基于深度学习的湿地遥感信息提取方法研究

在对湿地遥感信息提取的过程中,当特征分析深度达到一定水平时,便会出现退化问题,导致提取结果存在较大误差,因此基于深度学习研究了湿地遥感信息的提取方法。首先,对遥感信息进行预处理,以位置固定作为控制点选择的标准。将选定的控制点均匀分布在遥感图影像中,再利用二元多项式原理对原始的遥感图像像素坐标进行变换处理。其次,采用深度学习中的深度卷积神经网络,提取经过预处理的遥感图像信息,并在网络中引入残差块,以避免退化问题的出现。最后,个性化设置ReLU激活函数,实现对不同信息的针对性提取,以减小提取结果误差。测试结果表明,设计方法对于湿地温度植被干旱指数的提取结果与实际参数之间的误差稳定在0.01内,明显低于对比方法,说明设计方法有一定的实际应用意义。     

基于语义参数的三维复杂模型变形方法研究

针对含有自由曲面的三维模型不易变形的问题,提出一种基于语义参数的三维复杂模型变形方法,旨在实现三维模型的快速设计。该方法利用变形控制点作为模型变形的基本元素,通过设置语义参数实现层次化变形：以变形控制点带动分组部件变形,以分组部件促进三维模型整体变形。首先,采用Hausdorff测距法和均值聚类法,将已分组的电动车的自由曲面替换成二次曲面;然后,根据变形控制点间及与部件顶点的关系,计算各分组部件内部和外部的约束条件;最后,编辑修改定义在变形控制点上的语义参数,实现模型自定义变形。以电动车三维模型验证实验,结果表明,本方法支持用户通过修改少量语义参数对模型变形,有效提升三维模型个性化设计的效率。     

一种新的SAR图像斜距多普勒定位模型的直接解法

斜距多普勒定位模型是实现SAR图像无控制点定位的基本模型,因此如何高效准确地获得RD方程组的解成为实现SAR图像无控制点几何定位的根本问题,也是实现SAR自动图像定位的关键。首先利用地固坐标系下目标速度为零的特性,简化RD模型并整理为一元四次方程,然后利用一元四次方程求根方法,推导出斜距多普勒定位模型的明确数学解析解,并与常用的数值迭代求解方法进行比较分析,仿真结果验证了推导的正确性。新解法具有无需设置初始值,易于编程实现,鲁棒性高的特点。     

GIS中Jpg图形的地图绘制

利用ArcGIS软件中的ArcMap模块对Jpg图形进行地理图像配准,对Jpg图形加控制点并进行点的地理位置设置,可直接进行地图设置,也可根据这些控制点的信息与该软件中的数据文件进行叠加,这样就可将该图形作为一个图层,并与数据文件一起,运用GIS中的一些特性对Jpg图片进行处理,如加入经纬度设置,加入站点信息等。通过这种方法,在面对精细的地理数据文件短缺的情况下,可以利用扫描地图或网络截屏等方式,与GIS软件结合,为初学者处理图片提供方便。     

Vega中的路径工具在车辆虚拟行驶中的应用

仿真软件Vega可用于车辆行驶的虚拟现实中。介绍了Vega的Lynx界面中的路径创建工具,给出了路径设置的基本流程。结合构建的虚拟场景,成功尝试了创建路径和导航器实例、应用路径工具Path Tool编辑路径控制点和导航参数以及导航车辆的过程,并编程获取了车辆行驶中的姿态及运动参数;对创建与编辑路径时遇到的问题和注意事项进行了探讨,分析了控制点的设置对导航中车辆参数的影响。本例表明车辆虚拟行驶中的固定路径可由Vega来实现。     

基于图像匹配的星载遥感影像自动几何精校正算法

提出了一种新的基于匹配技术的自动几何精校正算法,可以解决遥感影像人工几何纠正方法精度差、效率低等问题。该算法基于控制点图像片与待校正影像匹配实现控制点自动选取,然后进行异常匹配检测剔除匹配错误的控制点,保证控制点选择的精确性,并最后对遥感影像实施精校正。同时,根据以往研究成果,提出了一种更加快速、有效的多判据匹配算法。以遥感影像（光学/SAR）实例进行验证,结果证明了该方法的有效性和鲁棒性。     

获取均匀控制点的遥感影像自动空间匹配方法

提出了两种可以获取均匀分布的控制点的遥感高分辨率影像空间域匹配方法。常规的灰度模板匹配方法为先进行手工选点粗匹配,然后用特征提取算子在原始图像中提取控制点,最后根据控制点提取灰度模板进行精匹配。基于上述方法,提出了两种控制点均匀化方法,分别为在控制点提取时和模板匹配后对控制点进行均匀化,并用实验证明匹配精度因均匀化的控制点分布得到有效提高。     

基于三次样条曲线绘制与实现

介绍了在VC++环境中实现计算机标图软件中典型区域一集结地域的绘制方法,重点给出了利用初始控制点生成区域图标新的控制点算法以及利用三次样条曲线进行绘制的相应代码,实现了区域的显示与灵活控制.     

基于控制点的玉米雄穗生长形态建模

介绍了一种绘制玉米雄穗的方法,主要结合了图形学和数学方面的有关知识,通过设置控制点以及调整坐标来进行玉米雄穗生长过程建模,在虚拟现实显示平台中很好地展示了玉米雄穗的形态和生长过程。     

GIS支持下的湿地遥感信息高精度分类方法研究

遥感影像高精度自动分类方法的实现是制约遥感数据应用的瓶颈之一。以知识和地理信息系统为支撑,进行湿地遥感影像的分类,并对各项分类方法的精度进行比较评价,从而为湿地遥感的分类方法提供依据。实验结果表明经辐射增强降噪处理后湿地边界更加明晰;而对于处于生长期的湿地影像,经过光谱增强缨帽处理后,明显提高了区分湿地亚类的精度。结合以上两种分类方法的优势,利用GIS技术对二者进行空间处理,取长补短,生成了湿地遥感影像分类图。实验证明基于3S技术的分类方法精度更高,是一种较好的湿地影像自动分类方法。