基于RASM的紧支撑径向基函数自适应并行地形插值方法

快速、准确地对地形进行重建以生成数字高程模型是地理信息表达的重要研究内容,径向基函数（radial basis function,RBF）作为一种插值性能较优的空间插值方法,特别适合于重建复杂的地形模型,但随着已知地形采样点数量的增加,RBF插值模型求解速度变慢,同时插值矩阵过于庞大而导致插值模型求解困难甚至求解失败。针对这个问题,本文基于区域分解和施瓦兹并行原理进行地形插值,以紧支撑径向基函数（compact support RBF,CSRBF）构建基于所有地形采样数据的全局插值矩阵,并自适应求解子区域CSRBF插值节点紧支撑半径,基于限制性加性施瓦兹方法（restricted additive Schwarz method,RASM）采用多核并行架构对各局部子区域的插值矩阵进行求解。以某地区数字高程模型（DEM）数据进行插值实验,结果表明,本文方法能够对大规模地形数据进行准确重建,并且具有较高的求解效率。     

基于辐射传输模型的Hyperion光谱重建应用评价

光谱重建是高光谱数据定量分析的前提,大气校正是光谱重建的关键环节。对于缺少地面同步测量的高光谱数据,大气辐射传输模型是最可行的大气校正方法。应用当前流行的大气辐射传输模型MODTRAN 4.0和6S,分别对试验区EO-1 Hyperion高光谱数据进行大气校正和光谱重建。通过对植被、粘土矿及水体3类地物光谱重建结果的对比分析,并利用统计方法计算光谱重建精度,评价大气辐射传输模型校正的效果和模型的适用性。最后,通过FLAASH模型的试验体现了高光谱数据大气校正集成化处理的优越性。     

利用机载LiDAR点云数据提取电力线的研究

提出并实现一种从LiDAR点云数据中自动提取多根电力线的方法。首先利用OpenGL三维图形开发包重现激光点云的空间分布特征,采用交互方式初步确定电力线点云数据;然后利用单根电力线点云之间紧密相连的特性,自动确定每根电力线上的数据点;最后采用抛物线模型在三维空间中重构每根电力线。试验结果表明,该方法能精确有效地自动提取多根电力线数据,具有一定的工程应用价值。     

建筑物单体结构化重建的变尺度网格基元提取法EI北大核心CSCD

现有的区域生长算法提取平面基元不准确不规则,忽略了尺度较小的几何结构。本文提出了一种建筑物单体结构化重建的变尺度网格基元提取方法,采用多尺度区域生长算法从网格不同尺度大小的几何结构中提取出对应的平面基元,提升了平面基元提取的准确性和完整性。通过平面基元拓扑优化进一步改善平面基元的拓扑质量,提升多边形表面模型的重建精度;并采用面积优先级策略提高共面平面基元合并效率。试验结果表明,本文方法能够更准确地进行平面基元的提取,保留了建筑物较小尺度的几何结构,生成了更简洁紧凑、结构化的建筑物多边形表面模型。     

消费型无人机在复杂区域三维重建精度验证

针对消费型无人机在复杂区域三维(3D)重建精度难以保证问题,本文借助消费型无人机飞马D2000完成复杂地形的实景三维数据生成。首先,通过参数畸变与格网畸变结合的方式对多视影像数据进行畸变处理,消除多视影像畸变误差;然后,利用带有相对姿态参数的多视影像光束法区域网平差的数学模型进行平差处理,避免平差解算参数过多导致解算参数不稳定问题;最后,通过工程实例验证本文方法可行性,为相关工程提供参考。     

一种遥感影像超分辨率重建的稀疏表示建模及算法

为了对单幅低分辨率遥感影像的空间分辨率进行增强,提出了一种基于稀疏表示的超分辨率重建方法。该方法首先采用优化最小化方法学习高-低分辨率联合字典对,通过构造一个参数互相解耦的易于优化的代理函数,替代原来的参数互相耦合难以优化的目标函数,保证每一次迭代求解的值在局部范围内最优。然后,将学习的字典对用以指导其他低分辨率遥感影像的超分辨率重建。实验表明,与传统的插值方法相比,本研究算法在客观的评价指标上具有一定的提高,在主观的视觉效果上也取得一些改善,可为任意区域的单幅低分辨率遥感影像的超分辨率重建提供有用的高频细节信息,具有一定的普适性。     

融合影像的机载激光扫描点云建筑物三维重建系统设计与实现

设计了一套基于MicroStation V8i SS2的融合影像的机载激光扫描点云建筑物模型重建系统,研究了若干关键技术,开发实现了建筑物外轮廓获取到建筑物三维模型重建的一系列功能。     

实景三维的单体化模型重建

针对实景三维模型在实际使用中需要单体化的问题,提出一种基于实景三维模型的单体化模型重建技术.基于实景三维模型、空三成果、倾斜摄影航片和手持拍摄照片进行三维模型的重建,并进行了实验.结果表明,该方法能够快速完成三维模型重建,重建的三维模型有较高的还原度和精度,满足LOD(Levels of Detail,多层次细节)3级...     

无序三维点云重建技术研究

如何对海量三维点云数据进行快速三维重建是三维场景重现中关键的问题。本文从项目出发,对采集的无序点云提出根据内容进行重建,对非关键区域进行数据压缩,将压缩后的数据与关键区域的数据放在一起进行三维重建。试验结果表明,该方法能完整地呈现三维场景中的地物,同时也能减少三维场景重建的时间,可以为类似的三维重建提供一定的参考依据。     

多视立体网格的城市建筑物三维建模

针对城市建筑通常是由平面屋顶和垂直墙体连接而成的分段平面对象,该文提出了一个大规模城市建筑物的有效建模框架,在该框架中有两个主要步骤:分类和建模.首先采用基于征集的随机森林分类方法将大范围场景进行分割,然后采用假设和选择的建模策略对多种建筑物进行三维建模.该算法以多视点立体视觉系统生成的曲面网格为输入,输出具有不同细节层次的简化三维模型.实验表明,该方法能对多种外观的建筑物进行不同细节层次的建模,模型外观简洁规整,并能在一定程度上弥补原始数据中的噪声和遮挡问题.