一种利用纹理特征和朴素贝叶斯分类器检测近景影像植被的方法

针对植被对近景摄影测量自动滑坡监测影响严重的问题,提出了一种基于纹理特征和朴素贝叶斯分类器的滑坡植被区域检测算法。对算法的有效性、影像对比度拉伸以及样本训练通用性对检测植被区域的效果等若干问题进行了实验探讨。通过与基于视觉认知特征的检测方法比较,验证了本算法的实用性和有效性。实验结果表明,本文算法能够很好地检测出近景影像中的植被区域,结果比较满意。     

基于多模GNSS接收机的卫星系统完好性监测

为了满足多卫星系统完好性监测的需要,本文通过对比不同卫星系统定位结果的方法来监测各个卫星系统的可用性。利用上述方法对实测的三模(GPS、GLONASS和COMPASS)数据进行了处理,结果表明该方法具有可行性,可为多模GNSS接收机的自主完好性监测提供参考信息。     

基于CORS系统的哈尔滨市1:1000DLG项目一期工程数学精度评定

哈尔滨市1∶1 000数字线划图项目是在哈尔滨市新建CORS系统下通过内业立体采集、外业调绘补测、内业编辑、数字成图完成。本文阐述了利用CORS站测量出的1∶1 000数字线划图的精度检测方案,并通过实测数据分析,得出精度评定。     

卫星重力梯度测量数据的粗差探测

分别讨论了阈值法、Dixon检验法和小波算法应用于卫星重力梯度数据粗差探测的效果。为了克服这3种单一粗差探测方法的不足,提出了卫星重力梯度数据的粗差探测组合方案,即联合Dixon检验和小波算法,以及联合Dixon检验、阈值法和小波算法的组合方案。模拟结果表明,两种组合方案均能有效改善粗差探测的效果。     

高分辨率PSI上海市沉降探测及分析

本文在改进的永久散射体(PS)探测方法基础上,应用高分辨率永久散射体雷达干涉(PSI)探测上海市地表沉降,并对沉降原因进行了详细分析。实验选取2008年4月至2010年1月间,由德国卫星TerraSAR-X(TSX)所获取的18幅X波段(波长为3.1 cm)高分辨率SAR影像为数据源,进行PS探测、PSI建模、形变提取和分析。实验结果表明,改进的PS探测方法探测出的PS点是合理和可靠的,且高分辨率SAR影像对地面硬目标识别能力较强,显著提高了PS点的密度和覆盖范围。沉降探测结果显示,最大相对沉降速率达30 mm/yr,平均沉降速率为11.5 mm/yr。     

弱GPS信号捕获算法及其仿真研究

为满足低信噪比环境下的导航需要,介绍了一种基于改进循环相关的GPS基带信号捕获算法。本文借助于GPS信号基带数学模型以及FFT技术,从理论层面上对捕获算法的信号处理流程以及捕获性能进行了分析;并利用真实GPS基带数据对算法在低信噪比环境下的检测概率和捕获能力进行了重点仿真,仿真结果显示算法在低信噪比环境下是有效的,能够提高低信噪比环境下的检测概率和提高GPS接收机的检测灵敏度。     

摄影测量中几种特征点提取算法比较

特征点提取技术一直是数字摄影测量和计算机视觉中的研究热点。从兴趣算子的角度研究了摄影测量中几种主流特征点提取算法,并从提取角点数、提取时间等方面,定量地比较和分析了各算法的性能、优缺点,并得出了一定的结论。     

Multi-class geospatial object detection and geographic image classification based on collection of part detectors

The rapid development of remote sensing technology has facilitated us the acquisition of remote sensing images with higher and higher spatial resolution, but how to automatically understand the image contents is still a big challenge. In this paper, we develop a practical and rotation-invariant framework for multi-class geospatial object detection and geographic image classification based on collection of part detectors (COPD). The COPD is composed of a set of representative and discriminative part detectors, where each part detector is a linear support vector machine (SVM) classifier used for the detection of objects or recurring spatial patterns within a certain range of orientation. Specifically, when performing multi-class geospatial object detection, we learn a set of seed-based part detectors where each part detector corresponds to a particular viewpoint of an object class, so the collection of them provides a solution for rotation-invariant detection of multi-class objects. When performing geographic image classification, we utilize a large number of pre-trained part detectors to discovery distinctive visual parts from images and use them as attributes to represent the images. Comprehensive evaluations on two remote sensing image databases and comparisons with some state-of-the-art approaches demonstrate the effectiveness and superiority of the developed framework.     

多时相遥感影像的变化监测方法研究

多时相遥感影像图变化监测已经在国民经济及国防建设领域得到了广泛应用。通过分析同一地域不同时相的遥感图像变化监测提供地物发生变化的信息,对资源环境数据进行更新及利用。论文围绕变化监测中的一些关键理论方法进行了研究。