面向智慧城市的GIS框架

现有轨迹匹配方法具有一定局限性,其匹配精度无法满足车辆导航定位的需求。针对拓扑匹配方法对于起始匹配位置的依赖性,提出了顾及速度与航向信息的轨迹匹配方法。该方法综合利用速度、距离和航向约束改进起始匹配路段和起始位置的判定,并通过后续时刻车辆的正确匹配位置修正起始位置,避免了传统拓扑匹配方法中起始位置匹配错误导致的误差传递累积,提高匹配路段的准确性。同时以起始位置为基础,速度与时间信息为约束确定匹配点。为验证所提方法的有效性,选取多条复杂程度各异的路线进行实验,并与现有的几何匹配方法和拓扑匹配方法进行比较。实验结果表明,该方法在不同复杂程度的城市路网下具有良好的匹配效果,准确率可达93.53%。在匹配准确率方面优于现有的两种方法,在匹配效率方面能满足定位导航的需求。     

执行器退化的遥机器人系统量化反馈容错控制

针对遥机器人系统中存在执行器退化、控制输入量化,且编、解码端的量化灵敏度参数不匹配的问题,设计了遥机器人系统的鲁棒量化反馈容错控制系统.控制器结构的线性部分由线性矩阵不等式给出,旨在解决系统指标性能问题,非线性部分则用于处理量化参数不匹配问题.经稳定性理论证明,提出的鲁棒量化反馈容错控制方法能消除执行器退化及量化参数不匹配等的影响,并确保从机器人能渐近跟踪主机器人.最后,算例仿真验证了方法的有效性.     

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。     

历史数据和强化学习相结合的低频轨迹数据匹配算法

针对低频(采样间隔大于1min)轨迹数据匹配算法精度不高的问题,提出了一种基于强化学习和历史轨迹的匹配算法HMDP-Q,首先通过增量匹配算法提取历史路径作为历史参考经验库;根据历史参考经验库、最短路径和可达性筛选候选路径集;再将地图匹配过程建模成马尔科夫决策过程,利用轨迹点偏离道路距离和历史轨迹构建回报函数;然后借助强化学习算法求解马尔科夫决策过程的最大回报值,即轨迹与道路的最优匹配结果;最后应用某市浮动车轨迹数据进行试验。结果表明:本文算法能有效提高轨迹数据与道路匹配精度;本算法在1min低频采样间隔下轨迹匹配准确率达到了89.2%;采样频率为16min时,该算法匹配精度也能达到61.4%;与IVVM算法相比,HMDP-Q算法匹配精度和求解效率均优于IVVM算法,16min采样频率时本文算法轨迹匹配精度提高了26%。     

东濮凹陷杜寨地区深层砂岩储层致密化与油气充注关系

为分析东濮凹陷杜寨地区沙三中—下亚段致密砂岩储层演化与油气充注过程的耦合关系,综合运用铸体薄片、阴极发光、扫描电镜、荧光显微及流体包裹体等测试方法,明确杜寨地区沙三中—下亚段储层特征、成岩作用、成岩演化序列、储层孔隙度演化史和油气充注史等。结果表明:杜寨地区沙三中—下亚段处于中成岩B期至晚成岩阶段,在经历三期钙质胶结、三期溶蚀、持续压实的复杂成岩过程后,在斜坡带发育低孔低渗砂岩储层,在洼陷带发育特低孔特低渗致密砂岩储层。东营组沉积末期,储层尚未致密化,低熟—成熟有机质在斜坡带聚集形成常规型油气藏,在洼陷带附近形成"边致密边成藏"型致密砂岩油气藏。明化镇组沉积末期至今,储层致密,除少量油气向上运移、在斜坡带形成"边致密边成藏"型油气藏外,仍有大量晚期生成的天然气在洼陷带附近聚集,形成典型的"先致密后成藏"型致密砂岩气藏。     

基于DEM匹配的滑坡检测

基于不同时期DEM数据检测地表变形是进行滑坡、泥石流等地质灾害检测的有效手段,DEM匹配是关键,两个变形地表的模型曲面特征对应关系确立是难点。针对高山地区DEM匹配问题,提出了一种新颖且稳健的基于等高线和最小二乘曲面匹配相结合的方法。该方法首先利用等高线的形状检测地形没有变化的山顶区域,提取位置不变的山头点作为控制点,能够提供足够好的转换参数初始值;其次采用最小二乘曲面匹配技术实现最优匹配。试验结果表明所提方法不受DEM粗差、数据异常以及地形变形的影响,具有很强的抗噪特性,可以在复杂地形条件下检测出稳定不变的控制点,取得较好地配准效果,最终在高程差异图上检测出明显的滑坡区域。     

运用人工鱼群算法的3D扫描碎片重建探究

针对传统三维碎片拼接匹配过程中依赖单一特征及存在误差累积的问题,提出了一种运用鱼群算法的全局最优匹配方法。该方法先对碎片点云数据进行多特征提取,结合纹理、专家经验信息对混合在一起的多种类型碎片进行粗糙集分类,之后采用鱼群算法的最优解求得最佳匹配方案。实例验证所提全局匹配方法具有能力强、与初始位置无关及较强的稳健性等特点,为三维碎片的全局匹配提供了一种有效的解决方案。     

低空摄影测量立体影像匹配的现状与展望

影像匹配是在两幅或多幅具有重叠度的影像中通过特定的算法提取影像间同名点的过程,是低空摄影测量数据处理中最为关键的步骤,匹配质量与效率直接影响到后续数据处理的成功与否,关系到测绘产品生成质量。本文系统阐述了低空摄影测量影像匹配的研究现状与展望。对影像匹配的分类进行总结和归纳,大体上,影像匹配可划分为两大类,即基于灰度和基于特征的匹配。重点针对基于特征的影像匹配,从点、线、面等特征提取算法及特征描述符和相似性测度与策略等方面进行了详细阐述。此外,列举最新的基于深度学习的影像匹配算法,对低空平台搭载的多样化传感器数据融合可能涉及的影像匹配方法进行了展望。     

组合宽角低空航测相机关键技术研究

近年来,摄影测量技术发展迅猛,特别是低空航空摄影平台的出现,很好地弥补了传统卫星遥感、常规航空摄影测量在时效性、灵活性方面的不足。借助低空摄影的光学优势能够获取传统航空摄影和卫星遥感无法比拟的高分辨率影像,可以实现航空摄影测量大比例尺成图的目标。符合低空航空摄影的成像系统,发展较为滞后。现有很多低空航摄影测量平台普遍搭载单个普通数码相机进行航空摄影,存在航空摄影数据采集效率低、有效数据量小、数据处理难度高以及成图精度不高等问题;再有,传统的航空摄影测量相机及国内外成熟的组合宽幅航空相机系统又缺乏进行低空航空摄影测量应用的客观基础。研究适合于低空航空摄影的成像系统对于低空航测应用发展非常关键,是解决低空航测现存问题的一个有效途径。低空航测成像系统目前最主要的问题是数据的获取效率和精度,根本原因在于相机像幅以及视场角大小的问题。解决这一问题的根本途径是研究适合于低空航空摄影的宽幅面、宽视场角相机系统。对于数字相机而言,像幅受材料以及制造工艺限制,视场角受光学镜头的光学性能限制,很难有所突破。但是数字相机影像的可拼接性提供了另外一种可能途径,即多传感器组合成像,利用多个小像幅相机构造拼接成一个近似单中心投影的宽幅面航空相机,从而提高影像像幅和视场角,达到宽幅面大视场成像的目的。本文主要研究工作如下:(1)研究了低空航空摄影的光学理论基础。系统分析了低空航空摄影光学条件,结合光度学理论详细论述了低空航空摄影光度学优势,以及单镜头成像系统低空宽视场成像的劣势,阐述了利用组合成像技术来实现低空宽角成像的必要性和可行性。系统总结了当前摄影成像相机系统的发展现状,归纳了现有组合成像系统的特点和优势,分析了利用组合成像技术来提高影像像幅和视场角数学原理。在对比分析现有组合相机几何构造、成像单元数量、拼接模型的基础上,确定了利用五个数码相机采用组合成像技术来构造组合宽角低空航测相机的研究目标。(2)研究了基于地面三维检校场的低空组合宽角相机的静态误差高精度检校方法。理论推导了低空组合宽角相机的几何成像数学模型,定义了相机之间以及虚拟影像空间坐标系统,建立了各个独立光学结构(子相机)之间,及其与虚拟影像之间的严格几何数学模型。理论分析了组合宽角相机几何成像数学模型误差,将其归纳为地面静态误差和飞行动态误差两个部分。并研究了利用地面三维检校场来实现其静态误差的几何标定。静态误差几何标定主要包括单相机几何畸变误差的高精度标定和组合相机联合空间关系标定两个内容,详细论述了其算法原理和实现过程,最后通过实验结果分析了其精度和可靠性。(3)研究了基于影像全部像元参加的低空组合宽角相机飞行动态误差自检校模型求解与全局优化方法。自检校的目的是对相机飞行过程中由于系统和环境变化等因素导致的动态误差进行补偿。首先,理论推导了本文采用的自检校联合平差数学模型,该模型顾及了飞行过程中可能导致的相机系统间的空间位置和姿态的微小变化,将这种微小变化的检测转换为重叠区影像的视差值。其次,论述了利用重叠区匹配同名点求解自检校模型参数的基本原理和方法,并结合本文组合宽角相机特点,设计了一种影像快速匹配策略,进而实现自检校模型求解;在此基础上,通过对影像匹配性能的分析,以及基于特征点匹配来求解自检校联合平差模型存在的局部最优问题,提出了一种影像重叠区全部像元参加的几何匹配方法来实现对自检校模型求解的全局优化算法,对算法思想和原理以及求解过程进行了详细论述。最后通过对比实验分析了自检校模型求解的精度,验证了算法的有效性。(4)研究了宽角相机与稳定平台的集成。分析了稳定成像对于低空航空摄影成像质量和数据处理精度的影响,指出稳定成像对于组合宽角低空航测相机的重要意义。首先,理论分析了低空飞行平台的不稳定对于低空航空影像光学和几何性能的影响,以及飞行平台不稳定导致的影像质量下降、数据处理难度增大、处理精度降低等问题;其次,介绍了一种适用于无人飞艇等飞行器的三轴稳定平台结构及其控制原理,并通过对比试验来分析稳定成像对于低空航测精度的影响,指出了低空稳定成像对于低空组合宽角相机系统数据获取和处理的重要意义。(5)通过具体的航空摄影工程实例阐述了利用低空组合宽角相机进行航空摄影作业的数据处理实际流程,并分析了不同类型地形数据自检校拼接的精度分布,展示了其相关数据产品成果情况,结合影像空三处理结果分析了其精度。实验结果反映了组合宽角低空航测相机的作业能力。     

基于动态极坐标参数化的遥感影像匹配方法

图像匹配作为三维重建至关重要的环节,其精度直接影响了平差优化、正射校正等模块的精度。对于城镇、农场等特征密集型区域,特征距离小,相似性强,易于匹配图像;而针对草地、沙漠等特征不明显区域,特征距离大,如果使用特征点匹配的方法,严格阈值下难以获得足够数量的匹配对,放宽阈值又将引入较多误匹配对,这也是导致稀疏点云不够均匀的原因之一。在此场景下,本文提出了基于动态极坐标参数化的无人机正视影像匹配算法,首先对图像做极坐标参数变化,采用动态策略解决极轴方向采样不均匀的问题,使用最小二乘法对得到的极坐标影像对做位移方向上的匹配,匹配后得到的旋转量和平移量,将该结果和SIFT算法的结果做比较。本文设计了2组实验,即参数已知的解算实验和参数未知的解算实验,且每组实验进行3次。在同等配置的计算机上,对两张7360像素×5400像素,32位的影像,本文方法的位姿解算时间相比SIFT的时间减少约57%,二者求得的位姿差通常小于1%。结论表明二者的结果在精度上表现相当,在时间上明显优于SIFT算法,具有实际的应用价值。