重庆市主城区城市空间扩展遥感监测研究

以2000~2013年多源遥感影像为数据源,结合专题资料,根据一定的判别原则提取了重庆市主城区4个时相的城区范围。通过对主城区城市扩展强度、城市用地增长弹性系数的计算,分析了城市空间扩展的时空变化情况;通过对主城区城市扩展空间象限方位、分形维数、紧凑度、重心转移的计算,分析了城市外部形态特征的演变。结果表明,重庆市主城区外部城市空间形态保持健康稳定的发展趋势;城市空间形态变化受政策和制度因素引导和调控;城市空间扩展形态受多种影响因素综合作用。     

车载激光彩色点云的道路标志线提取方法

以车载激光扫描点云数据为研究对象,提取了车载激光扫描系统获取的路面道路标志信息;利用点云数据的坐标、RGB、强度等属性信息,提出了一种适用于城区街道道路标志线的自动提取方法流程;提出了点云高差法、灰度差值法、强度差值法和动态网格密度法配合使用解决问题,实现了目标物的提取。通过SSW激光建模测量车扫描的多个路段的点云数据试验,道路标志线点云的提取成功率达到90%以上,达到了算法的预期目标,具有较高的实际应用价值。     

SAR影像与光学影像的高斯伽玛型边缘强度特征匹配法

提出了一种基于影像边缘强度图描述的SAR影像与光学影像匹配方法。首先对影像进行粗纠正,消除影像之间的尺度和旋转变化;其次,改进相位一致性特征检测方法,提取对影像相干斑噪声稳健的特征点;然后基于高斯伽玛型双边窗口比值算子计算影像边缘强度图,在此基础上构造不变特征描述符;最后联合几何约束条件,实现SAR影像与光学影像匹配。试验结果证明,与现有方法相比,本文方法能够大幅提高SAR影像与光学影像匹配结果中的正确匹配特征数量以及影像配准精度。     

融合机载雷达和航空正射影像的道路提取

针对单一遥感数据源提取道路信息中存在的问题,该文提出一种融合多源数据的方法:采用面向对象思想,融合机载激光雷达和航空正射影像,运用对象平均强度指数进行道路精确提取。首先利用点云强度信息进行道路粗提取,再结合影像光谱信息对粗提取点云进行优化,得到"一次点云";然后通过分形网络演化算法对影像进行多尺度分割形成对象,将"一次点云"导入分割对象,利用对象平均强度辅之以对象面积完成道路精确提取。实验结果表明,该方法提取流程简单快速、无须精确配准、道路提取精度较高。     

一种抗裁剪的遥感影像数字水印算法研究

该文提出一种可有效抵抗裁剪攻击的遥感影像数字水印算法.该算法充分考虑了国土资源遥感影像的特点,在水印嵌入方案中,在传统LSB算法的基础上提出了一种改进的水印算法.把异或算子引入水印处理中,避免了传统LSB算法易于被提取被识别的缺点;在水印提取方案中,采用与哨兵位匹配技术提取出最优的水印信息.实验结果表明,该水印方案具有良好的不可见性,能有效保护国土资源遥感影像的安全性及版权问题,对影像的裁剪操作具有较强的鲁棒性,对海量数据处理具有高效性.     

强跟踪抗差自适应滤波算法及其在无人机导航定位中的应用

针对Sage-Husa自适应滤波算法在无人机导航定位应用中存在滤波发散和定位精度低的问题,本文提出一种强跟踪抗差自适应滤波算法.该算法在Sage-Husa自适应滤波算法基础上,引入强跟踪技术,通过自适应渐消因子降低历史数据对当前滤波的影响,从而抑制滤波发散,增强算法的稳健性;结合量测噪声和系统噪声进行实时估计,并且在估...     

部分变量误差模型的整体抗差最小二乘估计

部分变量误差模型(partial EIV model)的加权整体最小二乘(weighted total least-squares,WTLS)估计不具备抵御粗差的能力。鉴于粗差可能同时出现在观测值和系数矩阵中,本文在提出部分变量误差模型WTLS估计的两步迭代解法的基础上,运用抗差M估计的等价权方法,发展了一种整体抗差最小二乘(TRLS)估计方法,并采用一致最大功效统计量确定降权因子。针对WTLS估计两步迭代解法的特点,设计了两个不同的降权方案:第1个方案是在估计系数矩阵元素时,不对观测值降权,仅对系数矩阵降权;第2个方案是在估计系数矩阵元素时,既对系数矩阵降权,同时也对观测值降权。通过对模拟2D仿射变换和线性拟合实例进行计算和分析,结果表明第1方案优于第2方案,并且优于基于残差和验后单位权方差的抗差估计和现有的变量误差模型抗差估计。     

基于等价权抗差估计和线性规划的天线曲面拟合算法

现有天线曲面拟合算法均基于最小二乘法,难以消除多个粗差对拟合结果的影响。本文基于等价权抗差估计思想,利用线性规划计算残差初值,再进行选权迭代计算。通过算例,证明本文方法能较好地探查多个粗差,且计算结果精度更高。     

抗差估计的多波束测深数据内插方法

针对传统多波束测深数据网格化内插方法抗差性不足的问题,该文将抗差估计理论应用于网格化内插方法中。基于不确定度指标建立了距离不确定度联合加权内插模型,在该模型的权函数中引入了等价权,同时给出了等价权设计方案及迭代初值确定原则,以增强模型的抗差性;介绍了一种节点邻域参考点合理选取方法,给出了改进内插法实现的基本步骤,最后通过实测数据对反距离加权法、联合加权法及改进方法内插水深质量进行比较。结果表明,改进方法内插结果要优于另外两种方法,可应用于多波束测深数据网格化处理中。     

LiDAR不同强度校正法对樟子松叶面积指数估测的影响

机载激光雷达（LiDAR）强度数据在获取过程中受多种因素影响,各因素影响的有效量化及校正对机载LiDAR强度校正及应用具有重要意义。本文以雷达方程为基础,分别采用距离、入射角及距离和入射角对LiDAR点云强度进行校正,从中提取冠层总强度和强度比值两类参数,用于估测森林叶面积指数（LAI）,以期量化各影响因素强度校正对不同类型参数估测森林LAI的影响。结果表明：强度经距离校正能够提高森林LAI的估测精度,而强度经数字高程模型衍生入射角校正非但没能提高估测精度,反而降低了估测精度。强度经距离和入射角综合校正虽能提高森林LAI的估测精度,但结果却低于距离单独校正的结果。与此同时,对冠层总强度参数而言,强度校正前后森林LAI估测结果的差异较为明显,而对强度比值参数而言,强度校正前后森林LAI估测结果差异不大。综上可知,不同因素强度校正对森林LAI估测的影响不同,且影响程度与所用参数变量类型密切相关。因此,在未来强度应用研究中,应根据变量参数类型选择合适的校正方式,以避免不恰当校正造成的成本浪费及精度降低。