结构信息约束的三角网格模型简化方法

针对经典的二次误差度量边塌陷网简化算法存在的模型边缘缺损、三角面形状和拓扑异常等问题,该文在此基础上改进算法,提出一种基于结构信息约束的网简化方法.算法考虑三角面的形状和法向在边塌陷前后的变化,将这些结构变化信息量化与二次误差度量组成复合塌陷代价值;同时给出一种三角面间压覆检测方法,将检测结果作为边塌陷决定条件之一,以此来保护三角面的形状和三角网的流形拓扑结构;此外,通过重新定义边界点的二次误差矩阵,自适应地提升边界点所在边的塌陷阈值,从而实现在简化过程中对模型边缘的保护.实验结果表明,该文方法得到的简化三角网边缘完整,算法鲁棒地维护最佳三角面形状和流形拓扑结构,有效地改善了重建三维模型的效果.     

使用安置参数优化的无人机点云与影像精配准

针对现有的无人机激光点云与影像配准方法主要基于仿射变换建立点云与影像之间的配准模型,无法描述激光点云与影像之间的复杂变换关系问题,该文提出一种基于安置参数优化的无人机激光点云与光学影像精确配准方法.以相机安置参数为优化参数,以归一化互信息作为点云特征影像与光学影像之间的相似性测度,采用改进Powell算法作为优化策略,获得最优配准参数,实现无人机激光点云与无人机影像之间的精确配准.基于实验数据与现有两种配准方法进行精度对比.实验表明,基于相机安置参数优化的配准方法优于两种常规配准方法,可以实现无人机激光点云与光学影像之间的自动化配准,并达到像素级的配准精度.     

一种改进的小波域均值滤波算法

针对传统的小波域均值滤波算法在重建之后会产生马赛克效应的缺陷,提出一种基于形态学开运算改进的小波域均值滤波算法,利用开运算的滤波特性,从几何结构的角度针对性地处理马赛克效应,从而降低马赛克效应对干涉相位图像质量的影响,并将改进的小波域均值滤波算法与传统的小波域均值滤波算法、InSAR干涉相位图去噪中经典的自适应均值滤波、自适应中值滤波、Goldstein滤波以及非局部均值滤波滤波进行实验对比.实验结果表明:改进的小波域均值滤波算法优于其他几种算法.     

国产高分卫星像素级影像融合及其质量评价

为了探究适合国产高分卫星影像的融合方法,该文以国产亚米级高分辨率卫星BJ-2和GF-2影像为数据源,分别选取像素级影像融合方法中较为典型的GS、Pansharp、NND、HPF、PCA和PCA+Wavelet对2种影像进行处理,并采用定性和定量分析法对其融合效果进行评价.结果表明:对于BJ-2影像,Pansharp和GS的融合效果相对较好,光谱保真度较佳、清晰度较高、光谱扭曲度较小;对于GF-2影像,Pansharp融合效果相对较好,HPF次之,光谱保真度较佳、清晰度较高、光谱扭曲度较小;对于2种影像,PCA融合法的效果最差.     

应用重力场模型GL1500E和LLR天平动参数估算月核大小及其组成

针对月核大小及密度估计问题,利用高分辨率重力场模型GL1500E的二阶位系数和LLR(lunar laser ranging)天平动参数,考虑月核分层为外核和内核的情况,结合非线性粒子群优化算法,对月核大小和组成进行了估计。大批量的统计结果表明,大概率分布的外核半径rc1约为469 km,内核半径rc2约为303 km,外核密度ρc1约为4613 kg/m3,内核密度ρc2约为7004 kg/m3,月幔密度ρm约为3340 kg/m3。月幔密度非常接近地质研究结果3360 kg/m3,内外核半径与近期其他研究结果相近,估算的月核大小与密度组成具有一定的参考价值。若月核由纯铁和硫化亚铁组成,则研究表明,内核大部分由纯铁组成,外核大部分由硫化亚铁组成。     

基于滑动L2优化准则的GPS坐标时间序列重构

GPS坐标时间序列中不仅包含白噪声,还包含闪烁噪声、随机漫步噪声等有色噪声,这些噪声将影响GPS应用的可靠性,甚至可能对一些地球物理现象做出错误的解释,因此降低GPS坐标时间序列中有色噪声的影响、提高GPS精度是一个重要和基本的问题。提出了一种滑动L₂优化估计方法(ML₂),通过选取合适的窗口建立L₂优化模型,再利用交替迭代乘子法求解每段时间序列的优化问题,并逐年滑动得到整段GPS坐标时间序列的估计。实验结果表明,ML₂方法与奇异谱分析、小波分解、滑动普通最小二乘法相比具有更好的重构效果。     

基于Matlab分割彩色等高线地形图

彩色地形图包含丰富的地理信息,通过黑、绿、棕、蓝等颜色表示道路、等高线、河流等空间信息,对识别地物、丰富地形图有着重要的作用.地形图中等高线是内插生成数字高程模型,显示三维地形的基础数据,分割彩色地形图对指导等高线自动提取工作意义重大.通过研究图像分割原理和方法,基于Matlab软件结合阈值分割对彩色地形图等高线进行实验分析,选取两个阈值进行分割,并与最大类间方差法(又称Otsu法)自动分割进行对比,通过实验实现较好的等高线分割效果.     

基于MODIS数据的黄河源区植被覆盖度反演研究

以黄河源区高寒草地为研究对象,采用无人机航拍技术获取了样地实测的植被覆盖度;结合2001-2018年MOD13A1数据提取常用植被指数,分别采用像元二分模型法和回归模型法对研究区植被覆盖度进行了反演,并对其精度进行了验证;采用最小二乘法分析了黄河源区2001年以来植被覆盖度的变化趋势.结果表明,修正的土壤调节植被指数结合回归模型的反演精度较高;黄河源区多年平均植被覆盖度为57.89％,植被覆盖度处于30％以内、30％～60％、60％以上3个区间的面积分别占源区总面积的13.1％、27.25％和49.65％;2001-2018年黄河源区植被覆盖度略呈增长趋势.