一种适合降落序列影像的快速匹配方法

针对嫦娥三号降落序列影像特征匹配耗时较多的问题,提出了一种适合降落影像的快速匹配方法。首先对待匹配的降落影像进行尺度变换,将二者进行统一,然后采用9×9大小的窗口进行基于Moravec方法的特征点提取。其次,基于降落过程几何模型约束,以相关系数为匹配测度,实现降落影像间的匹配。采用真实嫦娥三号降落影像开展了匹配实验。实验结果表明,特征点窗口大小为9×9,相关系数阈值为0.90时,提出匹配方法的性能最佳;此外,与经典SIFT匹配相比,提出的方法可以平均减少59%左右的匹配耗时,且误匹配率更小。研究成果对我国后续深空探测任务中降落影像的匹配工作具有重要的参考价值。     

基于特征线梯度约束SFS的月面地形重构方法

针对月面着陆器在下降过程中可能得不到足够的匹配点进行着陆区地形恢复的问题,提出了基于特征边缘线梯度比例约束的明暗恢复形状(shape from shading)算法。以Lommel-Seeliger反射模型模拟月球表面反射情况,建立辐照度方程。以地形特征边缘提取结果为基础,经过最小二乘拟合后,求解临近点的梯度比例因子,并通过表面光滑模型约束,演化得到剩余影像点的梯度比例因子,实现了对辐照度方程的量化约束,使得SFS问题正则化。采用模拟影像和真实月面影像对所提出的算法进行了测试分析,实验结果表明,所提出的算法能够有效的进行三维地形恢复,且恢复精度优于经典SFS算法中对实际地形恢复效果最好的Tsai算法。     

GPS/GLONASS 组合定位在LBS 系统中的应用

研究了GPS和GLONASS之间坐标系统和时间系统的转换关系,结合单系统伪距定位观测方程,推导出组合定位下的伪距观测方程及其求解方法,并编程实现。实验分析表明,GPS/GLONASS组合定位在观测条件不好的情况下,定位精度明显优于单定位系统。应用于LBS系统,将提高LBS的服务质量,推动LBS的发展。     

一种采用最小平方中值的改进极线校正方法

鉴于目前大多数极线校正方法均是采用随机采样一致性算法(random sample consensus,RANSAC)的鲁棒性估算进行,提出一种采用最小平方中值算法(least median of squares,LMedS)的改进极线校正方法。在未标定摄像机的情况下,首先使用SURF(speededup robust features)算子对立体影像进行特征点提取与匹配,然后利用RANSAC算法与LMedS算法对匹配点进行基础矩阵估计,基于基础矩阵根据极线校正准则对影像进行重采样,得到校正后的立体影像。最后利用垂直视差均值、方差和均方根距离3个评价指标对极线校正的结果进行精度评价。实验结果表明,与RANSAC算法相比,改进的方法消除垂直视差的效果更好,影像变形较小,可以为三维重建过程中视差图的生成提供更可靠的结果。     

基于无人机观测的水稻冠层样方多角度反射特点分析

无人机平台成本低和灵活性高的优点可弥补传统遥感平台的缺陷,为农业遥感近地表数据获取提供有效途径。任何型号无人机搭载传感器进行数据采集时均有一定的观测几何,但无人机观测几何诱发的方向反射差异及其在后续应用中的潜在误差仍需深入分析。利用无人机采集典型扬花期水稻田样方多角度观测,探讨其样方级别的方向反射及可见光植被指数的方向特点。结果表明：红、绿、蓝三波段的方向反射率差异分别可高达30.17%、22.03%和27.31%,传递到后续可见光植被指数其相对误差可达62.08%,尤其是对归一化绿红差异指数（NGRDI）、可见光波段差异指数（VDVI）影响较大。研究发现,角度影响是基于无人机观测开展定量研究时不可忽视的重要因素。     

梯度约束SFS的月面地形重构

目的 解决月面着陆器在下降过程中可能得不到足够的匹配点进行着陆区地形恢复的问题。方法 基于特征边缘线梯度比例约束的明暗恢复形状（shape from shading）算法。首先以Lommel-Seeliger模型模拟月表反射情况,建立辐照度方程;然后以地形特征边缘提取结果为基础,经过最小二乘拟合与表面光滑模型约束后,演化得到剩余影像点的梯度比例因子,实现对辐照度方程的正则化约束。结果 经过测试得到模拟影像的平均相对恢复精度可以达到-0.199,真实影像月面可以达到0.051和0.022。结论 本文算法能够有效地进行3维地形恢复,且恢复精度优于经典SFS算法中对实际地形恢复效果最好的Tsai算法。     

测绘类专业“导航学”课程思政教学探索

“导航学”课程是是测绘类专业教学中的重要内容。“导航学”课程的教学重点是融入导航与测绘前沿技术,讲授导航定位原理及其应用。本文对“课程思政”进行分析和解读,将“热爱祖国、忠诚事业、艰苦奋斗、无私奉献”的测绘精神融入“导航学”课程,在课堂教学中注重学生价值观的引导,为导航与测绘事业发展培育具有培养“爱岗敬业、吃苦耐劳、精益求精、务实创新”的工匠型测绘人才。