基于AdaBoost算法的遥感影像水体信息提取

AdaBoost算法利用每个特征构造一个简单分类器,然后将简单分类器进行训练组合成一个强分类器。算法能够充分利用每个分类器的优势并避免其劣势,得到一个最佳判别,达到提高分类精度的目的。本文利用TM影像,将影像各波段灰度、水体指数和谱间关系特征相结合,构成提取水体的强分类器,实现水体提取。实验结果表明,算法能够非常有效地、高精度地提取水体信息。     

利用ETM+影像自动提取河流冲积扇的方法

本文在分析冲积扇与其他地物光谱特征差异的基础上,针对Landsat ETM+影像中红光波段与近红外波段的比值能够增大冲积扇与其他地物间差异的特征及地形阴影在蓝绿光波段亮度值降低速率差异较大的特征,基于比值运算、差值运算,构建了冲积扇指数;并利用该模型阈值自动选取算法将冲积扇信息从其他地物及阴影中分离出来,然后根据数学形态学膨胀滤波算法进行空洞填充。经过实验表明,该方法能够高效自动地提取华南山区的冲积扇信息。     

车载激光扫描数据的结构化道路自动提取方法

车载激光扫描系统获取的结构化道路环境(城市道路/高速公路)点云数据量大、目标复杂,难以有效提取出道路的点云.本文通过分析扫描线上激光点云的空间分布和统计特征,提出一种适用于结构化道路环境的道路点云自动提取方法.在Optech公司提供的两份车载激光扫描点云数据中,道路提取结果的完整率、准确率、提取质量相应地超过94.92％、95.80％和91.13％.通过定量和定性的试验分析,该方法不仅适应于有固定道路宽度的规则道路提取,同样适用于无固定宽度的非规则道路提取.     

基于HJ-1号卫星数据灌区小麦提取应用研究

及时准确获取灌区小麦分布和面积,可以为流域水量调度、抗旱减灾提供数据支持。本文利用多时相HJ-1号卫星数据分析人民胜利渠灌区小麦生长期影像特征,研究灌区小麦快速提取方法。研究结果表明,利用灌区小麦越冬前多时相HJ-1号卫星影像NDVI数据进行小麦提取,能够准确获取小麦分布和面积信息,精度达到90%以上。     

一种差分进化BM3D硬阈值参数的遥感影像去噪方法

针对遥感影像高斯白噪声去噪的问题,本文首先利用差分进化(DE)优化三维块匹配(BM3D)中的硬阈值变换参数(参数包括块距离阈值和三维变换域硬阈值参数);然后使用优化的BM3D算法消除影像中高斯白噪声,以峰值信噪比(PSNR)、结构相似度(SSIM)和边缘保留指数(EPI))作为评价指标。试验结果表明,在噪声密度不同情况下,融合算法的PSNR、SSIM和EPI均有所提升,尤其EPI相较于BM3D算法提高约2%。整体上,融合算法的遥感影像高斯白噪声的去噪效果优于单一BM3D算法。     

一种顾及重叠区地形变化的DSM镶嵌线智能提取算法北大核心CSCD

针对影像密集匹配得到的分块DSM数据,本文提出了一种顾及重叠区地形变化的DSM镶嵌线智能提取算法。该方法利用DSM数据重叠区的高程偏差构建重叠区域的差值影像和差分影像,将经过去噪、拉伸和反向计算的差值影像和差分影像做融合处理。针对融合数据采用基于最小生成树的最优路径搜索方法,提取最优镶嵌线。试验结果表明,使用本算法提取的镶嵌线能有效避开高程差异大的凸出地物,保证地物的完整性,能够解决DSM数据镶嵌过程中镶嵌线的自动选择问题。该方法有效减少了传统镶嵌方法带来的误差,可靠性和稳定性较高。     

几何特征与神经网络联合优化的室内三维点云语义分割方法

室内三维点云数据精准语义分割是实现深层次室内空间应用的基础。针对现有三维点云数据语义分割方法存在目标不完整和不一致的问题,本文提出了一种几何特征与深度神经网络联合优化的室内三维点云语义分割方法。该方法首先利用深度学习实现室内结构信息语义标签的初步提取,然后利用几何与颜色特征的点云分割方法对原始数据进行精确分割,最后利用概率模型将深度学习语义分割结果与几何分割结果进行交叉融合,实现语义分割结果的联合优化。基于开放数据集对本文提出的分割方法进行了精度和有效性验证,分别采用室内场景简单到复杂的三组室内点云数据进行了测试,试验结果表明,本文提出的方法能够有效提升室内三维点云语义分割精度。     

融合Deep-ResUnet和PS-InSAR的城市道路网形变灾害监测方法——以合肥市为例

针对城市道路网变形监测存在的高分辨率影像获取难、道路人工提取效率低、传统变形监测工作量大等难题,本文提出了一种基于融合Deep-ResUnet和PS-InSAR的城市道路网形变监测方法。主要思路为：首先对目标区的哨兵-1A(Sentinel-1A)影像数据进行伪彩色变换建立道路数据集;然后训练深度残差网络(Deep-ResUnet)模型并对道路网栅格进行提取;最后利用永久散射体干涉测量(PS-InSAR)技术获取PS点形变信息与道路网栅格融合。研究结果表明,Sentinel-1A影像经过伪彩色处理后,能提高城市道路网提取的完整性,交并比提高6%～9%,道路提取精度平均提高10%左右,得到的城市道路网形变信息专题图能为城市道路变形监测和健康状况评估提供科学依据。     

基于精选基准消秩亏的GNSS参考网数据处理方法

全球导航卫星系统（GNSS）参考网多用于估计卫星轨道/钟差、监测地表形变和速度场、确定精密地球自转参数等方面。相关数据处理模式包括：双差基线解（DD）和非差精密单点定位（PPP）等。本文首先从GNSS基本观测方程出发,通过选取两组基准参数,导出了上述两模式下的列满秩观测方程,然后分析了它们的不足,例如：相位偏差在DD模式中吸收了钟差,丧失了时不变特性;模糊度在PPP模式中吸收了相位偏差,失去了整数性。基于上述分析,本文提出了一种新的参考网数据处理方案,以充分融合DD和PPP模式的优势。它的关键策略是精选基准参数,以达到消秩亏的目的,具体优点体现在：相位偏差独立可估,若合理约束为时不变参数,可充分减少参数个数,提高网解精度;待估模糊度具备整周特性,经由模糊度固定,可改善网解可靠性。     

经典测量平差模型等价性分析

对经典平差模型进行了较深入的分析和比较,在数学推导的基础上,附有参数的条件平差都可以转换成其他模型。在某种意义上说,附有参数的条件平差也可作为概括模型。