用多种策略从机载Lidar数据中提取建筑脚点

设计了一种采用多种策略的建筑脚点提取方法,针对建筑脚点提取中的两个关键步骤--数据分类和建筑脚点分割,分别提出和引入了邻近关系和r半径点密度,从仅反映单次反射的DSM数据中,直接提取出建筑表面点.     

云南大地热流及地热地质问题

本文报道了云南20多个大地热流测试数据。据热流分布特点并参考前人有关资料,结合地球物理测深资料、岩石热物性与放射性生热率测试数据,对各区地壳深度范围的温度、热流配分组成作了粗略分析,划分出各有特征的若干地质-热流区。云南普遍地热偏高(滇东南小范围除外)的主要原因是新构造运动强烈;怒江以西近代岩浆活动亦强烈,具有典型的板块交汇带的基本地热特点     

航天INSAR复影像对的自动快速匹配

针对航天INSAR主、辅影像数据的特点,提出了加大匹配窗口、加大锚点间隔的匹配策略,以提高匹配的可靠性和速度.在匹配过程中,综合利用轨道参数和强度影像金字塔进行粗匹配,并对强度影像采用相关系数与最小二乘相结合的双向匹配方案,实现了自动、快速、高可靠性和高精度的航天INSAR复影像匹配.最后总结了航天INSAR复影像匹配的特点.     

利用频谱解混叠方法实现超分辨率影像重建

基于信号处理的超分辨率影像重建技术，可以消除由影像系统引起的影像模糊和退化，同时恢复出光学权限外的频谱信息。首先简要介绍了超分辨率影像重建技术的意义和基本过程；并对影像配准与运动模型估计在超分辨率影像重建中的作用给予简要介绍；接着根据连续傅里叶变换(CFT)和离散傅里叶变换(DFT)的频谱混叠关系及CFT位移性质，推导出频谱解混叠的超分辨率影像重建模型；最后采用文献中的运动模型估计方法和本文的重建算法，对几组数据进行实验，获得了空间分辨率提高近1倍的影像。     

云南地热资源—以腾冲地区为重点进行解剖

位于中国西南部的云南省，具有丰富的地热资源。这些地热资源大致可分炻类：１．高温水热系统，２－中低－低温水热系统；２．“隐伏型”地热资源。根据地热背景的热显示，本研究首先对各构造单元中的地热资源进行了评价，然后重点分析了腾冲地热区的地热资源及其热源和水源的成因。     

无人机影像匹配中尺度不变特征应用改进

针对尺度不变特征变换算法用于无人机影像匹配中存在匹配效率低下,误匹配较多等问题,该文提出一种特征点提取优化算法,并改进了特征点匹配策略。通过将原始影像划分格网,依据每个格网影像信息熵的大小来合理分配各格网中特征点数量,实现了基于纹理信息丰富程度的特征点均匀分布;基于Harris兴趣值进行筛选,保留了适合于摄影测量的特征点;采用一种多层次自适应的匹配策略,在尽可能保留正确匹配的同时提高了匹配正确率。基于一对由小型无人机拍摄影像的实验结果表明,所提方法在大量减少SIFT特征点的同时,保证较高的正确率,增加了匹配点的精度,且提高了算法效率。     

MIMO下视阵列SAR阵列抖动误差补偿算法

根据机翼抖振理论,将飞机机翼以机身为对称轴一分为二。每个虚拟阵元看作一个质点,构建了简易的阵列抖动误差模型,提出了MIMO下视阵列SAR系统阵列抖动误差补偿方法。该方法将阵列抖动误差分解为不依赖距离和依赖距离两部分。结合高效的三维距离多普勒成像算法,在距离压缩前执行不依赖距离的一次抖动补偿;在距离徙动校正和方位压缩之间执行依赖距离的二次抖动补偿和方位向时域插值重采样,从而实现观测场景的三维成像。以真实SRTM DEM为原始场景进行仿真实验,补偿前后的成像结果验证了方法的有效性。     

无人机载线阵摆扫CCD影像几何校正

针对无人机载线阵CCD传感器摆扫成像的技术特点,利用GPS/INS组合导航系统提供的导航遥测数据,对无人机载的线阵摆扫CCD影像建立了严格的成像模型,并设计了详细的几何校正流程。实验结果证实采用文中的成像模型和几何校正流程,可获得正确、高精度地理编码的线阵摆扫CCD正射影像。     

Sentinel-1A数据矿区地表形变监测适用性分析

针对合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture Radar,In SAR)技术监测矿区地表形变中形变位置确定、形变梯度估计和相干性之间的关系,利用Sentinel-1A数据开展In SAR技术矿区地表形变监测适用性研究,分析干涉图相干性、形变位置识别和形变梯度之间的响应关系。以河南省焦作市某矿区为研究区,实验结果表明,在暖温带半湿润季风气候条件下,裸地和村落地表类型全年保持较高相干性,目视识别可以有效确定矿区的形变位置,受村落周边农田的影响,部分形变范围无法准确确定,通过形变梯度函数模型验证形变梯度也在可检测的范围;农田覆盖类型夏季在卫星最短重访周期内,目视识别可以有效确定矿区的形变区域和范围,但受噪声影响条纹模糊,通过形变梯度函数模型验证形变梯度位于可检测最小形变梯度上;采用真实水准数据验证了村落地物类别模型的适用性。     

UAV-DEM法计算土方量精度影响因素及分析

为了验证无人机影像地面分辨率和控制点布设方案对UAV-DEM法计算土方量精度的影响,按照5点、4点、长边、短边布设方案布置控制点,分别获取地面分辨率为10cm、5cm和3cm的无人机影像进行实验,实验表明随着影像分辨率的提高,土方量的计算精度提高,且土方量随分辨的增高呈下降趋势;随着控制点数量的减少土方量计算精度降低,其中4点法和5点法布设时土方计算精度可靠,相对误差相差0.1%。