无人机遥感影像在水利监测领域的运用

无人机遥感影像技术具有较高的时效性和便利性等特征,在水利监测领域的应用表现出了较强的应急性,具有显著优势,不仅能保证水利监测工作的顺利开展,同时也达到了水利监测工作的各项要求。鉴于此,围绕水利监测领域相关工作展开论述,探讨无人机遥感影像技术的具体应用。     

基于深度学习算法和无人机遥感影像对植株的识别研究

传统的植株识别方法难以满足遥感影像数据的识别需求,在此情况下,急需一种有效的识别方法.本文分析了基于深度学习算法和无人机遥感影像对植株的识别,经分析显示,二者均具有一定的有效性,保证了植株识别的精度.     

基于无人机遥感影像的农业种植数量测量

为了发展精细农业并降低农业种植的人工成本,利用无人机遥感影像实现了农作物产量的智能化测量系统.该系统利用低空无人机拍摄农作物的遥感图像,将图像传入卷积神经网络进行特征提取.将卷积神经网络特征图传入特征金字塔网络提取不同尺度的特征图,再将每个尺度的特征图送入不同形状的滑动窗口处理,将特征图拼接起来.实验结果表明,该测量系...     

基于FME的无人机遥感影像几何校正

遥感影像几何校正的质量和速度将会直接影响到后续的数据处理和定量提取信息的质量.基于大数据量的3级无人机影像,探讨将其从西安80坐标转换到北京54坐标的快速处理方法.分别采用Erdas二次多项式变换和FME仿射变换进行单幅影像校正,对比发现仿射变换校正后的影像与参考卫星影像地物匹配效果更好,可达到应用的精度.并利用FME批处理功能,大大提高了工作效率.实验表明：当控制点精度满足要求且原始到目标坐标系的转换属于二维线性变换时,FME是快速几何校正的一种有效手段.     

无人机遥感影像在第三次土地调查中的应用分析

首先对无人机遥感影像与第三次土地调查相关进行了简单概述,其次对无人机遥感影像在第三次土地调查中的优势进行了研究,最后针对无人机遥感影像在第三次土地调查中的应用进行了分析。     

基于MapX的卫星遥感影像地图导航系统设计

针对现有的无人机矢量地图导航系统图像不直观、高程数据缺失和矢量点线位置精度有限等不足,基于MapX开发平台,设计了无人机地图导航系统的结构与功能方案。对卫星遥感影像地理信息关联及海量检索处理、矢量图层与栅格图层综合显示处理等关键技术进行了研究,并利用VC++6.0工具开发了一套地形地貌直观丰富、数据处理方便可靠的无人机卫星遥感影像地图导航系统。     

基于多源遥感影像的城市绿化遥感测定研究

随着遥感及相关技术的不断更新升级,遥感技术及其成果得到了越来越广泛地应用。为了更好、更快捷、更有效地对城市环境及其绿化情况进行监测,利用高分辨率及多光谱遥感影像来实施绿化及绿地率的测定,达到了预期的效果。     

基于深度学习的无人机遥感影像车辆检测

伴随着城市的发展,车辆数量在不断地增加。这一现象不仅增加了城市拥挤状态,而且还促使交通事故频发。要提高城市治理能力,就必须提高对城市车辆的监测能力。使用无人机对上海、赤峰地区的四个场景进行了低空摄影,获取了航空遥感影像数据,然后结合深度学习的Unet卷积神经网络技术对无人机影像中的车辆进行了单目标提取。结果表明,深度学习对无人机影像中车辆的识别能力远高于传统机器学习中的随机森林方法,达到了99%的超高精确度,且每个场景内汽车数的估算结果与真实数量极其接近。根据研究结果可知,将无人机和深度学习技术相结合的车辆检测方法具备实时性和现实可行性,可为城市的车辆实时监测和交通管理提供可靠的技术手段。     

基于改进SIFT算法的无人机遥感影像匹配

为解决无人机景象匹配导航及制导对匹配算法实时性要求较高的问题,对SIFT算法中的生成特征描述符环节进行改进,提出了以特征点为圆心构造同心圆环划分特征邻域的匹配算法;同时对匹配点对进行筛选,减小模型估计误差,提高精度。以大量的存在尺度缩放和角度旋转的遥感影像进行仿真,实验表明该方法在保持SIFT算法定位精度的前提下提高了算法的实时性。     

基于CNN的QuickBird遥感影像融合研究

为了充分利用QuickBird多光谱影像的光谱信息和全色影像的高空间分辨率信息,提出了一种基于细胞神经网络（CNN）的QuickBird多光谱和全色遥感影像融合方法.实验结果表明,相对于传统的影像融合算法,提出的方法具有更好的性能.     

基于POS系统和SIFT特征的无人机遥感影像拼接方法

传统的无人机遥感影像拼接采用的是航空摄影流程,这种方法拼接合成的图像几何精度比较高,但是拼接过程复杂、拼接速度非常慢、要求拍摄方式为垂直下视、无法进行实时拼接。基于POS系统和SIFT特征进行的遥感影像拼接,实时情况下能够完成无人机实时下传的垂直下视遥感影像的拼接,事后情况下能够完成垂直下视、摆扫模式遥感影像拼接,在拼接时还可以根据具体情况对图像进行降采样提高图像拼接速度。     

轻小型无人机遥感系统关键技术研究

无人机技术是当前发展的热点,利用轻小型无人机进行遥感探测可有效弥补传统遥感方式的不足。由于轻小型无人机自身条件的局限性,利用其构建遥感系统时仍有许多关键技术有待突破。分析了轻小型无人机遥感所面临的主要技术问题,明确了其关键技术,阐明了进一步的研究方向;设计了系统实现方案,给出了系统的总体结构和运行流程。     

影像配准中遥感影像库的应用

在目标变化检测和识别过程中,影像的高精度配准是极为重要的环节,它直接决定了变化检测和识别的成败,然而配准过程中参考影像的获取和配准控制点的提取一直是工程实践中的难点;以遥感影像库为配准参考影像,提取配准控制点,对系统内部处理的遥感影像进行精确配准,很好地解决了不同分辨率参考影像的获取和有效控制点的提取,并使待配准影像和影像库数据获得一致的地理坐标系统,能取得较好的效果。     

基于无人机影像的畸变校正研究

由于无人机体积小、重量轻,其在空中受到风力的影响较大,所拍摄的影像存在的畸变也比较大,因此,在影像匹配处理前进行畸变校正具有实际意义。利用Canny算子进行边缘提取,并依据Hough变换理论获得大量地物轮廓线;再利用以步长逼近获得像点真实坐标的反解算模型的方法来辅助校正并检测校正结果。同时,针对地物轮廓线之间存在平行、垂直等特点,提出了四边形连接法、平行线约束法等校正方法,并通过实验证明取得的结果令人满意。     

基于无人机影像的特征匹配算法技术研究

低空无人机航空摄影测量技术,目前已经在相关行业的各个领域得到了广泛应用.但是低空无人机获取的影像数据有下面特点:像幅小、覆盖范围小、像片数量多、影像地物类型多.这些特点导致影像易出现纹理结构相似的问题,会为影像特征的匹配带来很大的难度.针对低空无人机摄影测量影像的特点,本文主要研究了无人机影像匹配的算法,探讨了人工智能...     

基于KAZE特征的露天矿无人机影像匹配

无人机摄影测量是露天矿影像数据采集的重要方式.针对露天矿独特的阶梯状地形、 常规的无人机影像匹配算法匹配点数量少、 误匹配率高的问题,提出了基于KAZE特征进行露天矿无人机影像匹配.KAZE算法采用非线性尺度空间,能够更好地保留露天矿地物边缘信息.选取露天矿不同区域的5组无人机影像,分别与SIFT和SURF算法进行对比...     

基于遥感影像的城市植被信息提取研究方法综述

针对目前利用遥感影像进行城市植被信息提取的研究现状,对面向对象方法的IKONOS影像、基于高光谱遥感技术、基于NDVI与原始波段组合的植被信息提取这三种方法的关键步骤进行描述、比较。