高分辨率SST反演中的图像预处理和算法修订

水陆分离、云检测及算法适应性修订等前期处理过程对于提高高分辨率海表温度(sea surface temperature, SST)遥感反演精度至关重要,为解决这部分内容长期被忽视且缺乏系统性总结等问题,首先梳理了热红外图像预处理的一般流程,重点介绍了开展水陆分离和云检测的时机、原理、方法以及应着重关注的对象等;其次给出了主流SST反演算法应用在新传感器上时须进行修订的参数及方法等,并对下步各算法改进重点方向提出建议。本研究可为高分辨率SST业务化反演提供参考。     

一种抗数据压缩的矢量地图数据数字水印算法

基于矢量地图数据特点,提出了一种抗数据压缩的矢量地图数据数字水印算法,即在嵌入水印信息之前对数据进行道格拉斯-普克法压缩,然后在特征点中嵌入水印信息.实验分析表明,提出的水印算法在抗数据压缩方面具有较好的效果.     

顾及曲线走向及局部面积特征的矢量数据压缩算法

目前,矢量数据压缩算法存在曲线压缩精度与压缩效率不能共存的问题,基于此,本文以带有径向约束的Douglas-Peucker算法为基础,提出一种顾及曲线走向和局部面积特征的矢量数据压缩算法。该算法首先通过带有径向约束的Douglas-Peucker算法提取曲线的特征点;然后,提取各个局部曲线段形态特征点以判断局部曲线段走向特征;最后,根据曲线段走向对预先提取的各个特征点的位置进行局部微调,完成矢量数据的压缩。该算法创新在于通过局部微调特征点位置的方式使压缩后曲线较好地反映了原曲线的局部走向,并且减小了曲线局部面积偏差。实验表明所提算法在保证压缩效率的同时能够有效降低局部位移偏差和面积偏差,使压缩后曲线较好的反映原曲线形态特征。     

剔除无人机影像BRISK特征误匹配点对算法

针对BRISK特征检测算法在遥感影像中匹配时同名点对冗余度高和全局性差等特点,考虑BRISK特征检测算法能获取大量无人机遥感影像特征点,Delaunay三角网算法能够利用影像的BRISK特征点的粗匹配点对构建三角网,本文综合两种算法的优点,提出了一种结合BRISK特征检测算法和Delaunay三角网算法的剔除无人机遥感影像误匹配点对方法。该方法利用两张影像的BRISK粗匹配特征点构建Delaunay三角网,利用遍历两张影像三角网中的三角形相似度剔除错误匹配点对,并利用摄影不变量原理进一步剔除误匹配点对,提高了两张影像的精度;对比分析了Delaunay三角网的射影不变量算法,RANSAC算法分别剔除原始影像组、加入椒盐噪声影像组及旋转影像组的BRISK特征误匹配点对的效果。试验结果表明,3组影像分别利用结合BRISK特征和Delaunay三角网的射影不变量算法的无人机遥感影像匹配方法获得的正确特征匹配点对冗余度低、全局性优。     

面向LiDAR/Radar松组合的迭代加权IEKF-BP组合算法精度分析

为了验证目前高精度定位中多传感器组合定位模型性能的优越性,以更好地解决自动驾驶场景下自主定位中出现的预测精度标准不一致、预测不及时及误预测率高等问题,本文利用LiDAR与Radar数据,建立了一种基于迭代加权的IEKF-BP组合算法的松组合模型,并对两种传感器组合定位结果精度进行了分析.试验表明,迭代加权的IEKF-B...     

平原地区机载激光雷达数据的抽稀算法分析

目前,机载激光雷达点云数据在测绘行业中的应用还存在较多的瓶颈。为了使机载激光雷达点云数据更好地服务等值线等数据的生产,发挥其高效和高精度的优势,本文归纳、总结了国内外现有的LiDAR点云数据抽稀算法,并通过对比分析现有LiDAR点云数据抽稀算法存在的优缺点,如系统抽稀、格网抽稀、TIN抽稀和坡度抽稀等算法,结合平原地区激光点云在实际生产中的应用,研究了更适合平原地区点云数据的抽稀方法,通过大量的数据测试和试生产。结果表明,该方法可以在应用项目精度约束下保证数据质量,减少了后期数据处理应用的难度,提升了后续成果数据的质量,提高了作业生产效率,对机载激光雷达点云数据在测绘行业中的应用推广具有重要的现实意义。     

直线特征辅助的靠岸舰船检测

针对靠岸舰船难以检测的问题,提出了一种直线特征辅助的靠岸舰船检测方法。首先利用高精度的卷积神经网络目标检测算法YOLOv3对影像进行粗检测,获取可能存在舰船目标的区域作为兴趣区域;然后提取影像的直线特征,将直线的方向作为确定舰船方向的辅助信息;最后利用具有一定角度的滑动窗口遍历兴趣区域获取候选目标,并对侯选目标进行二次分类和识别得到最终检测结果。利用不同港口的遥感影像进行实验的结果表明,提出方法能够有效检测港口内多种方向和并列停靠的舰船目标。     

一种新型遥感影像快速匹配算法

An iterative algorithm to calculate mutual correlation using hierarchical key points and the search space mark principle is proposed. An effective algorithm is designed to improve the matching speed. By hierarchical key point algorithm and mutual correlation coefficients of the matching images, the important points can be iteratively calculated in the images hierarchically, and the correlation coefficient can be obtained with satisfactory precision. Massive spots in the parameter space which are impossible to match can be removed by the search space mark principle. Two approximate continuities in the correlation image matching process, the image gray level distribution continuity and the correlation coefficient value in the parameter space continuity, are considered in the method. The experiments show that the new algorithm can greatly enhance matching speed and achieve accurate matching results.     

随机优化算法的BDS卫星精密轨道确定

针对全球北斗地面基准站分布不均匀而影响北斗定轨精度的问题,该文采用格网控制的随机优化选站方法,兼顾测站的质量、分布和站点稳定性等因素,对全球分布的MGEX站均匀选取。运用加权GDOP指标评价选站的有效性,并全面分析了测站数量、分布和质量对定轨精度的影响。结果表明,该方法选取30个测站时,北斗卫星的GEO、IGSO和MEO卫星的精密轨道精度分别为221.56、12.59和6.81cm,比格网法选站有了较大提高。在一定范围内,测站数越多定轨精度越高,全部测站参与解算反而会使定轨精度降低。