基于影像级实景模型的3维实景电子地图技术方案探讨

3维实景电子地图的建模方式多种多样,从成本和效率角度出发,笔者认为基于影像级实景模型的建模方式优势明显,文章详细叙述了基于影像级实景模型的3维实景电子地图技术方案。     

卫星导航系统差分增强技术发展研究

随着用户对卫星导航系统需求的日趋膨胀,高精度差分技术已呈现出新的特征与发展趋势。本文从差分原理、技术、系统几个层面综合分析了现有差分系统的优缺点及发展趋势,在此基础上,探讨了我国卫星导航系统后续差分增强系统发展应关注的重点问题,并给出了几点建议。     

一种改进的点与多边形关系的叉乘判别法

本文针对叉乘判别法只适用于凸多边形的缺陷提出了改进,将其推广至凹多边形和自相交多边形,改进方法利用叉乘值的正负变化,选择对点的积分路径,从而判断是否有闭合的路径包围被测点。并通过检测多边形是否环绕被测点,判断点与多边形的关系,属于非零环绕数法。经过实验,改进方法被证明有较快的速度和较强的适应性。     

《遥感概论实验》课程教学改革与实践

本文结合"遥感概论实验"课程的具体实践,以突出地物反射特性、地物热辐射特性和后向散射特性三条主线为出发点,基于互联网免费卫星遥感数据,建设遥感教学资源数据库,并科学构建实践教学内容体系,开展以项目教学为引导的遥感课堂教学方法和新的考核方式改革等手段,促进学生创新思维和综合运用遥感能力的培养,提高遥感实践课程的教学质量。     

基于MODIS云产品的AIRS像素云检测

为了利用MODIS云产品数据检测出大气红外探测器(AIRS)数据中像素云的特性,首先采用空间匹配算法对MODIS和AIRS数据进行匹配,然后结合MODIS云分类、云相态掩模及其业务上的云检测算法,实现了利用MODIS数据对AIRS像素云(单个视场云)特性的检测.结果表明,用MODIS 1 km分辨率产品数据可以实现对AIRS数据的云分类(低云、中云、高云)和云相态(水云、冰云、混合云)检测.     

基于二次散射的高光谱遥感图像光谱非线性混合模型

高光谱遥感图像(简称高光谱图像)的空间分辨率通常较低,混合像元现象严重.为了提高图像的分类精度,必须计算出混合像元内每种纯地物所占的比例(丰度).然而,受实际地物间复杂关系和大气散射的影响,高光谱图像像元内的光谱混合都是非线性的,这就使得传统的基于线性光谱混合模型的解混精度难以满足要求.为此,定义了广义的非线性混合模型,提出了一种基于二次散射的非线性混合模型——二次散射模型(secondary scattering model,SSM).通过对模拟数据和AVIRIS实际数据的解混实验表明,相对于传统的线性光谱解混,基于该模型进行光谱解混得到了更精确的分类结果.     

气溶胶光学厚度对蓝藻水华信息提取的影响

通过探讨气溶胶光学厚度(AOT)对蓝藻水华信息提取的影响程度和消除方法,为蓝藻水华的动态监测提供可靠依据.首先,利用MODIS数据产品(MOD 02,MOD 04和MOD 09),基于单波段和比值植被指数2种方法分别提取了2006年太湖蓝藻水华的空间分布信息,探讨了AOT对信息提取阈值选择的影响方式和影响程度.研究结果表明:在固定阈值情况下,采用上述2种方法提取的蓝藻水华信息面积差异与AOT的相关性高于自选阈值情况下的相关性;在单波段法和比值植被指数法中,大气校正前所设定的阈值与AOT的相关性都高于大气校正后再选择阈值的相关性.这反映出AOT对蓝藻水华信息提取的影响是不容忽视的,即便不能完全消除,也要选择适当的方法尽量降低其影响程度.     

基于IKONOS数据的矿山开发占地信息提取

以IKONOS数据为信息源,对甘肃省白银铜矿区进行矿山开发占地信息提取实验研究.在经过预处理的图像上对研究区内的地物进行光谱采样,分析地物的光谱特征;并进一步建立合适的波段计算经验公式,用密度分割函数将矿山背景与占地信息区分开,消除了背景干扰;再根据光谱特征建立新的波段处理模型,对只有矿山占地的图像进行第二次密度分割,将矿山占地信息细分,通过目视解译为占地信息赋予属性.实地查证结果表明,利用计算机提取矿山占地信息能弥补目视解译的不足,不仅节省人力、物力、财力和时间,而且信息提取结果准确,具有实际应用的意义,对同类地区的矿山占地信息提取具有一定的参考价值.     

一种利用零交叉点理论的改进SIFT特征提取算法

提出了一种利用零交叉点特征提取的改进SIFT算子用于遥感影像的自动匹配.将图像几何特征引入到尺度空间探测中,获得了重复性更高、更稳定的特征.采用近景数码大旋角数码立体像对和低空航摄立体像对进行了算法测试.实验表明,改进后的SIFT算子应用于遥感影像自动匹配,在特征提取重复率、匹配正确点数、匹配正确率上均有明显提升.     

BP神经网络用于水下地形适配区划分的方法研究

为确保背景场中最优适配航线设计的正确性以及水下地形匹配导航的可靠性,提出了一种基于BP神经网络的背景场适配/误配区自动识别和划分方法,该方法通过分析地形背景场特征参量显著性和主成分、构建BP神经网络、建立输入地形特征参量与匹配性能的映射关系,最终实现了地形背景场误配/适配区的自动识别和划分。试验验证了本方法的有效性。