不同测站点云数据的配准算法

随着三维激光扫描技术的发展,利用三维激光扫描仪采集信息,构建三维模型成为了热门的课题。由于受到观测环境、观测方向等影响,无法一次性地获得物体的所有的点云数据。因此,不同视角下点云数据的配准成为了三维建模中的关键技术,直接影响了最终的重合结果以及模型精度。本文着重研究主方向贴合法和最近点迭代算法(ICP算法),基于matlab平台编写算法,并对算法进行研究,得出配准结果以及配准精度。     

内点最大化与冗余点控制的无人机遥感图像配准

利用小型无人机进行遥感图像配准在自然灾害损害评估、环境监测和目标检测与追踪等领域发挥着至关重要的作用,但小型无人机的图像采集过程容易受风速/风向、复杂地形、电池容量、飞行姿态、飞行高度等自然或人为因素的影响。这些问题通常会导致捕捉到的场景重叠率低与图像非刚性畸变,在特征点提取过程中产生大量冗余点,增加了图像配准的难度。本文提出一种基于特征点的小型无人机图像配准方法,该方法的核心思想是在配准过程中识别冗余点,同时最大化可用内点数量。所识别的冗余点当作控制点,用于控制网格代图像的运动。最后通过最大化内点和合理移动控制点来恢复图像变换。本文使用50对小型无人机图像进行特征匹配和图像配准的实验,其中平均配准精度可达80.38%,并且本文方法在所有的情况下都优于5种当前流行算法。     

一种基于点特征的高精度图像配准方法

提出了一种基于点特征的多源图像高精度配准方法。通过在遥感影像上提取密集特征点,利用多种方法结合进行严格匹配获得同名点对。通过构建不规则三角网分割影像,再利用仿射变换模型实现每个三角形的配准。实验证明了该方法的有效性和较高的适用性。     

房产产权产籍系统中数据缓存的应用

针对房产产权产籍系统中由于大数据量图形数据传输所造成的性能过低的问题,本文首先分析了系统业务特点以及数据特点。在此基础上,利用业务数据访问相对集中的业务特点以及系统数据相对稳定的数据特点,着重研究缓存的内容选择、内容预取、替换策略和一致性维护策略等关键技术,并形成了详细的解决方案。实验表明,适当使用数据缓存技术能有效提高系统的性能。     

加强科研前期管理提高科研立项申报质量

针对成都气象学院近年来科研项目申报中存在的问题,提出了选题必须遵循的基本原则,填写申报书和加强申报工作管理的各环节。这对提高项目科学水平和获准率具有一定作用。     

转型期广州市居住迁移影响因素于户籍之间的比较

住房制度改革以来,中国城市居住迁移率大规模增加,成为城市重构和社会空间分异的基础动力。利用生命历程理论,通过家庭问卷调查,本文使用事件史模型动态地模拟了居住迁移,并比较外来人口与本地人口居住迁移影响因素的差异。整体来看,1980年以来年均居住迁移率呈上升趋势,外来人口的年均居住迁移率要比本地人口高。住房性质、婚姻变化、工作变动、居住区位和年份等变量都显著影响居住迁移,反映了住房制度改革、住房市场和分配环境、家庭生命周期等因素对居住迁移的影响;但影响程度户籍间的差异明显,工作地区位的变动导致通勤成本的变化是外来人口居住迁移的最显著影响因子,而家庭生命周期和住房特征变量是本地人口居住迁移的最显著影响变量,反映了两者之间的本质差别。居住区位对本地人口的居住迁移影响显著,内圈层居民的迁移率相对较低,而居住区位变量对外来人口的影响相对较弱。     

多级SPOT立体影像匹配

立体影像匹配是自动提取SPOT影像高程信息的关键技术。本文根据SPOT影像在几何构像关系和影像质量上的特点,提出了多级匹配的结构策略。实际像对匹配实验表明,多级匹配法具有较好的可靠性和精度水平,而且运算速度快,在快速生成DEM数据辅助遥感信息分析方面,有重要的应用价值。     

基于MODIS影像的超分辨率重建

针对4幅多时相250 m分辨率的MODIS影像,利用空间域中的超分辨率重建模型,进行了影像的匹配和运动参数估计,重建出采样率提高2倍的高分辨率影像。