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影像匹配是在两幅或多幅具有重叠度的影像中通过特定的算法提取影像间同名点的过程,是低空摄影测量数据处理中最为关键的步骤,匹配质量与效率直接影响到后续数据处理的成功与否,关系到测绘产品生成质量。本文系统阐述了低空摄影测量影像匹配的研究现状与展望。对影像匹配的分类进行总结和归纳,大体上,影像匹配可划分为两大类,即基于灰度和基于特征的匹配。重点针对基于特征的影像匹配,从点、线、面等特征提取算法及特征描述符和相似性测度与策略等方面进行了详细阐述。此外,列举最新的基于深度学习的影像匹配算法,对低空平台搭载的多样化传感器数据融合可能涉及的影像匹配方法进行了展望。 相似文献
412.
高分辨率光学遥感场景分类的深度度量学习方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对高分辨率光学遥感影像场景具有同类型内部差异大、不同类型间相似度高导致部分场景识别困难的问题,本文提出了一种深度度量学习方法。首先在深度学习模型的特征输出层上为每类预设聚类中心,其次基于欧氏距离方法设计均值中心度量损失项,最后联合交叉熵损失项以及权重与偏置正则项构成模型的损失函数。该方法的目标是在特征空间上使同类型特征聚集并扩大类型间的距离以提高分类准确率。试验结果表明,本文方法有效地提升了分类准确率。在RSSCN7、UC Merced和NWPU-RESISC45数据集上,与现有方法相比,分类准确率分别提高了1.46%、1.09%和2.51%。 相似文献
413.
本文基于2014年、2017年、2018年三期GF1遥感影像,针对北京市石景山永定河河道变化特征,开展基于深度学习算法的河道自动提取与变化图斑自动发现。选择GEOWAY GFLP作为地理要素智能训练平台,采用基于疑似变化区域自动发现与人工交互确认相结合的遥感监测技术路线,选取典型水体样本进行分析、训练,构建深度学习卷积神经网络水体提取模型。通过分析与验证发现,基于深度学习水体提取模型自动提取的河道准确率高于90%,精度高于最小距离、最大似然及SVM分类方法,可用于城市河道的自动提取和变化发现。 相似文献
414.
415.
《北京测绘》2019,(12)
近年来,摄影测量技术发展迅猛,特别是低空航空摄影平台的出现,很好地弥补了传统卫星遥感、常规航空摄影测量在时效性、灵活性方面的不足。借助低空摄影的光学优势能够获取传统航空摄影和卫星遥感无法比拟的高分辨率影像,可以实现航空摄影测量大比例尺成图的目标。符合低空航空摄影的成像系统,发展较为滞后。现有很多低空航摄影测量平台普遍搭载单个普通数码相机进行航空摄影,存在航空摄影数据采集效率低、有效数据量小、数据处理难度高以及成图精度不高等问题;再有,传统的航空摄影测量相机及国内外成熟的组合宽幅航空相机系统又缺乏进行低空航空摄影测量应用的客观基础。研究适合于低空航空摄影的成像系统对于低空航测应用发展非常关键,是解决低空航测现存问题的一个有效途径。低空航测成像系统目前最主要的问题是数据的获取效率和精度,根本原因在于相机像幅以及视场角大小的问题。解决这一问题的根本途径是研究适合于低空航空摄影的宽幅面、宽视场角相机系统。对于数字相机而言,像幅受材料以及制造工艺限制,视场角受光学镜头的光学性能限制,很难有所突破。但是数字相机影像的可拼接性提供了另外一种可能途径,即多传感器组合成像,利用多个小像幅相机构造拼接成一个近似单中心投影的宽幅面航空相机,从而提高影像像幅和视场角,达到宽幅面大视场成像的目的。本文主要研究工作如下:(1)研究了低空航空摄影的光学理论基础。系统分析了低空航空摄影光学条件,结合光度学理论详细论述了低空航空摄影光度学优势,以及单镜头成像系统低空宽视场成像的劣势,阐述了利用组合成像技术来实现低空宽角成像的必要性和可行性。系统总结了当前摄影成像相机系统的发展现状,归纳了现有组合成像系统的特点和优势,分析了利用组合成像技术来提高影像像幅和视场角数学原理。在对比分析现有组合相机几何构造、成像单元数量、拼接模型的基础上,确定了利用五个数码相机采用组合成像技术来构造组合宽角低空航测相机的研究目标。(2)研究了基于地面三维检校场的低空组合宽角相机的静态误差高精度检校方法。理论推导了低空组合宽角相机的几何成像数学模型,定义了相机之间以及虚拟影像空间坐标系统,建立了各个独立光学结构(子相机)之间,及其与虚拟影像之间的严格几何数学模型。理论分析了组合宽角相机几何成像数学模型误差,将其归纳为地面静态误差和飞行动态误差两个部分。并研究了利用地面三维检校场来实现其静态误差的几何标定。静态误差几何标定主要包括单相机几何畸变误差的高精度标定和组合相机联合空间关系标定两个内容,详细论述了其算法原理和实现过程,最后通过实验结果分析了其精度和可靠性。(3)研究了基于影像全部像元参加的低空组合宽角相机飞行动态误差自检校模型求解与全局优化方法。自检校的目的是对相机飞行过程中由于系统和环境变化等因素导致的动态误差进行补偿。首先,理论推导了本文采用的自检校联合平差数学模型,该模型顾及了飞行过程中可能导致的相机系统间的空间位置和姿态的微小变化,将这种微小变化的检测转换为重叠区影像的视差值。其次,论述了利用重叠区匹配同名点求解自检校模型参数的基本原理和方法,并结合本文组合宽角相机特点,设计了一种影像快速匹配策略,进而实现自检校模型求解;在此基础上,通过对影像匹配性能的分析,以及基于特征点匹配来求解自检校联合平差模型存在的局部最优问题,提出了一种影像重叠区全部像元参加的几何匹配方法来实现对自检校模型求解的全局优化算法,对算法思想和原理以及求解过程进行了详细论述。最后通过对比实验分析了自检校模型求解的精度,验证了算法的有效性。(4)研究了宽角相机与稳定平台的集成。分析了稳定成像对于低空航空摄影成像质量和数据处理精度的影响,指出稳定成像对于组合宽角低空航测相机的重要意义。首先,理论分析了低空飞行平台的不稳定对于低空航空影像光学和几何性能的影响,以及飞行平台不稳定导致的影像质量下降、数据处理难度增大、处理精度降低等问题;其次,介绍了一种适用于无人飞艇等飞行器的三轴稳定平台结构及其控制原理,并通过对比试验来分析稳定成像对于低空航测精度的影响,指出了低空稳定成像对于低空组合宽角相机系统数据获取和处理的重要意义。(5)通过具体的航空摄影工程实例阐述了利用低空组合宽角相机进行航空摄影作业的数据处理实际流程,并分析了不同类型地形数据自检校拼接的精度分布,展示了其相关数据产品成果情况,结合影像空三处理结果分析了其精度。实验结果反映了组合宽角低空航测相机的作业能力。 相似文献
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418.
从全球生产网络到全球金融网络:理解全球-地方经济联系的新框架 总被引:1,自引:1,他引:0
全球化带来的新国际劳动分工使全球生产网络(Global Production Network, GPN)成为研究全球经济与区域发展的重要框架。与此同时,金融在现代社会经济运行中的地位日益提升,经济金融化在全球不同尺度下深刻影响着经济活动的空间分布和网络。因此,金融已经成为GPN研究不能忽略的重要环节。更重要的是,金融化带来的逻辑也日益深刻地影响到GPN的演化和运行。尽管GPN研究日益重视金融的作用,并开始研究金融业的全球生产网络,但是随着越来越多的企业通过获得国际股权投资或者在境外资本市场上市等方式融入全球资本市场,主要从生产角度理解地方经济融入全球过程的GPN难以对该现象深入分析。全球金融网络(Global Financial Network, GFN)为刻画和分析这个过程提供了新的框架。在这个分析框架中,地方经济体通过高级商业服务业(Advanced Business Service, ABS)企业与世界城市(国际金融中心)和离岸管辖区产生联系,从而融入GFN。论文介绍了GFN的基本结构,探讨了地方经济融入GFN的主要方式及其产生的影响。最后,提出GFN未来在理论和实证方面可继续深入研究的方向。 相似文献
419.
城市地理研究中的单分形、多分形和自仿射分形 总被引:1,自引:0,他引:1
分形几何学在城市地理研究中具有广泛的应用,然而很多基本概念却让初学者感到迷惑。如何区分单分形、自仿射分形与多分形,是一个基本而重要的问题。简单分形容易理解,而真实的地理现象很少是单分形的。城市生长过程具有自仿射特征,而城市空间格局却具有多分形性质。作者发现,各种分形的共性在于三个方面:标度律、分数维和熵守恒。论文基于标度、分维和熵守恒公式,借助隐喻城市生长的规则分形来区分单分形、多分形和自仿射分形,讨论分形系统演化的机理、分形与空间自相关和空间异质性的联系,同时澄清一些在地理分形研究中的常见错误概念。最后以城市位序-规模分布为例,说明并对比单分形和多分形在城市地理研究中的建模与应用思路。 相似文献
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京津冀城市用地形态的双分形特征及其演化 总被引:2,自引:1,他引:1
区域城乡一体化的标志之一是城镇体系结构的一体化,这个过程可以从标度的角度进行描述和评价。分形是标度分析的重要方法,地理空间无尺度分布特征的典型参数是分维。论文以京津冀城镇体系为例,利用遥感图像的解译数据和人口普查数据开展分形分析、位序-规模分布分析和异速标度分析,用以解释1995—2013年间京津冀城镇体系演化的过程。结果表明,京津冀城镇体系及其演化的特征有:①京津冀空间结构和位序-规模分布都表现为自仿射双分形结构;②京津冀区域的城市人口-城区面积异速标度退化为假线性关系;③随着城镇体系的演化,自仿射的双分形结构逐步向自相似分形结构演化。由此得出结论:其一,京津冀城镇体系存在结构性的不协调因素。其空间结构和等级结构具有二元化特征,但演化方向却呈现内在结构一体化的显著趋势。其二,大城市用地不够集约。城市边缘区的无序扩张导致土地利用铺张浪费。地方政府和规划专家可以有意识地利用城镇体系演化的这种特征和趋势制定管理措施和优化规划方案。 相似文献