基于U型卷积神经网络的航空影像建筑物检测

经典的卷积神经网络结构在前向传播过程中分辨率不断下降,导致仅采用末层特征时难以实现建筑物边缘的精确分割,进而限制目标检测精度。针对该问题,提出一种基于U型卷积网络的建筑物检测方法。首先借鉴在图像分割领域中性能出色的神经网络模型U-Net的建模思想,采用对称式的网络结构融合深度网络中的高维和低维特征以恢复高保真边界;其次考虑到经典U-Net对位于特征金字塔顶层的模型参数优化程度相对不足,通过在顶层和底层两个不同尺度输出预测结果进行双重约束,进一步提升了建筑物检测精度。在覆盖范围达30 km²、建筑物目标28 000余个的航空影像数据集上的试验结果表明,本文方法的检测结果在IoU和Kappa两项关键评价指标的均值上分别达到83.7%和89.5%,优于经典U-Net模型,显著优于经典全卷积网络模型和基于人工设计特征的AdaBoost模型。     

稀少控制的多平台星载SAR联合几何定标方法

几何定标采用地面控制点获取距离-多普勒模型中的精确几何参数,用于完成星载SAR影像高精度几何定位。但在广域范围内,特别是高山地区域,控制点极难获取。此外,传统定标方法仅面向单一平台SAR影像,尚不能实现多平台影像的联合几何定标。针对上述问题,本文提出一种基于稀少控制的多平台星载SAR联合几何定标方法。该方法从包含实测控制点的主影像出发,使用点位追踪算法获取主影像与从影像之间的连接点,并以连接点为桥梁逐级完成从影像的几何定标。本文采用京津冀地区南北向分布共计235 km的3景TerraSAR-X、3景TanDEM-X、5景高分三号影像进行联合几何定标试验,仅使用5个控制点即完成了所有影像的几何定标,并利用SF-3050星站差分GNSS接收机采集实测GPS点进行精度评价。结果表明使用稀少控制点定标后的TSX/TDX影像的几何定位精度优于3 m,GF-3影像的几何定位精度优于7.5 m,验证了该方法的有效性和正确性。     

高分辨率遥感卫星颤振探测的相位相关分析法

平台颤振是影响高分辨率卫星影像几何和辐射质量的关键因素。为提高从影像反演平台颤振特性的可行性和可信度,本文提出基于局部频率分析相位相关的智能化视差法颤振探测方法。通过结合结构影像表达和相位相关,并充分利用影像的局部和全局相位信息,减少了辐射变化和噪声等干扰因素对亚像素偏移值估计的影响,同时融入视差法颤振探测框架,保证精确稳健的密集匹配,从而实现高效的平台颤振精密探测。通过采用实际辐射变化数据集的算法对比及采用资源三号卫星影像的颤振探测试验验证了本文方法的有效性。结果表明,局部频率分析相位相关算法在辐射差异和噪声等情况下效果优于其他主流相位相关算法,匹配精度达到0.05个像素,本文颤振探测方法有效估计了资源三号卫星的颤振信息。     

侧扫声呐声波掠射角对海底管道检测的影响

在侧扫声呐系统检测海底管道的过程中,声波掠射角是影响检测效果的重要因素。本文针对影响侧扫声呐声波掠射角的主要因素进行了系统研究,推导出声波掠射角与其影响因素的关系表达式,并给出了考虑管径条件下海底管道悬空高度的计算式;进行了不同声波掠射角下侧扫声呐系统检测海底管道的试验,试验结果表明,当侧扫声呐声波掠射角介于14°~20°时,检测效果最好,声波掠射角过小或过大,均会使检测结果出现较大误差。     

论海洋基础测绘数据的质量监控——以浙江省为例

海洋区域与陆地区域自然现象的重要区别在于分布有时刻运动着的水体,而海洋测绘的对象是海洋,其测绘方法与陆地测绘方法有明显的差别。本文结合浙江省海洋基础测绘项目测绘过程中出现的问题,对控制海洋基础测绘数据质量的关键环节进行了研究,从利用3S技术、水位控制测量、水位控制资料整理、水下地形测量、数据处理与数据入库等方面提出了方法,为基础海洋测绘项目更好地实施作准备,给类似项目的实施提供参考。     

资源三号卫星在区域地质灾害应急监测中的应用——以山西省为例

遥感技术已成为当前应对突发地质灾害应急监测的一种重要技术手段。本文将资源三号卫星遥感影像应用于区域地质灾害应急监测中,研究了资源三号卫星区域RPC参数的修正方法,并联合DEM和控制点建立了区域影像快速正射纠正的方法流程;利用长治地区的资源三号卫星影像进行了正射纠正试验与分析,总体满足区域地质灾害应急监测对遥感影像的精度要求。利用该方法制作完成的地质灾害区域遥感影像已应用于山西省突发地质灾害遥感监测指挥系统项目中并取得了较好的应用效果。     

一种四叉树和测地线活动轮廓模型相结合的海陆影像分割方法

海陆影像分割对于后续的海岸线提取、潮间带地形反演、海岸演化状况分析等都具有十分重要的意义。本文在分析了四叉树、测地线活动轮廓(GAC)模型和Canny边缘检测算子等在海陆影像分割中优缺点的基础上,提出了一种四叉树、Canny算子和GAC模型相结合的海陆影像分割方法。该方法综合利用上述各方法的优点,将Canny算子边缘检测结果融入到基于四叉树初分割的GAC模型中,重构边界停止函数,演化水平集方程,实现海陆影像分割。试验结果表明,该方法具有海陆影像分割速度快、精度高、可靠性强和自动化程度高等优点,对于弱边缘以及严重凹陷边缘,都能实现自动和准确分割。     

顾及邻域居民地群组相似性的道路网匹配方法

现有多源同比例尺道路网匹配方法中,大多只利用道路自身特征进行匹配,而较少顾及道路周边要素对匹配过程的影响和约束,从而影响了道路网匹配效果的进一步提高,特别是对系统误差改正后仍存在一定位置或旋转偏差的道路数据进行匹配时,这种影响尤为明显。本文借鉴人类对陌生环境的空间认知特点,提出了一种顾及邻域居民地群组相似性的道路网匹配方法。该方法通过构建城市骨架线网确定与道路相邻的居民地群组,进而计算居民地群组空间关系和几何特征相似度来获得对应道路的匹配结果。其特点在于:对存在位置或旋转偏差的道路数据匹配,以其邻域空间内居民地群组的整体相似性指标来带动道路自身匹配,实际上是增加了周边居民地群组对道路匹配过程的约束,更具鲁棒性。试验及对比分析表明,本方法能够较好地解决系统误差改正后仍存在较大位置和旋转偏差的道路数据间的匹配问题,提高匹配的正确率。     

SAR影像与光学影像的高斯伽玛型边缘强度特征匹配法

提出了一种基于影像边缘强度图描述的SAR影像与光学影像匹配方法。首先对影像进行粗纠正,消除影像之间的尺度和旋转变化;其次,改进相位一致性特征检测方法,提取对影像相干斑噪声稳健的特征点;然后基于高斯伽玛型双边窗口比值算子计算影像边缘强度图,在此基础上构造不变特征描述符;最后联合几何约束条件,实现SAR影像与光学影像匹配。试验结果证明,与现有方法相比,本文方法能够大幅提高SAR影像与光学影像匹配结果中的正确匹配特征数量以及影像配准精度。     

冬小麦区域遥感监测及识别中的方法研究

通过基于高时间分辨率的"环境一号"卫星数据的变化向量分析(CVA)冬小麦遥感识别方法,并以地理国情普查数据为调整单元对识别结果进行修正,达到提高冬小麦遥感识别精度的目的。结果表明,使用CVA方法可提高冬小麦遥感识别精度,以国情普查数据为调整单元可在一定程度上降低遥感影像配准误差影响,对其他农作物遥感识别具有一定的参考意义。