高分辨率遥感影像主干道路提取的感知编组方法

针对高分辨率遥感影像的道路提取受"同物异谱、同谱异物"干扰的问题,该文提出一种基于感知编组的高分辨率遥感影像主干道路自动提取方法:首先,使用Line Segment Detector算法提取影像中直线段信息。然后,利用高分辨率遥感影像上的道路几何特征对直线段进行感知编组;最后,经过长度约束得到道路信息。使用两景影像进行了主干道路提取实验。实验结果表明,两个实验中主干道路提取的完整率、正确率和检测质量都在96%以上。     

多基准点和基准方向的面阵与线阵影像匹配方法

针对面阵影像与线阵影像之间存在的尺度、旋转等几何差异所导致的难以高效获得稳定可靠匹配点问题,该文提出了一种稳健的面阵影像与线阵影像匹配方法。算法分为3个阶段:(1)对影像进行尺度、旋转预处理,消除影像间的尺度和旋转差异;(2)用Harris算子提取特征点,进行逐层金字塔匹配,在最底层影像上进行最小二乘匹配获取精匹配点,利用随机抽样一致算法获取准确性较高的匹配点;(3)对准确性较高的匹配点分区,构建4块匹配区域,根据每块区域的匹配点计算重心,以此4块区域的重心作为匹配基准点和基准方向,重约束初始匹配结果。通过多组面阵影像与线阵影像数据实验结果,验证了该方法的可行性和有效性,可为后续空中三角测量及相关应用提供可靠的匹配点。     

高分二号影像融合方法质量评价

针对实际应用中因融合方法选择不恰当而无法充分发挥高分二号数据优势的问题,对常用影像融合算法进行了分析评价,旨在寻找最适用于高分二号数据的影像融合方法。采用Brovey变换、改进IHS变换、PCA变换、GS、HPF、小波PCA、Ehlers、Subtractive、HCS、NND 10种影像融合方法对高分二号影像进行融合处理,并从定性和定量两方面对融合结果进行质量评价。结果表明,针对高分二号数据,综合考虑光谱保真度和空间细节表达以及目视效果,HCS和NND方法的融合效果最佳。     

云环境下改进TLBO算法的图像边缘检测

针对TLBO算法在解决复杂高维问题时,表现容易陷入局部最优,多样性丢失过快等不足的问题,提出了一种基于云计算环境下改进的TLBO算法(ITLBO),并将其应用到图像边缘检测中。通过对基本TLBO算法中的‘教’与‘学’阶段进行改进,引入一种新的种群更新方法,提高算法的迭代寻优能力。利用云环境下将该方法应用到图像边缘检测中进行实际性能验证,实验仿真结果表明,该方法提取图像的边缘信息的有效性。本文研究可为智慧城市的建设提供关键技术参考。     

微型无人机助力土地整治项目监管

结合国土资源部土地整治中心对土地整治项目监管的需求背景、应用现状与发展趋势,分析了利用微型无人机进行土地整治项目监管的适宜性,并分享了微型无人机在土地整治项目监管应用中的程序、方法和遥感监测发现的问题,最后对利用微型无人机改善和提升土地整治项目管理手段和监管方式提出了建议。     

一种空间数据接边入库方法

针对空间数据接边入库提出了一种新的方法,可有效改善传统方法效率低和质量不可控等问题。为提高接边处待合并要素的提取效率,根据当前数据要素总数和接边线总长度进行接边线最优分段处理;同时,为满足数据入库质量要求,采用网络分析技术对数据进行优化处理,删除接边处多余节点。实践表明,本文提出的方法可以兼顾空间数据接边入库的效率和质量,在保证质量的前提下节省了人力、物力和时间,在基础测绘和地理国情普查等数据的接边入库工作中发挥了重要作用。     

开源软件辅助下“微波遥感”实践教学改革与探索

针对“微波遥感”教学中存在的学生动手能力差、实践能力培养欠缺等问题,探索利用开源软件进行实践教学辅助的教学改革。分析了开源软件在实验教学中的优缺点,介绍了微波遥感中常用的开源软件及主要功能。在此基础上,构建了一套开源软件辅助下的“微波遥感”实践教学项目,建立了标准实验数据集,编写了实验指导材料,并通过百度云盘等方式实现了网络共享。通过教学改革,拓展了学生的实践教学途径,提高了学生的实践动手能力及微波遥感数据处理能力。     

一种改进的SAR影像边缘检测方法

由于SAR影像具有乘性相干斑噪声,某些对光学影像有较好检测性能的边缘检测算子,对于SAR影像并不适用,因此本文提出了一种将改进后的Ratio算子与Canny算子相组合的新方法。首先采用多种客观评价指标,得出经典方法中的Lee滤波能有效去除噪声,且最大限度保留了梯度信息,适用于边缘检测;然后对边缘检测具有恒虚警特性的Ratio算子进行改进,改进后的算子更利于影像归一化处理;最后利用改进后的Ratio算子与Canny算子组合成新方法。试验结果证明,组合后的新方法显著提高了边缘检测正确率和定位精度,改善了边缘连续性,具有一定的有效性和实用性。     

基于二维图像特征的点云配准方法

为了提高低覆盖率点云的配准精度和收敛速度,提出了一种基于二维图像特征的点云配准方法。首先采用基于区域层次的点云配准算法实现粗配准;然后将三维点云转换成二维图像,再采用SURF算法提取二维图像的特征,并求解其匹配像素点对;最后根据二维匹配点获取相应的三维点云相关点,并计算刚体变换,由此实现点云的快速精确配准。试验结果表明,与迭代最近点（ICP）算法相比,该点云配准方法的配准精度和耗时分别提高了约20%和60%,是一种快速、高精度的点云配准算法。     

天绘卫星影像室内判绘技术探讨

遥感影像判绘是摄影测量的基础技能,影像判读能力决定了地图成果的质量,本文结合多年的外业经验,从资料搜集利用、地物分层判读技巧等方面,对影像判读过程中遇到的困难和问题进行分析,结合判绘经验和技巧,提出解决的方法,以提升影像判绘能力。