据参数,达到提高滤波质量目的。选用ALS50系统真实数据进行滤波实验,并与传统方法滤波结果进行精度评价,评价结果表明：基于知识的滤波方法能进一步提高点云滤波质量。     

基于多像灭点的相机定标

近年来,3维目标建模一直是计算机视觉及摄影测量领域的研究热门,其中拍摄目标的相机(或摄像机)定标是问题的关键之一.详细阐述了基于单像、利用灭点对相机进行定标的理论的特点及不足,并对其进行误差分析,从而提出了一种新的基于多方位、多像的灭点定标方法.这种方法克服了原有理论的缺陷,使标定出的相机内外方位参数更加精确、稳定.     

地图注记质量评价模型的研究

抽象出冲突、压盖、位置优先级和关联性4个基本因素,通过建立评分体系,构造地图注记的4因素形式化质量评价模型.同时,介绍该质量评价模型在地图自动注记系统MapLabel中的应用情况和实验结果,说明此模型的合理性和有效性.