基于Wallis与距离权重增强的无人机影像拼接缝消除

针对无人机影像拼接缝消除困难的问题,提出了一种基于Wallis匀光和距离权重增强的拼接缝消除算法。首先,应用Wallis匀光消除亮度差异,给出Wallis参数设置方法。然后,提出了一种基于空间相关性的距离权重分配方法,通过增强距离对权重的影响,对拼接缝处的局部纹理错位进行全局优化,起到渐入渐出的平滑过渡效果,消除纹理拼接缝。最后,选取7种不同类型影像对本文方法和其他4种经典算法进行对比,并对8条行带影像进行拼接。实验结果表明：本文算法能高效地消除由于曝光差异与几何变形引起的拼接缝,适用于无人机影像快速处理。     

基于GF-2影像的大运河及河长制治理成效评价

基于遥感技术提出利用植被绿化面积、水体面积和景观格局等因素的时空变化对比评价方法,通过对高分遥感影像数据校正、融合、镶嵌和解译,计算植被指数、水体指数和景观格局指数变化,客观反映生态环境保护修复的时空变化情况,并且成本低,时效性强。基于大运河核心监控区北京段的试验表明:研究区内2015—2017年植被绿化面积减少,水体面积增加;2017—2019年植被绿化面积骤增,水体面积增加。从总体上看,植被绿化面积和水体面积均呈扩张趋势,景观格局趋于均匀化、规则化。在一定程度上体现了河长制推行下,大运河治理颇有成效,依此作为督察评估河长工作成效的数据支撑和依据,可量化,更具有客观性,是一种可行的方法。     

无人机序列影像快速无缝拼接方法研究

以一种快速无缝的方式对测区影像进行拼接是保障无人机充分发挥机动灵活优势的关键。在无其他控制点的情况下,仅通过利用无人机序列影像和自身记录GPS信息对整个任务区影像进行快速无缝拼接。根据GPS记录的坐标信息对测区影像进行分块。使用GPU-SIFT算法对分块后影像进行匹配与误匹配剔除。提出一种具有较小时间开销的拼接缝消除算法。实验结果表明,该拼接方法在保证一定拼接精度的前提下,大大提高了拼接效率,可为突然自燃灾害等紧急情况下提供应急数据源。     

大运河HGIS大数据与服务平台设计与实现

针对当前大运河大数据和服务平台在开放性程度、数据共享广度、提供服务深度和用户使用友好舒适度等方面存在一定局限性，设计实现大运河历史地理信息大数据与服务平台(GCHGIS),它是集数据、算法、模型、功能与服务为一体的有机耦合体，实现了一幅图联通古今，一幅图贯通南北。针对大运河的历史地理资料数据，进行多源异构时空数据的采集、存储、管理与分析；依托地理时空大数据建模与人工智能等数据挖掘手段，为政府部门、科研人员、政府咨询部门提供综合性的决策支持服务。