基于Oracle Spatial和OO4O的空间数据存取研究

介绍了用OracleSpatial对空间数据进行组织和管理的原理与方法,给出了在VC++6.0环境下用OO4O读取OracleSpatial空间数据的编程方法,为基于OracleSpatial的GIS应用系统开发带来了新的解决思路和研究方向。     

高分辨率卫星遥感影像的姿态角常差检校

简要叙述高分辨率卫星遥感影像的严格几何模型,建立影像姿态角常差检校模型。通过对来自SPOT-5, QuickBird两种不同卫星遥感影像的试验,验证影像姿态角常差的存在。利用单个控制点检校出的常差值对角元素进行补偿后,明显提高卫星遥感影像的对地目标定位精度,目标点平面位置可达到4 pixels的精度水平。     

无初始化的GPS辅助空中三角测量

简要介绍了以航线为单元,通过相位平滑递推算法在航求解双差载波相位观测量整周相位模糊度,进而确定各摄站空间位置的无初始化ＧＰＳ动态定位原理,对某测区一组实际航摄资料进行ＧＰＳ数据处理和ＧＰＳ辅助光束法区域网平差,证实所介绍的算法是正确的、有效的、所获取的ＧＰＳ摄站坐标可满足空中三角测量的精度要求,并且用该数据与经初始化ＧＰＳ动态定位获取的ＧＰＳ摄站坐标数据进行ＧＰＳ辅助光束法区域网平差的总体精度是完全一致的。     

GPS辅助光束法平差的理论精度

采用一组带ＧＰＳ导航数据的实际航摄资料,通过平差计算出精度矩阵Ｑｘｘ的数值,对ＧＰＳ辅助光束法平差的理论精度变化规律进行了全面讨论。以此为基础,从理论上给出了最佳区域网的大小,地面控制点的布设等实用技术要求。此外,还探讨了ＧＰＳ用于单航线航空摄影测量加密的可行性和具体实施方案。     

粒子群优化算法用于高光谱遥感影像分类的自动波段选择

针对传统SVM分类方法的缺点,采用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法自动选择合适的渡段影像并对SVM核函数参数进行优化,提出一种新的PSO-BSSVM分类模型.经过对高光谱遥感影像的分类试验,并与K_最近邻(K-NN)、径向基神经网络(RBF-NN)和标准的支持向量机(SVM)三种分类方法进行对比实验,证明PSO-BSSVM方法能优选高光谱遥感影像的波段和优化SVM参数,明显提高影像的分类精度.     

改进的航摄影像Mask匀光算法

针对航摄影像中存在高亮区域和大面积阴影等灰度剧烈变化区对匀光影像造成的灰度失真现象,本文对Mask匀光算法中的背景影像生成方法进行了改进,通过使用扩张吞噬算法明显改善了背景影像的质量。经对带有高亮度屋顶、高亮度水体和大面积阴影等特殊区域的航摄影像匀光实验表明,本文方法较现行Mask匀光方法具有更好的匀光效果,不但有效消除了特殊区域交界处影像的灰度失真现象,而且明显增强了暗区影像的纹理清晰度。     

卫星遥感影像的区域网平差成图精度

从卫星遥感影像区域网平差模型出发,利用卫星影像附带的RPC模型以及像面的3种变换模型建立了卫星遥感影像区域网平差的数学模型。按照所构建的数学模型,对某地区4景IKONOS影像进行直接空间前方交会处理,获得满足1∶10万成图精度要求的加密点;利用该4景影像进行无地面控制点的区域网平差处理,获得满足1∶2.5万成图精度要求的加密点;利用4角点位置的控制点进行区域网平差,获得满足1∶1万的成图精度要求的加密点。试验证实,卫星影像的区域网平差技术在卫星遥感对地目标定位中有较好的应用前景。     

缺少控制点的卫星遥感影像外推定位

简要介绍了遥感卫星轨道参数外推、传感器姿态和扫描侧视角精化的算法,分析了对国内某地区同一轨道上连续17景资源二号卫星影像进行外推对地目标定位的试验结果。在无地面控制点情况下,根据外推出的遥感卫星系统参数对单景影像实施几何纠正,当外推16景影像(深度达480km)时,对地目标定位精度不低于实地上的100m,明显好于利用卫星星历数据直接进行影像几何纠正的568m精度,从而验证了所建立外推模型的正确性和实用性。     

基于姿轨参数的高分辨率卫星遥感影像定向模型

文章在基于传统姿轨参数的高分辨率卫星遥感影像定向模型基础上,用轨道半径变化率代替轨道偏心率和近地点幅角,并通过差商内插法求解姿轨参数的偏导系数,使平差所需控制点减少为4个.对SPOT-5HRG影像的试验表明,影像定向后像方检查点中误差小于±2pixels,对地定位精度可满足1∶50 000比例尺测图要求.