The establishment of GPS network in Grove Mountains, East Antarctica

1 Introduction The Grove Mountains is located at Princess Elizabeth land in East Antarctica, about 400 km from Zhongshan station and 160 km east of the Mawson Escarpment, consists of a scattered group of mountains and nunataks. The range extends73°-76°E…     

相位相关辅助的重复纹理区域特征跟踪匹配

在移动测量系统获取的街道序列影像中,建筑物立面占有相当大的比例,而通常建筑物立面含有大量的规则重复纹理。利用特征匹配的方法对此类影像进行匹配时,容易造成大量的误匹配,严重影响后期的影像定向以及三维重建。针对此问题,提出了一种利用相位相关算法辅助KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)对角点进行跟踪,从而实现特征匹配的算法。首先,在整体上利用相位相关将待匹配的影像对进行粗配准;然后,使用KLT算法从影像中提取局部角点特征并进行跟踪匹配。实验结果表明,该算法对建筑物密集的街道序列影像匹配的正确率比单纯利用特征匹配方法有较大提高,且匹配的特征角点分布也比较均匀,能够有效解决街道序列影像中重复纹理区域的特征匹配问题。     

街景影像中的斑马线检测与定位

针对街景影像中斑马线的自动检测与定位识别率和定位精度不高的问题,文章引入俯视投影与霍夫直线检测来改进基于双极系数的斑马线识别算法,并设计球面全景单像测量方法对斑马线进行粗略定位:对全景图像上路面区域进行俯视投影,使图像各处比例尺保持一致;对路面俯视图分块计算以生成双极系数图,并用形态学中闭运算与开运算进行处理;对候选区域进行霍夫直线检测,利用直线长度与方向的统计信息来排除干扰;最后使用单像量测方法对斑马线进行自动地理定位。实验结果证明,该方法对街景中的斑马线具有较高的识别率与定位精度。     

一种利用结构特征的高分辨率遥感影像种植园自动提取方法

卫星遥感在土地监测中发挥了重要作用,而数据处理技术应具有良好的适用性和较高的精度水平以满足应用需求。针对目前种植园提取算法适用性较差、数据依赖性高、自动化程度低、算法复杂及特征冗余等问题,本文提出了一种新型种植园结构特征,多尺度多方向结构指数,通过对其进行阈值化并结合形态学处理实现了种植园的自动提取。对多种植模式、背景植被化程度和结构复杂度各不相同的全色和多光谱种植园影像分别设计了3组试验,结果证明,与传统方法相比,本文方法适用性更强,对多方向、多尺度、基元变形、种植线变形、种植模式规律性差、背景高度植被化等诸多复杂的种植园等均能进行有效提取,整体精度达到90%以上。此外,试验结果中,全色影像与多光谱影像精度相当,表明本文方法具有较低的光谱依赖性,因此在数据选择和应用上具有更大的灵活性。     

多模态图像配准的梯度一致性算子

多模态图像的配准是当前图像配准研究领域的重点和难点,由于灰度特性的非线性改变,在多模态图像的区域或特征之间确立有效的相似性测度是其主要难题。本文通过分析多模态图像的梯度特性,提出了以梯度向量夹角为配准依据、以梯度模为权重的梯度一致性算子,作为多模态图像区域配准的相似性测度,并将其应用于中波红外与可见光图像的配准。     

基于三维大气探测激光雷达的大气颗粒物污染探测

激光雷达是一种监测大气颗粒物分布和传输的有效遥感手段,能够克服常规地面监测站零星分布、无法实现区域覆盖监测的问题。通过布设一台垂直探测激光雷达和一台水平扫描激光雷达,实现大气颗粒物的垂直结构探测以及半径6 km内水平分布情况监测,并结合斜率法和Fernald算法实现更加精确的水平方向消光系数反演,进而实现以三维数据分析颗粒物的传输、分布和浓度变化情况;并利用地面国控站点数据同水平消光系数进行相关性对比。结果表明,利用三维大气探测激光雷达能够有效地揭示城市地区较大区域内的颗粒物分布和传输情况,具有覆盖范围大、探测效率高的优点。     

地面三维激光扫描的系统误差模型研究

以地面三维激光扫描的观测方程为基础,建立地面三维激光扫描的系统误差模型,利用空间坐标转换的方法实现系统误差模型的整体解算,最后以脉冲式地面三维激光扫描仪为例进行试验,并对系统误差进行解算,验证系统误差模型的正确性。     

顾及遥感影像场景类别信息的视觉单词优化分类

传统词包模型的视觉词典忽略了场景本身包含的类别信息,难以区分不同类别但外观相似的场景,针对这个问题,本文提出一种顾及场景类别信息的视觉单词优化方法,分别使用Boiman的分配策略和主成分分析对不同场景类别视觉单词的模糊性和单词冗余进行优化,增强视觉词典的辨识能力。本文算法通过计算不同视觉单词的影像频率,剔除视觉词典中影像频率较小的视觉单词,得到每种场景的类别视觉词典,计算类别直方图,将类别直方图和原始视觉直方图融合,得到不同类别场景的融合直方图,将其作为SVM分类器的输入向量进行训练和分类。选取遥感场景标准数据集,验证算法,实验结果表明:本算法能适应不同大小的视觉词典,在模型中增加场景类别信息,增强了词包模型的辨识能力,有效降低场景错分概率,总体分类精度高达89.5%,优于传统的基于金字塔匹配词包模型的遥感影像场景分类算法。     

基于对象级的ADS40遥感影像分类研究

针对ADS40影像的空间分辨率高而光谱分辨率相对不足的特点,提出了一种基于多尺度分割的对象级遥感分类方法。首先通过多尺度分割获得影像对象,然后利用对象所包含的光谱特征、几何特征、拓扑特征来确定地物识别中可能要用到的各种特征参数,并建立对象间的分类层次结构图,最后利用模糊分类器逐级分层分类来提取地物信息。研究结果表明,面向对象的分类方法与传统方法相比,可显著提高分类精度,有效抑制“椒盐现象”的产生,更加适合于几何信息和结构信息丰富的ADS40影像的自动识别分类。通过对太原市ADS40影像进行分类验证了此方法的有效性。     

利用空三定位网进行光学卫星影像几何定位

根据卫星重复观测特性提出区域级空三定位网的概念,存储该地区空三成果。新获取影像与空三定位网进行联合区域网平差,实现无(稀少)控制下影像高精度几何定位。与常规区域网平差方法相比,利用空三定位网进行无控制点影像定位精度有所提高;若与常规平差方法达到相同精度,利用空三定位网需要较少控制点。定位网中影像数量、分辨率高于新获取影像,或与新影像有较高重叠度情况下定位结果较高。实际应用中,将某一区域高分影像空三成果存储构成空三定位网,对新影像进行无控(稀少控制)定位,将会提高影像实时化几何处理效率与影像利用率,为影像几何定位提供了另一有效途径。