激光与倾斜点云精确配准与无缝融合

广泛使用的传统激光点云与倾斜摄影等城市空间建模方法存在各自的优缺点,将不同来源的数据进行有效融合并用于城市三维模型的构建是当前城市建模的难点。因此,本文首先提出了一种激光与倾斜点云精确配准与无缝融合的方法,该方法可以克服不同来源点云数据在尺度与精度上不一致的问题,精确计算不同来源数据的空间变换关系;然后在此基础上剔除数据冗余,完成多源点云数据的无缝融合;最后采用3组实际场景中获取的数据对本文剔除方法的有效性及精度进行验证。试验结果表明,通过本文方法获取的融合数据相较于单一平台获取的数据具有更好的完整性和数据精度。     

多时相遥感影像的变化检测研究现状与展望

变化检测作为摄影测量与遥感领域的研究热点之一,也是人工智能体系中极具研究价值的技术分支。二者的快速发展与深度融合,已使海量、复杂和多样的遥感数据快速智能化处理成为可能,广泛应用于资源监测、城市规划、灾害评估等诸多领域。随着遥感技术和计算能力的不断革新,变化检测体系也在不断发展和演化。本文主要从几何和语义两个角度对变化检测方法进行了分析和归纳总结,重点分析了几何信息的利用方式及深度神经网络的特征融合方式,随后总结了常用的变化检测公开样本数据集,最后对当前变化检测应用中遇到的核心问题及未来发展趋势进行了梳理与展望。     

结合均值漂移分割与聚类分析的遥感影像变化检测

针对传统遥感影像变化检测方法对前后期影像数据质量要求高、适应范围窄、检测精度较低等问题,本文在引入异常点检测思想的基础上,提出了一种结合均值漂移分割与聚类分析的遥感影像变化检测方法。首先将前期地理国情矢量数据与待监测的遥感影像进行地理配准;然后在地理国情矢量数据的基础上对遥感影像作均值漂移算法二次细分割,获得的矢量图斑继承了原有父级类属性,并对同一父级类的影像图斑进行光谱、空间、纹理、指数等特征提取;最后采用高斯混合模型与最大期望值算法聚类获得多个类别,在父级类下找出异常类别的图斑。通过试验对比分析,表明了本文方法的有效性和可靠性,为遥感影像变化检测提供了新思路。     

遥感影像变化检测方法的比较——以堰塞湖灾害点为例

一个对象（现象）在不同的时间发生的变化存在着一定的相关性,利用光谱和空间相关性信息提取出地物发生变化的方法──基于邻域相关性图（NCIs）和基于交互相关性分析（CCA）的变化检测方法分别取得了不错的效果。为了探究这两种方法在土地覆盖变化检测中的适用性,对其进行应用并评价。以堰塞湖灾害点为试验区,选取了同一年份的两期高分一号卫星影像,对比了监督的基于NCIs的方法和监督的分类后比较法及非监督的基于CCA的方法和非监督的分类后比较法。结果表明：基于NCIs的方法在邻域半径等于3像素时,总体精度最大,为93.05%,比监督的分类后比较法（采用支持向量机分类器,总体精度为93.03%）稍好,但其受邻域半径的制约较大;基于CCA的方法在阈值等于20像素时,总体精度最高,为93.95%,比非监督的分类后比较法（采用ISODATA分类器,总体精度为90.52%）好,但不足在于需要经验判断并试验求取最佳阈值,以及需要已知前一个时相的地表真实值。     

基于地理国情数据的基础地理信息增量更新方法研究

地理国情普查和监测为基础地理信息的及时更新提供了持续、可靠的参考数据。本文针对地理国情普查监测成果应用和基础地理信息数据更新的实际需求,从数据转换、要素匹配、变化识别和增量更新等方面设计了基于地理国情数据的基础地理信息数据更新技术框架。针对要素相似性匹配和变化识别难题,从距离、面积和形状相似性等方面设计了面向几何要素匹配与变化识别的系列指标、算法和知识规则。研究成果在山东莱芜某地进行了应用。实验结果表明,本文设计的方法对变化要素的识别精度达96.6%,极大地提高了基础地理信息更新的工作效率。研究成果不仅为基础地理信息增量式更新提供了技术支撑,同时也将提高地理国情数据成果的应用价值。     

结合轻量双注意力模块的孪生卷积网络变化检测

针对向神经网络模型中引入注意力模块,导致模型复杂度进一步提高的问题,该文提出了结合轻量双注意力模块的孪生卷积网络变化检测方法。通过在孪生卷积网络模型基础上,加入构建的轻量双注意力模块,达到了向模型中引入较少参数量并且提升变化检测性能的效果。在现有的两个公开数据集上,该文算法分别达到了95.2%和98.4%的总体检测精度,优于其他现有方法。     

一种波段融合的分类变化检测方法

针对图像分类后变化检测两次单独分类造成的误差累积问题,在结合图像波段融合原理的基础上,将变化检测问题转化为影像分类问题,提出一种利用图像融合构造差异图的方法.所提出的方法同分类后变化检测法相比,只进行一次分类就能实现变化检测,在一定程度上避免了分类误差造成的误差累积问题.结果表明,利用该方法能够初步实现变化检测,且该方...     

面向对象的遥感影像变化检测方法

针对变化检测区域内变化区域与未变化区域面积比例较低时,通过常规的阈值计算无法在变化检测中确定准确的变化阈值问题,该文提出了一种带样本选择的面向对象遥感影像变化检测方法。该方法首先对多时相遥感影像进行多尺度分割获取像斑,并采用变化向量分析法计算像斑的差异度;然后,自适应选择训练样本,结合基于期望最大化算法和贝叶斯最小误差率理论的阈值计算方法,采用独立阈值法确定变化阈值;最后,利用变化阈值对差异影像进行二值分割,并获取变化检测结果。实验结果表明该文方法在变化检测精度上优于常规方法。     

高分辨率遥感影像土地利用变化检测方法研究

提出一种利用高分辨率遥感影像进行土地利用变化检测的方法。以土地利用图为辅助数据,通过土地利用图和遥感影像的配准套合,获取影像像斑;同时,对遥感影像进行基于像素的监督分类,获取概略的类别图;再根据像斑内像素的类别编码完成子像斑的划分。以子像斑为影像分析的基本单位提取特征,以相关系数为相似性测度衡量不同时期子像斑的特征相似性,用ROC曲线(接受者操作特性曲线)代替经验选取的方法自动获取变化阈值,确定像斑是否发生变化。以武汉市区局部QuickBird 2002年和2005年多光谱影像、相同地区2002年1∶10 000土地利用图为实验数据进行了算法的实验,结果显示绝大部分的变化区域都可以被提取出来,实验方法可行。     

基于多时相图谱的青藏高原湖泊变化检测研究

利用多期遥感影像,对青藏高原南羌塘地区纳木错湖泊流域北部进行解译,提取了多时相地学信息图谱,发现1992-2005年间,湖泊面积扩张且整体变化呈加快趋势。分析了研究区内典型湖泊的变化特征,确定了稳定增加的湖泊面积。通过多时相地学信息图谱检测的变化信息与区内多年气象数据的复合分析,探讨了湖泊变化与气候变化的响应关系。