地表覆盖遥感产品更新完善的研究动向

近年来,多尺度地表覆盖遥感产品的不断涌现,为环境变化研究、地球系统模拟、地理国(世)情监测和可持续发展规划等提供了重要科学数据。为更好地满足广大用户日益增长的应用需求,应对地表覆盖遥感产品进行持续更新完善,保持其时效性、增强时序性、丰富多样性。针对大面积地表覆盖遥感产品更新完善所面临的主要问题,介绍和评述了国内外有关研究动向,包括影像与众源信息相结合的更新、数据类型细化与完善、地表覆盖真实性验证,并作了简要展望。     

激光雷达点云电力线自动提取算法

针对当前电力线提取方法自动化程度和精度不高的问题,本文从点云数据的空间分布特征出发,提出了一种高效的电力线自动提取方法.首先基于自然裂点法,将点云数据按高程分类后去除地面点;然后对数据进行空间划分,基于子空间的点密度及空间结构特征的差异化,利用地物分割算法去除电塔点和残留的植被点;最后利用基于欧氏距离分割的电力线自动检...     

高精度矢量数据的路面三维自动建模方法

为了解决路面手工三维建模速度慢、工作量大等问题,本文面向规范化处理的高精度矢量数据,对不同路口进行精细化设计,自动生成路面三维模型.首先使用道路高精度三维信息采集软件,在获取的点云数据中半自动化提取准确的道路边线、道路标识线等矢量信息;然后针对不同路口进行精细化线形设计,提出连续四边形重建方法、弯道平滑处理方法、交叉口...     

Stroke构造、移位一体化的道路网示意化方法

针对当前常用示意性地图生成方法中往往存在简化程度不够、未考虑长度信息以及时间效率低等问题,提出了stroke构造、移位一体化的道路网示意化方法。该方法在对道路网进行stroke划分构造的同时,直接对其进行渐进式的移位示意化及拓扑检查。同时本文还提出利用相似分形维数来定量比较并验证不同示意化方法的有效性。试验表明,本算法在考虑原始线形的基础上,示意化过程简单,时间效率较高,减少了拓扑冲突问题,保证了拓扑一致性及路网的均衡分布,具有较好的清晰度和认知度。     

顾及形态特征和语义信息的双线道路识别方法

双线道路识别与提取是城市路网综合的关键。提出了一种城市双线道路提取的方法。在构建好的道路网眼的基础上,综合考虑双线道路网眼形态特征以及构成网眼路段之间的语义相似度,设计了识别双线道路网眼的综合指标。通过判断网眼综合指标确定最终的双线道路网眼,最后根据识别出的双线道路网眼提取出双线道路。实验表明,该方法能有效提取出城市道路数据中的双线道路。     

多光谱遥感影像亮度空间相位一致性特征点检测

提出了一种基于亮度空间和相位一致性理论的多光谱遥感影像特征点检测算法。首先利用参数自适应的灰度变换函数建立影像亮度空间;然后结合相位一致性方法在影像亮度空间进行候选特征点检测,并将候选特征点映射到原始影像上进行非极大值抑制;最后在尺度空间计算特征点的特征尺度值。本文方法有效结合了亮度空间特征检测和相位一致性特征检测的优势,对多光谱遥感影像的辐射变化具有较强的稳健性。试验结果证明,与传统特征点检测算法相比,本文方法在特征重复率和重复特征数量方面都具有明显的优势。     

基于遥感影像的青海省环境变化监测

本文通过对遥感影像的分析,针对土地利用及植被变化情况,利用优化的K-means算法对青海省环境变化进行检测,以此对土地的利用进行合理的规划,以期实现可持续发展。同时将试验结果与外业实际结果及当地政策规划进行比对,结果显示文中算法对土地的变化和未来走势预测准确率超过75%,从而验证了监测方法的可行性。这不仅保证了在经济发展的同时能够合理地使用土地资源,而且能对环境进行有效的保护。     

车载激光扫描数据分类支持下的路面数据提取

车载激光扫描系统可以快速采集道路及两旁的建筑物、植被、电杆等地物的点云数据,而点云数据的分类提取是车载激光扫描系统应用的关键。本文选用全景激光移动测量系统获取的激光点云数据,分析了路面点云数据的特征,采用渐进格网法进行了路面点云数据的提取研究;通过试验区的实例验证,取得了较好的分类效果。     

Pleiades高分辨率卫星影像道路提取技术

遥感影像上的道路提取是摄影测量与计算机视觉研究的一项重要内容,本文设计了一种高分辨率卫星影像道路提取方法,首先,利用Canny边缘提取算子提取左影像上的边缘,并利用霍夫变换对线特征进行检测,根据道路的几何特性检测平行直线,再基于影像匹配方法匹配立体像对上的道路;然后,利用卫星影像RPC参数前方交会原理实现道路的几何定位。利用Pleiades卫星影像开展试验,自动提取的道路与人工采集的道路几何定位误差在1个像素以内,试验结果验证了本文方法的有效性。     

高光谱目标探测的进展与前沿问题

针对高光谱目标探测问题的主要挑战,将高光谱目标探测的进展与前沿问题分为两个方面进行综述。基于信号检测理论的方法如结构化背景的约束能量最小化方法、非结构化背景的自适应一致性余弦评估器等,是高光谱目标的探测经典算法;随着统计模式识别与机器学习领域中新技术的出现,一些数据驱动的目标探测方法逐渐成为了高光谱目标探测的前沿问题,如核方法、稀疏表达方法等。概述了两类方法的特点,比较了各自的优势和不足,并展望了高光谱目标探测未来的发展趋势。