用于生成DEM的双重约束最小二乘影象匹配

本文着重讨论了一种高精度影象匹配算法，该算法采用了具有象空间和物空的几何约束条件的灰度最小二乘影象区域并能直接从立体象对生成数字高程模型（ＤＥＭ）。该算法魇重要特征是，在给定任意粗糙的近似值的情况下，也能得到好的结果。     

单波段单极化高分辨率SAR图像纹理分类研究

以2003年7月淮河洪水监测获取的高分辨率SAR图像为试验数据，首先对数据进行了分析，指出了高分辨率SAR图像的特点，之后通过小波变换对图像进行两层小波分解得到子图像，并在选择合适的能量计算窗口条件下，计算子图像的纹理能量，最后使用了BP神经网络方法进行纹理分类。研究结果表明，采用小波纹理分类方法对高分辨率SAR图像分类是可行的，可以获得高的分类精度，同时也指出了纹理分类的不足和进一步研究的方向。     

一种基于相位一致的高分辨率遥感图像特征检测方法

精确检测图像边缘特征是进行高分辨率遥感图像分割和识别的关键。空域特征检测算子以解决阶跃形边缘为主,得到的边缘特征对图像的亮度和对比度敏感。本文引入了一种基于频域相位一致的图像特征检测方法,该方法对遥感图像亮度和对比度具有不变性,同时适用于多种边缘特征的检测。使用Log Gabor小波计算IKONOS Pan图像的相位一致多尺度梯度,对农田、道路和厂房等典型地物进行特征检测的结果表明,相位一致算法对图像局部亮度和对比度不敏感;并且对线形物体产生单线响应,不似空域检测算子产生双线响应。最后考察滤波器尺度和方向参数变化及添加高斯噪声对检测结果的影响,发现相位一致算法无需先使用低通滤波去除噪声,因而具有更稳定的特征定位精度;并且抗噪声干扰的能力强,检测结果不会因为噪声而出现波动。基于相位一致的遥感图像不变特征提取,为高分辨率遥感图像的分割和对象识别提供了基础。     

高分辨率遥感影像提取道路的方法综述与思考

 介绍了高分辨率遥感影像上道路的特征、模型和道路提取的基本思想，对已有的道路提取方法进行了分析，并对道路提取问题进行思考，提出下一步的研究方向。     

基于高分辨率SAR图像成像机理的震害信息分析

与中低分辨率SAR图像相比,高分辨率SAR图像受目标复杂性和成像噪声等因素的干扰更为严重,致使应用高分辨率SAR图像检测震害目标变得更加困难.传统的适用于中低分辨率SAR图像的震害信息提取方法对于高分辨率SAR图像有一定的局限性.为了从高分辨率SAR图像中更加准确地提取震害信息,从SAR图像成像机理和目标的后向散射特征出发,对建筑物和道路、桥梁的震害特征进行了细致分析,为寻求合适的目标检测和提取方法提供了思路.     

改进角度纹理特征提取高分辨率遥感影像带状道路

针对目前高分辨率遥感影像的道路自动提取算法研究中的不足,该文提出了一种基于并行角度纹理特征的半自动道路提取算法:用户输入完成道路中心线上的起始点、道路方向、道路宽度等初始化工作,利用并行角度纹理特征获取道路前进方向,用抛物线参数方程构建道路轨迹模型来预测道路轨迹点,使用角度纹理特征值构建的紧质度系数和抛物线的曲率变化来约束道路轨迹点,验证失败则转入手工跟踪;往复执行以提取道路中心线。试验证明,本算法是一种稳健的道路半自动提取算法。     

地理国情普查中容易混分地表覆盖类型定量统计与分析

地理国情普查是新形势下测绘地理信息领域一项新的重大工作,开展地理国情普查可以全面获取地理国情信息,为开展常态化地理国情监测奠定基础。地表覆盖分类数据是地理国情普查的重要组成部分和成果之一。本文针对目前地理国情普查工作实际数据采集过程中存在的混分问题,广泛收集了地表覆盖分类方面的典型样例和问题,从一级类内部混淆和跨一级类混淆两个方面统计和分析了容易混分的类型,探讨了容易混淆地表覆盖类型形成的原因和规律,并给出了提高分类精度的建议。本文研究结果可直接服务于地理国情普查工作的开展,为提高地表覆盖分类精度提供科学参考。