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。     

一种四叉树和测地线活动轮廓模型相结合的海陆影像分割方法

海陆影像分割对于后续的海岸线提取、潮间带地形反演、海岸演化状况分析等都具有十分重要的意义。本文在分析了四叉树、测地线活动轮廓(GAC)模型和Canny边缘检测算子等在海陆影像分割中优缺点的基础上,提出了一种四叉树、Canny算子和GAC模型相结合的海陆影像分割方法。该方法综合利用上述各方法的优点,将Canny算子边缘检测结果融入到基于四叉树初分割的GAC模型中,重构边界停止函数,演化水平集方程,实现海陆影像分割。试验结果表明,该方法具有海陆影像分割速度快、精度高、可靠性强和自动化程度高等优点,对于弱边缘以及严重凹陷边缘,都能实现自动和准确分割。     

总体最小二乘法在相机标定中的应用

对比总体最小二乘方法与最小二乘方法在相机标定中的适用性及优越性。在相机标定中,由于像点坐标和对应的地面点坐标均存在误差,因此采用总体最小二乘方法对误差方程中的系数矩阵及观测向量同时改正,能够建立更加合理的计算模型。文中以相机标定两步法为例,通过实例解算,证明利用总体最小二乘法能够得到精度更高的相机标定参数解。     

GPS 高程转换的总体最小二乘组合方法

在现有GPS高程转换的研究中,通常只采用单一的解算方法,然而,不同的计算方法由于适用的条件不同,在对同一组数据进行解算时,解算的精度也各有优劣。针对以上问题,文中提出GPS高程转换的总体最小二乘组合方法,对多种不同的高程转换方法进行组合,运用总体最小二乘法计算不同方法的权值,结合实际工程数据,验证该方法的可行性。计算结果表明,提出的方法能够有效地提高高程转换精度。     

一种新的窗户特征提取方法研究

在建筑物立面重建中,窗户提取、结构识别是学者们研究的热点。针对建筑物特征提取的应用需求,文中提出一种基于局部搜索算法——爬山法的窗户信息提取方法,介绍研究中采用的一些原理、方法,从而可以准确有效地从激光扫描数据中提取出建筑物的窗户信息。利用本方案对地面激光扫描系统获取的建筑物实验数据进行具体的处理,并给出可视化表达结果。     

支持向量机的车载雷达点云目标识别

为了进一步研究移动测量系统的数据处理问题,该文根据点云的基本特征,归纳了由7个特征构成的点云原始特征向量,在此基础上,结合语义环境构建了由17个特征构成的点云扩展特征向量,并采用支持向量机模型对车载LiDAR点云进行行道树点云识别的一系列实验。实验中采用粒子群优化算法和遗传算法对支持向量机进行参数寻优;采用不同特征向量和不同数目样本对点云进行学习和目标识别;分析了特征向量的学习曲线和识别精度。实验结果表明,支持向量机模型能够在行道树点云识别中取得较高的精度。     

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。     

Delineation and assessment of Central Indian Suture through lineament extraction approach using Remote Sensing and Geographic Information System

Lineament extraction approach allowed mapping of larger number of lineaments in a classical manner in tectonic and structural studies. In the present study, various techniques were adopted to extract lineaments using Landsat ETM+ images. To remove the biasness of the images, some pre-processing techniques like stream ordering, band differencing, colour texturing were employed to enhance the edges of the structural features. Extracted lineaments and its distribution and orientation were mapped using ArcGIS Spatial analyst tool. Results of the study showed maximum number of lineaments were oriented in the ENE–SWS direction with 63° overall inclination. Accuracy assessment and validation were made with respect to visual interpretation and overlaying the lineament on Digital Topographic Model as well as with respect to an existing geological lineament map of the study site. The result of accuracy assessment indicates higher compatibility of Central Indian Suture with the geological map of the study area.     

改进霍夫变换的枢纽立交桥检测方法

针对传统遥感系统对特定建筑物提取难的问题,该文提出了一种高空摄影系统下基于改进霍夫变换的城市枢纽立交桥检测方法。该方法首先对图像进行预处理和分割,对分割后图像进行形态学处理提取直线和曲线道路,弥补了单一提取直线道路的不足;然后对提取后的道路进行基于改进霍夫变换的近似圆形立交桥匝道的识别;最后依据圆形完整度门限判断可识别的圆形匝道个数,并根据识别数目来判定是否存在立交桥。经过实验比较分析,该方法对于国内外常规的立交桥系统识别效果都较好。     

改进支持向量机的高分遥感影像道路提取

针对支持向量机受分类数的限制在高分辨率遥感影像中无法直接获取高精度道路网信息的问题,该文提出一种新的混合的基于支持向量机的方法:首先,利用模糊C均值聚类方法将输入的遥感影像分为3类,以减少支持向量机的错分现象;其次,运用支持向量机将不同类别的像素分为道路类和非道路类;最后,应用马尔科夫随机场对分类结果进行噪声去除,并采用形态学进行后处理,进而得到精确道路网信息。实验结果表明:该算法不仅能够从高分辨率遥感影像中提取出道路网,而且精度优于直接使用支持向量机算法以及对比算法。