3维最小二乘表面匹配泛型数学模型及在机载LiDAR条带平差中的应用

以3维表面间共轭点欧氏距离之和最小为理论基础,提出一种泛型3维表面匹配数学模型,并推导其最小二乘平差理论模型,利用该模型进行机载LiDAR点云条带平差。针对真实机载LiDAR点云数据进行条带平差对比实验,结果表明本文所提出的表面匹配模型,不仅能准确估计出相邻重叠3维表面间的正形变换参数,较好地解决机载LiDAR点云条带间配准问题,而且能同时适用于多种同名点对应准则,是一种泛型的配准模型。     

一种基于PPI的高光谱数据矿物信息自动提取方法

本文通过分析PPI算法后续处理存在的问题,引入最大距离法(MD)实现基于PPI的端元自动分类,并将获得的未知端元在波谱库中遍历以匹配最佳地类,最终完成基于PPI端元的矿物信息的自动提取。实验采用美国内华达州Cuprite地区的机载AVIRIS和我国东天山地区的星载Hyperion高光谱遥感数据,利用IDL编程实现矿物信息的自动提取,通过对实验结果的比较分析,验证了本文方法的有效性和实用性。     

不同沉积变质型铁矿石中磁铁矿-赤铁矿的微区拉曼光谱研究

不同成因类型铁矿石中氧化铁矿物的化学成分和晶体结构存在一定程度的差异。光学显微镜和电子探针分析可以有效地识别铁矿石中氧化铁矿物的形貌与成分,激光拉曼光谱可深入探讨其晶体结构以及微观区域(1~100μm)的相变特征。     

比值法减少图像融合中光谱的扭曲

针对遥感图像融合Brovey变换法存在颜色失真的现象,提出了一种低通比值融合法.该融合方法首先对高几何分辨率的全色波段进行低通滤波,然后将低分辨率多光谱图像与全色波段图像相乘,再除以滤波后的全色波段图像,便得到融合图像.从辐照的角度证明了该低通比值融合法具备理论基础,并从目视评价、定量分析、分类精度证实了该低通比值融合法优于Brovey变换法.该低通比值融合法是一种能较好地保全低分辨率多光谱图像颜色的融合方法.     

最小体积和平滑性约束的非负矩阵分解高光谱解混算法

针对传统非负矩阵分解算法约束项中仅考虑了端元或丰度的相关属性,存在着解混精度欠佳、对噪声鲁棒性差等问题,提出了一种基于最小体积和平滑性约束的非负矩阵分解高光谱图像解混算法.首先利用了高光谱图像端元的几何特性,同时考虑了丰度的平滑特性,并将这两种特性结合成约束项,同时加入到了非负矩阵分解的目标函数中.然后,通知优化目标函...     

基于无人机遥感的村庄地理空间景观格局分析研究

对传统村庄景观格局进行准确检测和分析,由于人工调查费时费力,且导出的数据往往主观、定性且单调,在分析理解其社会文化环境和人与自然的关系时难以发挥关键作用。以河北某古村落为研究背景,探讨了基于低空无人机获取的遥感数据对其空间格局进行测量和分析的方法,建立了四级分层景观识别方案和相应的景观类别规制,使用面向对象的图像分析方法(OBIA)和机器学习分类器构建三级分类模型。经过交叉验证,该模型准确且稳定,最终提取了该村庄五个主要遗产景观元素,基于距离统计和聚类分析,揭示了目标景观的空间格局特征和分布差异。     

农牧交错带湿地信息提取技术研究——以多伦县大仓乡为例

农牧交错地带地类复杂,混合像元现象严重,湿地信息的自动提取难度较大.针对该区湿地遥感信息提取的特点和难点,选取多伦县大仓乡地区的TM遥感数据,先采用NDVI阈值提取出水体,并利用水体形状特征(如面积s、周长p、形状指数k等)对水体类型进行提取;再尝试应用线性光谱混合模型( LSMM)提取去除水体后的湿地信息,并以SPO...     

流域尺度的不透水面遥感提取

一个地区的不透水面覆盖度不仅是该地区城镇化程度重要指示因子,也是该地区生态环境状况的重要指示因子.现有的不透水面遥感提取方法,多集中在城区尺度上.而流域尺度上快速、准确的不透水面遥感提取方法在国内外还鲜有研究.本研究以覆盖海河流域同一季节的Landsat影像为数据源,利用已有土地利用数据集中的道路、城市、农村和工业用地...     

Hyperion 影像分形信号特征研究

高光谱影像具有“谱像合一”的特征, 因而可以从谱和像两个角度对高光谱影像进行分形分析。本文把计 算表面分形维的双层地毯法用于计算Hyperion 高光谱曲线的分形维, 根据每一像元的高光谱曲线计算出每一尺度 的上分形信号和下分形信号, 并对分形信号值及分形特征尺度进行分析。结果表明对于不同地物其分形信号在某些 特定尺度(分形特征尺度)有较大的差异, 而且对于Hyperion 高光谱影像, 下分形信号可更有效地突出地物特征。文 章最后简要讨论了上分形和下分形、起始计算尺度以及原始采样点数目对分形特征尺度的影     

地名分词搜索的词典设计与匹配方法研究

阐述了专门用于分词搜索的关键词词典设计,提出了采用逆向最大匹配和权重匹配相结合的方法,实现了更加准确、高效的地名搜索。