过渡带拼接地震资料处理方法研究

本文针对滩海过渡带及多个相邻区块资料拼接的工区情况,提出了一系列的解决方案:包括匹配滤波因子的计算、时差的判别、相位差判别,频率匹配,异常能量压制,振幅补偿等联合处理方法,最终很大程度上实现了包括能量差、频率差、时差以及相位差的消除,有效解决了由于滩海过渡带地表条件极其复杂,地震激发、接收环境差、差异大而引起的地震资料分辨率与信噪比低、成像和一致性差的问题.     

数字正射影像元数据检查方法研究

根据国家基础地理信息中心提供的正射影像元数据和要求检查的内容,给出了正射影像元数据的检查方法。对所有元数据进行了检查,给出了检查结果并对其检查结果进行了质量评价。     

基于参考图像的行星遥感图像自动几何精纠正

针对行星多探测任务获取的海量遥感数据,提出一种基于现有参考图像匹配策略优化的自动几何精纠正技术方案。考虑到某些新传感器图像与已有参考图像的分辨率相差较大,提出了利用中间分辨率图像作为过渡的间接匹配策略;另外,针对月球和火星典型探测任务的遥感图像给出了相应参考图像的选取方法。选取嫦娥一号(CE-1)、嫦娥二号(CE-2)CCD图像和火星高解析度科学实验成像照相机(HiRISE)图像进行实验。针对CE-1和CE-2图像数据,选取月球侦察轨道飞行器宽角相机(LROC)图像作为参考;而针对HiRISE图像数据,选择以背景相机(CTX)图像为过渡、火星热辐射成像系统(THEMIS)图像为参考。利用自动匹配获取一定量的控制点,实现了行星遥感图像的自动几何精纠正。通过人工选取的检查点对纠正后图像进行精度评价的结果表明,所提出的自动几何精纠正方案是有效的,利用自动选取的控制点进行纠正后的图像定位精度明显提高,对月球和火星遥感图像的几何处理有实用价值。     

深度卷积特征表达的多模态遥感影像模板匹配方法

多模态遥感影像间(光学、红外、SAR等)存在显著的非线性辐射差异,传统方法难以有效地提取影像间的共有特征,匹配效果不佳.鉴于此,本文将深度学习方法引入影像匹配中,提出了一种基于Siamese网络提取多模态影像共有特征的匹配方法.首先通过去除Siamese网络中的池化层和抽取特征来优化该网络,保持特征信息的完整性和位置精度,使其可有效地提取多模态影像间的共有特征,然后采用模板匹配策略,实现多模态遥感影像高精度匹配.通过利用多组多模态遥感影像进行试验,结果表明,本文方法的匹配正确率和匹配精度都优于传统的模板匹配方法.     

局部特征匹配的卫星影像几何偏差估计可行性分析

几何定位偏差是评估卫星影像质量的重要参数之一。本文利用特征匹配方法进行卫星影像几何偏差估计,并对该方法的可行性进行分析。首先,选取包含典型地物的局部卫星影像构建路标基准影像库;其次,采用局部点特征描述子对卫星影像与路标基准影像库进行亚像素提取与匹配,确定同名像点,然后为提升同名像点匹配精度,提出了顾及空间关系与几何一致性约束的匹配策略,继而,对卫星影像与路标基准影像库的匹配像点进行内插计算,获取同名像点的地理空间坐标;最后,通过差值计算得到卫星影像相对路标基准影像的偏移参数,完成几何偏差估计和可行性分析。本文以我国风云卫星为例,选取包含海岸线、湖泊、山脉、河流及岛屿的局部卫星影像集构建路标基准影像库,并选用SIFT、SURF、ORB 3个局部特征进行测试分析。测试结果表明,基于局部特征匹配策略对卫星影像几何偏差估计的系统误差小于0.1像素,定量地证明了局部特征匹配方法对卫星影像几何偏差估计的可行性。     

预建高精度地图的封闭区域UGV自动驾驶导航定位

针对封闭区域UGV自动驾驶应用,本文提出了一种基于平面高精度地图的导航定位方法。该方法利用三维激光扫描数据采用预定义的栅格地图概率值建立多分辨率地图,在保证定位精度的同时提高定位效率,采用极大似然估计获取载体位姿初值并将IMU数据用于计算高斯-牛顿法搜索初值。试验结果表明,基于激光扫描的二维地图构建与匹配定位方法能有效解决帧与帧匹配误差快速累积问题,可以高效地使用已有地图进行连续高精度的载体定位。     

POS辅助和核线约束的倾斜影像匹配方法

针对无人机倾斜影像匹配时,由于冗余数据量大、影像几何变形大和重复纹理导致基于SIFT特征点的无人机倾斜影像匹配效率和可靠性低的问题,本文提出一种基于POS辅助和核线约束的倾斜影像匹配方法。在该方法中,首先利用机载GNSS/IMU设备获取的影像POS数据计算影像间在物方的重叠区域,接着将物方重叠区投影至像方,根据两幅影像的像方重叠率筛选高可靠像对;其次采用SIFT-GPU算法对影像提取特征点,并根据POS数据估计像对间的核线关系;然后在核线约束下,以描述子间的欧氏距离为相似性测度,实现特征点的高效稳健匹配;最后采用RANSAC算法剔除误匹配。通过对两组倾斜影像做匹配试验验证了本文方法的可行性。     

基于高斯样条函数的局部重力异常场解析重构

重力匹配辅助导航理论大都建立在离散场的基础上的,为了研究基于连续场重力匹配算法以克服传统匹配算法的局限,必须建立精度高且具有良好解析性质的局部重力异常场解析模型。利用斐波那契数列寻优方法对一维高斯样条函数插值进行最优化,在此基础上提出了基于斐波那契数列寻优的二维高斯样条函数逼近局部重力异常场方法。为了提高寻优算法运算速度,将二维准则函数解耦为X方向和Y方向两个独立的一维准则函数,分别采用斐波那契数列寻优方法对这两个准则函数进行寻优以获取X方向和Y方向最优参数,最终得到高精度逼近局部离散格网数据的局部重力异常场连续解析模型。仿真实验中采用五组不同的参数对变化范围为-51.185mGal~86.1819mGal的重力异常场进行逼近。从最后的仿真实验结果可以看出采用最优参数时逼近绝对误差均值达到0.00069,相对误差均值更达到10-6级,能较好的满足了匹配导航要求,其逼近精度较采用其它非最优参数时均有较大提高,由此验证了文中提出的重构算法有效性。     

三维GIS支持下的实景融合系统设计与实现

视频监控在安防领域的应用日益广泛,但传统的分镜头监控模式具有画面相互孤立、缺乏关联性的应用局限。针对这一问题本文分析了实时监控视频在三维场景中融合展示的难点问题,设计了基于三维GIS的实景融合系统。系统通过视觉特征匹配计算视频投射视角,针对球机设备研究了虚实场景视频联动投射的方法,并通过服务化配置的方式进行数据的加载。试验结果表明该系统在实景融合展示上效果优异,一定程度上提升了多路实时视频集成在三维场景中的展示性能,可以广泛应用于强视频、强GIS业务的公安和智慧城市领域。     

SAR波长对遥感图像统计特征的影响

遥感图像统计特征在目标辨识、图像配准以及图像分类等任务中扮演着重要角色。传统的统计特征鲁棒性分析一般是基于图像具有同一传感器参数的假设。而在现实任务中,往往需要处理由不同传感器参数拍摄的遥感图像,比如不同波长或入射角度等。传感器参数不同会导致图像灰度与表象特征不同,进一步会影响到统计特征表达。因此有必要系统研究常用统计特征与传感器参数之间的相关性,从而实现更加鲁棒的图像处理与分析。本文研究了目前常用的六种图像统计特征,在合成孔径雷达（SAR）波长变化时（L波段、C波段和X波段）的鲁棒性。实验中,对鲁棒性能指标作出定义,并对不同统计特征的鲁棒性做出了比较与分析。实验结果发现,不同统计特征对波长变化的鲁棒性不同,同时图像特征在不同地形时随波长变化的规律也不一致。本文的研究成果对基于SAR图像的判读、景象匹配制导以及景象适配性分析等具有重要的指导意义。