面向海量遥感影像的数据模型与管理模型设计

分析了传统集中式存储管理的遥感影像管理体系的不足,提出了针对当前成几何级数倍增影像大数据管理的解决方案,包括数据集模型和云架构模型;并基于VMWare和ArcGIS平台实现了实验模型;通过实验数据分析,证明了新的数据模型和平台架构的科学性和高效性。     

基于轮廓小波变换的航空影像建筑物识别

在对航空影像中的建筑物进行识别提取时,建筑物顶部的轮廓信息是一个重要的判断依据。基于航空影像建筑物个数繁多、形状复杂,且存在较多的干扰信息,提出一种新颖有效的建筑物识别方法:首先,利用改进标记分水岭算法提取建筑物区域。然后,对每个分割得到的建筑物区域,提取其轮廓,对轮廓进行基于平稳小波变换的仿射不变量计算,并构造建筑物模型数据库,利用相关系数实现了建筑物的有效识别。     

Adaptive MAP sub-pixel mapping model based on regularization curve for multiple shifted hyperspectral imagery

Sub-pixel mapping is a promising technique for producing a spatial distribution map of different categories at the sub-pixel scale by using the fractional abundance image as the input. The traditional sub-pixel mapping algorithms based on single images often have uncertainty due to insufficient constraint of the sub-pixel land-cover patterns within the low-resolution pixels. To improve the sub-pixel mapping accuracy, sub-pixel mapping algorithms based on auxiliary datasets, e.g., multiple shifted images, have been designed, and the maximum a posteriori (MAP) model has been successfully applied to solve the ill-posed sub-pixel mapping problem. However, the regularization parameter is difficult to set properly. In this paper, to avoid a manually defined regularization parameter, and to utilize the complementary information, a novel adaptive MAP sub-pixel mapping model based on regularization curve, namely AMMSSM, is proposed for hyperspectral remote sensing imagery. In AMMSSM, a regularization curve which includes an L-curve or U-curve method is utilized to adaptively select the regularization parameter. In addition, to take the influence of the sub-pixel spatial information into account, three class determination strategies based on a spatial attraction model, a class determination strategy, and a winner-takes-all method are utilized to obtain the final sub-pixel mapping result. The proposed method was applied to three synthetic images and one real hyperspectral image. The experimental results confirm that the AMMSSM algorithm is an effective option for sub-pixel mapping, compared with the traditional sub-pixel mapping method based on a single image and the latest sub-pixel mapping methods based on multiple shifted images.     

基于双阈值SSDA模板匹配的遥感图像道路边缘检测研究

利用遥感图像提取道路边缘信息可以简化常规城市道路的测绘工作。根据一般道路在图像上的影像特征对图像进行模型化处理,提出了基于双阈值的序贯相似性检测算法(sequential similarity detection algorithm,SSDA)的模板匹配算法,并在该算法的基础上,提出了一个基于减小增长误差的算子,用以减少由于样本数过多而产生的增长误差。与其他算法相比,该算法能够更有效地获取道路边缘信息,在准确提取路面边缘信息的同时,能对预处理中难以完全提取的路面部分进行修复,减少处理过程,从而提高处理效率。     

纹理特征与视觉注意相结合的建筑区提取

提出一种有效提取高分辨率遥感影像建筑区的算法。通过模拟人类视觉系统感知环境的过程,引入视觉注意机制,提出基于自信息最大化视觉注意机制的建筑区显著指数。根据建筑区在高分辨率遥感影像中的特点,基于时/频域的纹理分析,提出一种针对建筑区的纹理特征描述方法,实现了建筑区的高效提取。通过对8组高分辨率遥感影像进行试验,验证了本文算法的有效性。     

网络环境下纸制地图的制作与数据更新维护

阐述如何将GPS技术和卫星影像及艺术设计应用到专题地图生产中,为地图的准确性、实用性、艺术性发挥重要作用。     

基于Contourlet域HMT和D-S证据融合的SAR图像分割

针对Contourlet的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点,结合隐马尔科夫树(hidden Markov tree,HMT)模型和D-S(Dempster-Shafer)证据理论,提出一种新的SAR图像分割算法。该算法首先将隐马尔科夫树模型推广到Contourlet域,在多尺度HMT上采用D-S证据融合理论有效地融合Contourlet系数的持续性和聚集性,最后导出融合后的最大后验多尺度分割公式。本文算法对实测SAR图像进行分割试验,试验结果表明:与小波域上的HMT-MRF(Markovrandom field,MRF)融合分割及Contourlet域上HMT和MRF分割算法相比,本文算法在抑制斑点噪声的同时,可有效地提高SAR图像的分割精度。     

无人机影像中的无控制高程信息提取方法研究

本文提出了一种基于无人机影像获取高程信息的方法,该方法无需地面控制点数据,只利用无人机的飞控数据以及相机自身的参数.文中推导了不同飞行状况下的几何计算模型,并利用真实的无人机数据进行实验和误差分析,证明了该方法的可行性.最后还将地物点的高程扩展到其所在的平面中,改善了直观观测效果.实验表明,本文提出的方法能够大大提高获...     

高分遥感影像Geoeye-1正射纠正研究

针对一景Geoeye-1高分辨率卫星影像,采用RPC模型对其进行正射纠正处理.实验表明,在4角点布设控制点方案下,采用独立的检查点进行检查,纠正精度达0.335m,能够满足国家1∶10000比例尺正射影像的更新要求.     

腰椎小关节退变性损害的临床CT分析

目的：提高对腰椎小关节退变性损害的全面认识。方法：对60例腰椎小关节行CT扫描,采用骨窗和软组织窗进行观察分析。结果：在60例病例中,腰椎小关节突退变,增生硬化14例、关节突肥大6例、骨质疏松21例、骨赘形成18例、半脱位（对位不良）9例、皮质下囊变9例;小关节间隙退变,间隙变窄20例、不均17例、消失8例、真空征19例、关节腔内游离体6例;骨性关节面退变性改变,关节面不平53例、硬化34例,关节囊钙化5例,黄韧带肥厚4例、钙化5例。结论：CT扫描能准确观察到腰椎小关节退变性损害的改变,能为临床治疗提供较可靠的影像依据。