天绘一号无地面控制点摄影测量

介绍天绘一号卫星无地面控制点条件下摄影测量过程中关键技术,包括相机在轨标定、等效框幅像片(EFP)多功能光束法平差、角元素低频误差补偿以及偏流角效应的处理等,并给出了由生产单位提供的利用EFP多功能光束法平差软件的处理成果。大量处理结果表明,无地面控制点目标定位精度达到工程技术指标,精度达到美国SRTM水平。此外,文中还列出了有控制点目标定位的若干成果。     

基于GIS的测量控制点管理信息系统的设计与实现

随着城市建设项目的迅速增加,测绘部门在城区内建立的控制点也正在逐步加密.控制点被破坏的可能性逐渐增加,其资料的更新也变得异常频繁.采用传统手工方式对控制点资料进行管理已不能满足信息化测绘工作的需要.为此,本文在.NET开发平台的基础上利用ArcGIS Server和ArcSDE相关技术设计并构建了测量控制点管理信息系统.该系统实现了测量控制点地图发布、控制点高效查询、控制点在线编辑等功能,有效地完善了对测量控制点的信息化管理.     

地层接触关系自动化识别系统的设计与实现

本文提取并归纳出地质图中地层间接触关系的类别及特征,结合以往地层接触关系的传统人工识别方法研究,提出一种新型、高效的基于规则集构建的地层接触关系自动化识别方法。基于该方法研究设计出自动化识别算法,并利用最新的GIS技术开发出地层接触关系自动识别系统,该系统成功应用到庐山地层接触关系判别上,并取得很好地效果,验证了本次研究的可行性。     

无地面控制点条件下卫星摄影测量的发展与现状

无地面控制点条件下, 卫星摄影测量研究与工程实践是世界各国在该领域中所面临的研究难点之一。本文介绍了在无地面控制条件下光学卫星摄影测量的研究发展和工程实践历程, 并对中国“天绘一号”卫星获取的影像实测结果进行分析, 结果表明, 中国在无地面控制条件下的卫星摄影测量研究与工程实践已居于国际领先地位。     

基于WorldView影像实现暗礁识别定位

通过对WorldView遥感影像的纠正、融合、直方图拉伸、采集等处理,获得了海域内暗礁的空间位置及其数字正射影像,并根据相关资料及外业调绘数据,录入暗礁属性信息,建立暗礁的地理信息数据库,实现暗礁的识别定位。     

一种基于域适应的动态商品视觉识别方法北大核心CSCD

由于变形、遮挡、运动模糊、商品之间外观的相似性及真实场景中未知的分布偏差,商品动态视觉识别在实际应用中仍存在巨大的挑战。本文提出了一种面向智能零售的动态商品视觉识别方法,即首先通过目标检测网络实时检测商品的外接矩形框,然后在此基础上识别商品的类别并给予推荐,辅助完成消费结算。针对商品拿取视频与商品库图像、训练图像之间的跨域差异,引入邻域风格自适应模型(IBN)和卷积注意力模块(CBAM),提升模型的域适应能力。为了验证该方法的有效性,构建了一个真实的场景数据集Commodity247,数据由智能货柜的顶视摄像头采集,包含247类常见的零售商品,以及37 050张带标注框和商品类别的图片。试验结果表明,在Commodity247数据集上,商品识别的准确率(mAP)可达96.84%,第一推荐正确率(Rank1)可达98.41%,最难样本检索准确率(mINP)可达85.24%;与基于ResNet搭建的基础模型相比,mAP提升了2.91%,Rank1提升了0.60%,mINP提升了10.86%,有效降低了多角度、多光线、多背景的影响。     

顾及多分辨率特征的复合字典城中村识别方法

城中村作为一种特殊的城市聚落类型,对其进行精确有效的监控识别有助于实现城乡协调发展、优化城乡生态环境。现有面向对象的城中村识别方法通常需要大量样本数据,导致训练成本较高,数据更新效率偏低。针对以上问题,本文提出了顾及多分辨率特征的复合字典城中村识别方法。首先通过密集格网采样提取尺度不变特征转换(SIFT)全局特征,并与多分辨率颜色矢量角直方图特征融合,形成视觉词典;然后将影像表示为视觉词频率直方图;最后使用随机森林分类器进行分类,以实现场景尺度的城中村识别。以高分二号影像为测试数据对该方法进行验证,结果表明,其总体精度达90.08%,Kappa系数达80.16%,相较于加速稳健特征(SURF)、SIFT、VGG16、ResNet50,总体精度分别高出8.99%、3.51%、4.78%、2.28%。     

最佳小波包基的矿区植被及红边位置提取

小波包变换能同时对植被光谱信息的低频和高频分量进行分解,并能克服小波变换时间分辨率高而频率分辨率低的缺陷从而具有能够探测植被细微变化的优势。实验利用Hyperion高光谱影像对云南省普朗铜矿区植被像元的光谱进行最佳小波包基参量获取与植被信息识别,并在此基础上提出一种提取重金属污染下植被红边位置的最佳小波包基系数应用模型。研究结果表明基于最佳小波包基参量的植被信息识别及基于最佳小波包基系数的重金属污染探测具有可行性与一定优越性。     

多源遥感影像深度识别模型对抗攻击鲁棒性评估

基于深度神经网络的多源遥感影像目标识别系统已逐步在空天遥感情报侦察、无人作战自主环境认知、多模复合末制导等多个军事场景中广泛应用。然而,由于深度学习理论上的不完备性、深度神经网络结构设计工程上的强复用性、以及多源成像识别系统在复杂电磁环境中易受到各类干扰等多因素的影响,使得现有识别系统在对抗攻击鲁棒性方面评估不足,存在极大安全隐患。本文首先从深度学习理论不完备性和识别系统攻击样式两个方面分析了潜在安全风险,并重点介绍了深度识别模型对抗样本攻击基本原理和典型方法。其次,针对光学遥感影像和SAR遥感影像两类典型数据形式,从鲁棒正确识别率和对抗攻击可解释性两个方面开展多源遥感影像深度识别模型对抗攻击鲁棒性评估,覆盖了9类常见深度识别网络架构和7类典型对抗样本攻击方法,验证了现有深度识别模型对抗攻击鲁棒性普遍不足的问题,分析了对抗样本与正常样本的多隐层特征激活差异,为下一步设计对抗样本检测算法和提升模型对抗鲁棒性提供参考。     

土壤有机质含量区间值高光谱估测

考虑影响因素的复杂性,提出土壤有机质含量区间值高光谱估测的思想。根据在陕西省横山县采集的84个土壤样本数据,采用14种光谱反射率变换方法及因子互乘变换筛选反演因子,采用模糊识别方法进行土壤有机质含量估测。结果表明,原始光谱反射率(R)及其平方(R2)、平方根(R1/2)、倒数(1/R)、自然对数(ln R)的一阶微分、二阶微分及其互乘变换与有机质含量的相关性明显增强,模型优化系数可调节类别判别的准确度,12个检验样本的准确度为91.67%。这表明提出的土壤有机质含量区间值高光谱估测模型是有效的。