VRS RTK技术在QuickBird遥感影像定位研究中的应用

基于虚拟参考站(Virtual Reference Station,VRS)的RTK定位技术是一种以载波相位观测值为基础的实时差分定位技术,与传统测量手段相比,具有快速、高效的特点,且具有较高的测量精度。本文主要探讨基于VRS RTK技术在QuickBird遥感影像定位研究中的应用,包括VRS RTK定位技术原理、基于VRS RTK的遥感影像控制点处理方法,以及基于此的遥感影像定位模型和定位精度。     

无人驾驶飞艇低空遥感影像的几何处理

介绍了基于无人驾驶飞艇的低空遥感系统的组成及技术指标,详细论述了飞艇按航线自动控制飞行、遥感影像自动获取,以及低空遥感影像匹配、相对定向、区域网平差、全景图和正射影像生成等处理与分析.试验结果说明,低空遥感系统可以满足大重叠度、高分辨率立体影像获取的需求,在大比例尺测图、精细三维重建等领域具有广阔的应用前景.     

利用一种模糊神经网络对遥感影像进行分类的研究

结合遥感影像的特点,提出一种模糊逻辑系统和神经网络中的BP算法相结合的模糊神经网络,利用其进行整个遥感图像的分类,并和典型的BP神经网络进行对比,发现其优点以及存在的问题。     

基于骨架特征的多光谱遥感影像飞机目标识别方法研究

飞机目标的自动提取,是信息处理领域的重要研究内容。提高飞机目标的识别率,可以准确的把握区域动态,为相关决策提供支持。由于数学形态学特征和复杂几何结构等特征相对抗干扰性较强,而骨架线由地物的边界形态决定,不受其他因素影响,具有良好的稳定性。据此,研究选取香港机场多光谱遥感影像作为实验数据,基于骨架线几何特征参数与网络测度,提出了一种由多光谱遥感影像自动提取飞机目标的方法。研究选择基于边缘的多光谱遥感影像分割方法,提取矢量地物边缘;基于约束Delaunay三角网自动提取地物骨架和主骨架;通过选取对飞机目标识别具有良好区分度的特征参数,最终实现飞机目标的自动识别与定位。     

基于纹理特征的SAR影像各拉丹冬冰川信息提取

冰川面积是监测冰川变化信息的重要参数。本文以各拉丹东地区为例,根据冰川区域特有的纹理特征,选取时间间隔为35天的ENVISAT ASAR干涉对,利用灰度共生矩阵提取纹理特征,通过波段组合进行监督分类,进而提取研究区冰川面积。同时以Landsat TM光学影像为依据,评价利用纹理特征提取结果的精度。研究表明:基于纹理特征并利用SAR影像提取冰川面积的方法是可行的,为提取冰川信息提供了又一可靠手段。     

利用遥感卫星影像建立三维虚拟园区方案的探讨

随着计算机技术的发展，地理信息技术及三维虚拟仿真逐渐走近企业、社区，深入社会生活的方方面面，成为企业竞争的重要战略资源。“数字城市”、“数字园区”的提出，使得三维虚拟现实技术成为业界研究的核心。结合武汉邮电科学研究院(烽火科技)三维虚拟园区的建设，对利用遥感卫星影像建立三维虚拟园区方案进行探讨。     

改进支持向量机的高分遥感影像道路提取

针对支持向量机受分类数的限制在高分辨率遥感影像中无法直接获取高精度道路网信息的问题,该文提出一种新的混合的基于支持向量机的方法:首先,利用模糊C均值聚类方法将输入的遥感影像分为3类,以减少支持向量机的错分现象;其次,运用支持向量机将不同类别的像素分为道路类和非道路类;最后,应用马尔科夫随机场对分类结果进行噪声去除,并采用形态学进行后处理,进而得到精确道路网信息。实验结果表明:该算法不仅能够从高分辨率遥感影像中提取出道路网,而且精度优于直接使用支持向量机算法以及对比算法。     

基于神经网络的遥感影像分类方法研究

本文在研究BP神经网络和模糊理论的基础上,提出了传统BP算法的一种改进方法和基于模糊系统的神经网络遥感影像分类方法。通过试验表明:基于模糊技术的神经网络分类方法要优于BP神经网络方法,取得了令人满意的效果。     

机载LiDAR点云数据与影像数据融合

分析机载LiDAR系统获取的点云数据与影像数据的优缺点,从而取长补短,将二者进行叠加融合,并成功地将航空影像的光谱信息赋给相对应的LiDAR点云,弥补了LiDAR点云在光谱信息方面的缺陷,为LiDAR点云数据的后续处理提供重要的信息支持.     

高分辨率遥感影像上居民地半自动提取研究

设计了一种基于3×3区域灰度方差纹理特征的高分辨率遥感影像居民地特征分析算法,通过高斯模糊处理提高影像上居民地区域纹理特征一致性的同时,加大了其同背景地物纹理特征值的差异,并设计了相应的居民地自适应分割阈值求取算法,提出了针对居民地与道路提取分离的骨架化分析算法。