地面三维激光雷达点云误差分析及校正方法

分析了地面三维激光雷达点云误差来源,提出了相应的误差校正模型。通过实测数据验证,该模型能够消除系统误差,提高了点云精度。     

一种稀疏降噪自编码神经网络影像变化检测方法

采用粤西2018—2019年优于0.5 m地理国情监测影像,结合2018年矢量化地表覆盖分类成果,使用稀疏降噪自编码神经网络深度学习方法,首先选取BJ、GF、ZY等各类高分辨率遥感影像训练生成多传感器训练模型;其次利用PCA主成分分析提取样本数据最大特征,实现样本数据白化降维;最后采用tanh函数作为神经元激活函数,选...     

球面全景影像相对定向与精度验证

对传统的5点法相对定向算法的共面误差计算方法进行改进,提出了一种适合球面全景成像特点的相对定向计算流程。与传统方法相同,该算法首先计算本质矩阵,然后对本质矩阵进行奇异值分解得到旋转矩阵和平移矢量的候选解,最后利用重建的物方三维点坐标排除错误解。本文的贡献在于推导了球面全景共面条件公式,并使用点到核线平面的球面距离作为球面全景共面条件的误差项。模拟数据试验显示:当图像特征点的随机噪声在[-0.5,0.5]像素范围内时,3个姿态角的中误差约为0.1°,由相对定向恢复的相对平移量与模拟值的夹角中误差约为1.5°。使用车载全景相机配合POS获取的数据进行试验的结果显示:横滚角和俯仰角的中误差可以达到0.2°以内,航向角的中误差可以达到0.4°以内,由相对定向恢复的相对平移量与POS平移量的夹角中误差可以达到2°以内。采用本文相对定向算法的结果生成球面全景核线影像,提取影像之间同名点坐标并计算其列方向误差,结果显示核线影像同名点列坐标差的中误差在1个像素以内。     

联合船载单波束潮间带机载LiDAR测量系统

潮间带地形测量对保护与利用滩涂具有基础作用,本文提出联合船载单波束回声测量与机载激光LiDAR综合系统。首先采用ODOM MKⅢ双频单波束测深仪同步采集并验证无人机机载LiDAR潮间带范围点云成果符合精度;然后针对潮间带复杂环境设计了无人机机载LiDAR低潮航摄关键指标;最后优化了高精度大比例尺地形图测制方法,该方法结合了低潮时机载LiDAR滩涂陆地地形和高潮时船载单波束测深滩涂水下地形方式的潮间带。实践表明：(1)选取的816个重合区域测点高程比对测量符合精度,99%的比对点高程差值在0.2 m内,说明机载激光LiDAR测量可满足沿海滩涂测量要求;(2)无人机进出测区应依次轮换,且采用平飞结合八字飞行以避免IMU误差累积,控制航线弯曲度不大于3%,保障点云数据精度及有效覆盖;(3)该测量系统在潮间带高精度大范围地形测量工程具有参考意义。     

几种无人机正射影像处理软件的比较

为了考察几种主流软件的无人机影像处理能力,本文在同等硬件环境和相同数据的条件下,对PixelGrid、DPGrid、PHOTOMOD、Inpho、IPS生成正射影像图的效率和质量进行了比较,并对比较结果及各软件的特点进行了探讨。     

基于纹理和光谱信息的高分辨率遥感影像分类

提出了一种基于纹理和光谱信息的高分辨率遥感影像分类方法,阐述了其基本原理,并通过试验的对比和分析,证明了利用光谱特征与纹理特征相结合进行分类比单纯运用光谱特征进行分类效果更好。     

一种序列数字影像自动镶嵌的新方法

针对传统序列数字影像镶嵌过程中的缺点,提出了一种基于宽视场,短焦距的基准影像来实现高分辨率窄视场序列影像镶嵌的新方法。分析探讨了实现该方法中所存在的关键技术问题,通过试验验证了该方法的可行性