基准站设置对POS系统定位精度的影响

利用实际航摄资料分析了地面基准站设置对机栽POS系统定位精度的影响，比较了利用其定位结果进行POS辅助空中三角测量和直接对地目标定位的精度。实验表明，架设GPS基准站可以明显提高POS系统定位的高程精度，无地面基准站的POS系统定位结果可满足1：50000小比例尺航测成图的精度要求。     

正射影像镶嵌线自动搜索的视差图算法

提出了一种基于正射影像视差图的区域级镶嵌线搜索算法。首先利用半全局约束立体匹配算法(semi-global matching,SGM)分别计算立体像对的左右视差图,并通过自适应阈值化去除细小的噪声区域,再经数学形态学方法进一步削弱噪声影响和填补小的漏洞区域,得到了较为精细的房屋等非地面区域的分割结果,从而分离出地面与非地面区域;然后采用改进的贪婪蛇搜索算法进行镶嵌线搜索,以提高算法的稳健性。试验表明,本文算法能很好地避开房屋等明显突出地表的实体,得到不穿越非地面区域的最优路径。     

直线特征约束的高分辨率卫星影像区域网平差方法

以"像方观测直线与像方预测直线必须重合"作为几何约束条件,以有理函数模型(RFM)作为高分辨率卫星影像的几何处理模型,提出了一种直线特征约束的高分辨率卫星影像区域网平差方法。本文方法仅需像方直线与物方直线相对应,无须像方直线上的像点与物方直线上的地面点一一对应。通过对圣迭戈试验区的两景IKONOS影像、斯波坎试验区的两景QuickBird影像和普罗旺斯试验区的两景SPOT-5影像进行试验,结果表明:本文方法可以充分利用直线特征作为控制条件,有效补偿RPC参数中的系统误差,获得的IKONOS、QuickBird和SPOT-5影像区域网平差的平面与高程精度均优于1个像素。     

POS辅助航带间航摄影像的自动转点

提出一种利用POS提供的影像定向参数辅助区域航空摄影测量中航带间影像自动转点方法。首先,对航带内影像采用金字塔影像匹配策略寻求同名像点,以获得航向间影像连接点的精确像片坐标;然后利用POS提供的影像定向参数预测航带间的影像连接点。再通过对相邻航线间待匹配窗口影像的几何变形改正,在由POS数据辅助建立的核线几何条件约束下,直接在原始影像上找寻同名像点;最后经最小二乘匹配使影像匹配结果达到子像素级精度。试验表明,将POS数据引入航带间的影像自动转点中,不但可以简化影像匹配过程、提高自动化水平,而且较常规影像匹配方法可以提高航带间自动转点的成功率34.0%,并节省76.7%的CPU耗时。     

航摄影像密集匹配的研究进展与展望

给出了航摄影像密集匹配的总体流程,依据是否显式使用光滑假设将密集匹配方法分为局部最优密集匹配和全局最优密集匹配两类,深入探讨了两种方法的关键技术,指出了从理论、技术、普适性和实用性方面值得关注的问题,期望能对相关研究有所裨益。     

基于MODIS影像的森林火灾火线检测方法

结合归一化火灾差异指数NDBR(normalized difference burn ratio)和MODIS多波段影像梯度边缘分析手段检测火线, 应用B样条函数拟合火线并确定火势蔓延方向。为对比验证, 基于火线的Kriging插值实现火灾外推预测, 与30min后的火灾参考数据目视对比与统计：火线的预测变化与参考影像基本保持一致, 火灾外推影像的均值和熵约为参考影像的86%和81%, 火迹地检测的Kappa系数达80.2%。试验表明, 提出的森林火线特征自动检测方法在动态火灾监测中是可行、有效的。     

一种综合利用像方和物方信息的多影像匹配方法

提出一种综合利用像方和物方信息的多影像匹配方法.首先对各原始影像采用3×3像元平均法生成4层金字塔影像,并在最高层金字塔影像中计算各搜索影像与基准影像的初始视差;然后从第3层金字塔影像开始进行基准影像与各搜索影像的匹配,并对各立体像对的匹配结果进行物方融合,剔除部分误匹配点,获得较精确的物方空间信息,以用于下一层金字塔影像的匹配.此过程融入带几何约束条件的相关系数法匹配和整体松弛法匹配策略;最后通过对某地区一组大重叠度数码航空影像的匹配试验,证实该方法的有效性.通过检测所生成的DSM精度,表明相对于传统的双片影像匹配方法,多影像的匹配可以有效剔除误匹配点并显著提高影像匹配的成功率.     

一种综合利用像方和物方信息的多影像匹配方法(英文)

A novel method for multi-image matching by synthesizing image and object-space information is proposed. Firstly, four levels of image pyramids are generated according to the rule that the next pyramid level is generated from the previous level using the average gray values of the 3 by 3 pixels, and the first level of pyramid image is generated from the original image. The initial horizontal parallaxes between the reference image and each searching image are calculated at the highest level of the image pyramid. Secondly, corresponding image points are searched in each stereo image pair from the third level of image pyramid, and the matching results in all stereo pairs are integrated in the object space, by which the mismatched image points can be eliminated and more accurate spatial information can be obtained for the subsequent pyramid image matching. The matching method based on correlation coefficient with geometric constraints and global relaxation matching is introduced in the process of image matching. Finally, the feasibility of the method proposed in this paper is verified by the experiments using a set of digital frame aerial images with big overlap. Compared with the traditional image matching method with two images, the accuracy of the digital surface model (DSM) generated using the proposed method shows that the multi-image matching method can eliminate the mismatched points effectively and can improve the matching success rate significantly. Supported by the National Natural Science Foundation of China (Nos. 40771176, 40721001).     

高分辨率卫星遥感影像姿态角系统误差检校

简要介绍高分辨率卫星遥感影像的严格几何处理模型,提出较为严密的影像姿态角系统误差检校模型。通过对SPOT-5、CBERS-02B两种卫星遥感影像的试验证实模型的正确性和方法的有效性。对影像姿态角系统误差进行补偿后,可明显提高卫星遥感影像对地目标定位的精度,且优于影像姿态角常差检校的效果,目标点平面定位精度达到了±(2～3)像素的水平。     

利用虚拟格网系统误差补偿进行RPC参数精化

提出了一种RPC参数精化方法,即通过消除虚拟控制格网点上的系统误差来实现RPC参数的精化。试验结果表明,对于QuickBird影像,使用本文提出的方法精化RPC参数以后,其像点的平面精度达到了±2.4 pixels;对于SPOT-5立体像对而言,基于精化RPC参数的影像目标立体定位的平面精度和高程精度分别为±5.892 m和±4.020 m。