以SRTM-DEM为控制的光学卫星遥感立体影像正射纠正

针对全球测图缺少统一的控制基准的问题,提出了利用SRTM-DEM作为控制基准,对光学卫星遥感影像进行正射纠正的方法。首先,对光学卫星影像构建的立体影像对进行自由网平差并制作DEM;然后,以SRTM-DEM作为控制,将DEM作为单元模型,进行独立模型法DEM区域网平差,获得单元模型的定向参数;最后,改正立体影像的成像几何模型参数,进行正射纠正。选取湖北咸宁和江西某地两个测区的资源三号数据进行试验,试验结果表明,资源三号正视全色影像的平面定向精度由12.93像素提高到6.85像素。     

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。     

一种四叉树和测地线活动轮廓模型相结合的海陆影像分割方法

海陆影像分割对于后续的海岸线提取、潮间带地形反演、海岸演化状况分析等都具有十分重要的意义。本文在分析了四叉树、测地线活动轮廓(GAC)模型和Canny边缘检测算子等在海陆影像分割中优缺点的基础上,提出了一种四叉树、Canny算子和GAC模型相结合的海陆影像分割方法。该方法综合利用上述各方法的优点,将Canny算子边缘检测结果融入到基于四叉树初分割的GAC模型中,重构边界停止函数,演化水平集方程,实现海陆影像分割。试验结果表明,该方法具有海陆影像分割速度快、精度高、可靠性强和自动化程度高等优点,对于弱边缘以及严重凹陷边缘,都能实现自动和准确分割。     

天绘一号03星三线阵/多光谱载荷影像质量评价

2015年10月26号发射的天绘一号03星是中国传输型立体测绘卫星天绘一号系列的第3颗卫星。三线阵和多光谱影像数据是天绘一号卫星的重要数据,用于立体测绘、彩色融合、遥感观测等多种用途。因此,为了推动天绘一号03卫星影像数据早日为相关领域提供服务,本文采用客观评价的方法,对天绘一号03星的三线阵和多光谱影像质量进行了全面的评价分析。评价结果显示(天绘一号)03星的清晰度、对比度、细节能量、边缘能量、功率谱、信息容量指标值远高于天绘一号01、02星。说明天绘一号03星三线阵/多光谱影像在地物细节和边缘纹理特征的描述上优于天绘一号01、02星,同时载荷接收的信息量远高于天绘一号01、02星。天绘一号03星较高的信噪比指标说明其载荷抑制噪声的能力优于天绘一号01、02星。边缘辐射畸变和增益调整畸变表明在辐射均匀程度上,天绘一号03星三线阵/多光谱影像介于天绘一号01和02星之间。因此,与同类天绘一号01,02星的三线阵与多光谱影像相比,天绘一号03星影像质量有着显著的提高。     

ECM算法的多视SAR影像分割

多视SAR影像像素强度通常建模为Gamma分布,其形状参数为常数(视数)。实验表明,多视SAR影像分割时,设Gamma分布的形状参数为变量可取得更好的分割结果。由于Gamma分布中形状参数以Gamma函数的形式出现,利用EM算法求解时无法获得形状参数的解析解。为此,本文提出了一种基于Expectation/Conditional Maxinnization(ECM)算法的多视SAR影像分割方法。利用ECM算法估计最大化后验概率条件下的Gamma分布参数及表征最优多视SAR影像分割的标号场实现。采用模拟和真实多视SAR影像验证提出算法。实验结果表明,Gamma分布的形状和尺度参数均能快速收敛到稳态值,且以此得到各同质区域的Gamma分布曲线可以很好地拟合其直方图。通过对分割结果的定性和定量分析,可知提出算法具有有效性和可行性,且优于EM算法。     

遥感数据融合的进展与前瞻

数据融合是提升遥感影像应用能力的重要手段,一直是遥感信息处理与应用领域的研究热点。本文系统综述了遥感数据融合的进展与前瞻:首先对数据融合的层次与分类进行了总结和归纳,将遥感数据融合划分为同质遥感数据融合、异质遥感数据融合、遥感—站点数据融合、遥感—非观测数据融合4大类;在此基础上,重点针对时—空—谱光学遥感数据的融合,从多视超分辨率融合、多尺度融合、空—谱融合、时—空融合、时—空—谱一体化融合等方面进行了详细阐述;最后总结了遥感数据融合的前瞻研究方向,包括时—空—谱一体化融合的拓展、空天地观测数据的跨尺度融合、传感网环境下的在线融合、面向应用的融合方法等。     

影像与激光雷达数据的城市地物信息提取

针对城市地物信息提取中地物边界难以确定、分类精度不高的问题,该文提出一套综合利用影像及激光雷达点云高程信息的面向对象分类方法。在分割中,各类地物的最佳分割尺度由监督法分割精度评价确定,最终分割结果利用粒度理论下的分割尺度综合方法进行合成,能兼顾不同地物最优分割尺度,获得准确地物边界;在分类中,采用ReliefF特征选择算法度量从影像及点云数据提取的对象特征重要度,选择最佳特征组合,并采用多分类器组合方法进行分类,以消除Hughes现象,提高分类精度。选择德国斯图加特市两块实验区进行分类实验,结果表明:该方法有利于提高大范围城市地物精细信息提取的精度和效率,具有较高的应用价值。     

无人机影像匹配中尺度不变特征应用改进

针对尺度不变特征变换算法用于无人机影像匹配中存在匹配效率低下,误匹配较多等问题,该文提出一种特征点提取优化算法,并改进了特征点匹配策略。通过将原始影像划分格网,依据每个格网影像信息熵的大小来合理分配各格网中特征点数量,实现了基于纹理信息丰富程度的特征点均匀分布;基于Harris兴趣值进行筛选,保留了适合于摄影测量的特征点;采用一种多层次自适应的匹配策略,在尽可能保留正确匹配的同时提高了匹配正确率。基于一对由小型无人机拍摄影像的实验结果表明,所提方法在大量减少SIFT特征点的同时,保证较高的正确率,增加了匹配点的精度,且提高了算法效率。     

低空大比例尺地形图航测生产关键技术

针对传统航空摄影测量生产工艺在生产过程中遇到的影响大比例尺测图精度的问题,该文探讨了低空航测生产大比例尺地形图的关键技术。通过选用宽角相机、低航高飞行、强化影像匹配、野外布设标志控制点、优选平差模型、精化测图操作等改进方式,以提高大比例尺航测精度;组建无人飞艇低空航测系统,对提出的技术方法予以实现;最后给出了山西境内近30个县市建成区1∶500测绘生产实践的部分验证成果。     

高维遥感图像的快速分类算法

为了实现对高维遥感图像的快速准确分类,提出了一种基于k均值二叉树支持向量机(SVM)的分类方法。该方法通过对选取的训练样本进行k均值聚类,生成支持向量机分类二叉树,作为确定最佳分类顺序的依据,以降低分类过程中的误差累积并提高整体分类精度,而且可缓解由样本数量不均衡导致的分类误差。该方法可在不进行降维处理的情况下,对高维遥感图像进行快速准确分类。测试结果表明,其分类速度和分类精度都优于传统的支持向量机分类结果。