数字滤波技术在潮汐观测中的应用研究

潮汐是重要的海洋物理要素。瞬时变化的海面高度信息除了包含潮汐信息外,还包括波浪等高频干扰信息,因此需要对干扰信息进行滤除。如何从获取到的海面瞬时高度变化中提取出潮汐信息就成为一个关键问题。海洋学中通常是通过低通滤波来获取低频的潮汐信息。通过分析常用的3种低通数字滤波的方法,即滑动平均法、快速傅里叶变换法和小波变换法,对3种低通滤波方法应用于潮汐数据处理的效果进行了比较分析,得出滑动平均法在潮汐信息提取中具有较高应用价值的结论。     

结合张量与互信息的混合模型多模态图像配准方法

多模态图像之间存在显著的非线性强度差异,并且图像会因为噪声而退化,因此,多模态图像自动配准是一项具有挑战性的任务.为了解决这两个问题,本文提出一种多模态图像自动配准方法,该方法分为预配准和精配准两个阶段.在预配准阶段,通过改进SIFT算法来大致对齐多模态图像.在精配准阶段,首先,利用块Harri s检测器在预配准后的参考图上提取均匀分布的特征点.然后,通过各向异性结构张量捕捉多模态图像中的结构信息来构建特征描述符,该特征描述符对噪声具有稳健性.更进一步,本文结合张量方向平行度和梯度互信息提出了一种相似度准则(tensor orientation and mutual information,TOMI).最后,本文用多种模态图像(包括Optical,LiDAR,SAR和Map)来评估提出的方法.试验结果表明,本文提出的方法对非线性强度变化和噪声具有较好的稳健性,并且匹配效果优越.     

利用PCI GXL-A进行航空影像DEM匹配及编辑

随着航空摄影测量技术的快速发展,海量正射影像数据生产已经成为测绘生产的常态.而正射影像的生产离不开数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)数据,因此快速高效的生产DEM对正射影像的生产至关重要.本文以航空影像作为实验数据,利用影像处理软件的航空影像处理模块2018年版本(GXL 2018 SP3 Aerial)空三加密后进行高精度数字地表模型匹配,并使用软件中数字高程模型的编辑(Geomatic Focus的DEM Editing)功能对数字地面模型(Digital Terrain Models,DTM)进行快速编辑生成DEM数据,为今后大批量DEM生产及编辑工作提供借鉴.     

建筑物立面分类与DIM点云滤波

针对目前基于近景摄影测量方法构建建筑物立面模型过程中因密集影像匹配（DIM）点云噪声所引起的建筑物立面TIN网格模型畸变问题,本文借鉴机器学习中样本学习的思想,对建筑物立面进行了分类并对DIM点云提出了相应的滤波方法,以达到去除DIM点云噪声和改善其TIN网格模型畸变的目的。其中,针对平面结构立面,采取先对点云样本进行学习计算构建数学立面模型所需参数,再对该立面模型设定阈值并对其点云进行滤波处理的方法;针对曲面结构立面,则结合DIM点云特性先将点云样本分类标记归为立面点与非立面点,再进行样本特征值学习,使用Logistic回归算法迭代计算求解最佳回归系数,从而构建滤波分类器的方法对立面点云进行滤波处理。试验结果表明,本文滤波处理方法能将立面DIM点云噪声有效识别并去除,而且使用该方法处理后所得点云构建的建筑物立面TIN网格模型精细化程度得到有效提高,模型质量得到明显改善。     

基于车载激光点云的高精地图矢量化成图

针对车载激光点云中对各特征物提取结果后矢量化成图时的自动化问题,本文基于双方向积分法实现了边缘检测及矢量化成图,旨在保证特征物基本特征的同时,也保证点云的绝对精度。将输入的特征点云进行离群点过滤,以保证外包框算法特征点云的准确度;将三维点云按照外包框算法投影至最优平面,为后续沿各方向积分提供输入;利用八邻域KD-tree算法求出样本特征点云的均值邻域半径,依据邻域半径对各方向积分提供积分域中的微分元;根据提供的微分元沿各方向进行积分,在该积分元内找到距平面最值的最优解;按照积分结果构建点云索引,并根据点云特征构建模型,最终得到高精地图的矢量化点云。试验证明了该方法在处理实际问题时的可行性。     

一种改进的小波域均值滤波算法

针对传统的小波域均值滤波算法在重建之后会产生马赛克效应的缺陷,提出一种基于形态学开运算改进的小波域均值滤波算法,利用开运算的滤波特性,从几何结构的角度针对性地处理马赛克效应,从而降低马赛克效应对干涉相位图像质量的影响,并将改进的小波域均值滤波算法与传统的小波域均值滤波算法、InSAR干涉相位图去噪中经典的自适应均值滤波、自适应中值滤波、Goldstein滤波以及非局部均值滤波滤波进行实验对比.实验结果表明:改进的小波域均值滤波算法优于其他几种算法.     

不同窗口下中值滤波与加权滤波方法效果分析

为了探究中值滤波与加权滤波方法对测深数据粗差的处理效果,该文以单波束测深数据为例,对中值滤波和加权滤波在不同大小滤波窗口的测深数据处理效果进行对比分析.实验结果表明,中值滤波不论在地形起伏变化较快的区域,还是在少量、断点不连续的区域以及大量、断点连续的区域,均具有较好的滤波效果,且在5窗口时效果最佳;而加权滤波在地形起伏变化较快的区域以及少量、断点不连续的区域处理效果明显,且在3窗口时效果最佳,但中值滤波效果更优,而在大量、断点连续的区域加权滤波效果明显较差,建议优先考虑中值滤波方法.     

融合纹理信息的实景三维模型简化算法

针对二次误差测度(QEM)网格简化算法难以保留局部细节特征的缺点,该文提出了一种融合纹理信息的网格简化算法.该算法通过高斯滤波和拉普拉斯运算对纹理贴图预处理来获取像素点的纹理高低值,并以此改变边折叠代价来优化简化效果,从而有效保留三维网格模型的细节特征,助于多层次细节特征等后续操作.该文依据倾斜摄影获取影像构网生成的三维网格数据为试验数据,采用该文算法进行试验,并与传统QEM算法比较.结果表明,该文算法简化效率及简化精度均高于QEM算法.     

正射影像辅助下的LiDAR点云构建DEM方法

提出了结合两类数据的DEM生成方法,该方法先将原始LiDAR点云自动滤波得出粗略地面点,经数据抽稀后提取地面关键点点集,再利用航迹文件和相机文件进行空三加密生成数字正射影像。在此基础上将粗分类点云与正射影像匹配,在少量人工干预下,对点云进行二次分类获得精确地面点点集,构建DEM。实验结果表明该方法是可行和有效的。     

玛河流域景观生态风险评价与时空分异

以玛纳斯河流域作为研究区,结合特殊的干旱区山地-绿洲-荒漠系统(Mountain-Oasis-Desert System简称MODS),综合考虑遥感影像数据光谱信息和纹理特征,将研究区分为耕地、林地、草地、水体、裸地、居民地、工业用地和冰川/永久积雪等8个景观类型,利用FRAGSTATS软件计算景观指数,引入生态风险的指数,将研究区划为低、较低、中、较高、高生态风险区五级,评估其景观格局的生态风险时空变化特征。结果表明:1)1990—2015年间,玛纳斯河流域景观变化主要表现为耕地、建设用地的增加以及水体、冰川/永久积雪面积的缩减;2)玛纳斯河流域的景观生态风险等级空间分布具有明显的差异,较低风险区的面积变化较为明显,低、较低生态的风险区比重有所上升,除此以外,林、草地类型各生态风险的等级所占比重的起伏波动具有明显的差异。建议应当合理地利用土地资源,尽量保护林地、草地等景观脆弱行较低的原生景观类型,禁止为开垦耕地而破坏林地、草地;增加土地的利用效率,更要对高等、较高生态风险区加强监管。