复杂地区机载SAR数据获取航线规划

本文主要论述机载SAR数据获取航线规划,提出了适合于地形复杂地区机载SAR航摄的航线规划方案。详细说明了航线设计方法,并引入低分辨率的DEM数据,对航线规划结果进行了模拟;最后对机载合成孔径雷达航摄进行三维模拟,以期更好地显示并检验航线规划结果。     

土地变更调查遥感监测中QuickBird遥感影像处理方法的讨论

遥感技术在全国土地变更调查工作中得到广泛应用,主要通过从最新获取的遥感影像上提取所需信息,再对比之前的数据库信息进行分析得到一定时间阶段的土地变更情况。文章针对在全国土地变更项目中使用较广的QuickBird影像,以QuickBird影像的全色影像、多光谱影像、前时相基础底图及高程数据为基础,对影像进行拼接处理、降位处理、数据融合、影像彩色合成,以及几何纠正等处理过程,并通过实验确定一个最佳处理流程。最终得到地类清晰可见、容易判读的影像,为之后的影像信息提取打好了基础。     

无人机航测数据质量检查及成果应用

从不同的角度对无人机航空影像进行数据质量分析和评价,然后通过控制内业数据处理精度,阐述所生产的3D数字产品辅助石油勘探工区道路建设和石油勘探生产管理情况。     

天绘一号卫星遥感影像的处理方法

针对国家1∶50000数据库动态更新工程DOM制作需求,研究了天绘一号卫星影像数据处理方法,实现了卫星影像融合、区域网平差、DOM自动生产以及二次纠正。采用该方法进行生产,能够快速得到海量的满足精度要求的DOM数据,为后续的外业DLG调绘提供底图。     

《海洋数值模拟》课程建设的探索

《海洋数值模拟》是淮海工学院面向海洋技术专业本科生开设的专业选修课程。以培养海洋科学专业学生的数值模拟技能为目标,以研究海洋环境动力机制为导向,研究了《海洋数值模拟》课程的教学案例,提出了关于该课程建设上的思考,教学实践表明,学生的基本技能得到明显提高,学习兴趣普遍增强。     

一种GIS空间知识分析的影像纹理尺度提取算法

本文提出了一种基于GIS领域空间知识的影像纹理尺度提取方法:该方法分析了GIS领域知识辅助下人类对纹理特征的认知过程,对4个步骤的具体实现算法进行探讨;并选取海南省昌江县作为研究区域,实验证明了本方法的有效性,且与传统的枚举法相比,在性能相近的情况下其效率显著提高,更适合于大数据量遥感影像分类运算。     

基于影像点云的三维激光扫描仪成图与建模软件

一、引言随着信息技术的发展,数字城市建设在全国已经形成一股势不可挡的浪潮。城市地形三维信息的快速采集与提取是当前数字城市建设的热点与难点。基于三维激光扫描数据的数字测图与三维建模日益成为非常有竞争力的数据获取手段之一。但目前市面上采用的测图与建模方法基本上只基于激光点云数据,而点云的可视化效果与可视性不强,导致成图与建模判读困难、速度慢、成     

基于VirtuoZo的航测内业DOM生成技术研究

笔者基于长期从事正射影像图制作的工作经验,以VirtuoZo全数字摄影测量系统制作正射影像图为研究对象,探讨了正射影像图的制作流程,文中关于正射影像图的匹配与编辑等内容凝练了笔者长期的工作实践经验,对于从事相关工作的同行有着一定的参考价值和借鉴意义。     

泥石流高分辨率遥感影像频域特征提取方法及应用

在遥感影像上深入研究泥石流的相关特征条件对泥石流的分析治理具有十分重要的现实意义。本文将泥石流不同流域分区的高分辨率遥感影像从空间域转换到频率域,基于频谱分析与频域滤波,从全局和局部建立了频谱特征和泥石流流域分区特征之间的关联,并利用频域特征对泥石流高分辨率遥感影像中不同流域分区进行识别,用支持向量机进行试验验证。结果表明,对于泥石流遥感影像,除了地物光谱特性以外,充分利用频域特征可以有效地分析和识别泥石流不同的流域分区,且识别精度最高达到95%,从而对泥石流的形成过程及不同区域进行定性和定量分析,为泥石流的防治工作提供了科学依据。     

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%。