无人机低空遥感影像的自动拼接技术研究

针对无人机低空遥感影像拼接问题,引入一种基于加速鲁棒性（SURF）特征的匹配方法,该算法具有稳健和高精度特性,能够实现低空影像的快速匹配。文章采用L-M优化的全局拼接策略,实验表明,该策略能有效减小累积误差的影响,实现了测区影像的自动全景拼接。     

基于无人机自标定的表面流场测量方法

针对无人机图像标定及配准等关键技术问题,提出了一种基于无人机自标定的表面流场测量方法。该方法基于运动恢复结构(SFM)三维重建技术完成无人机图像自标定,采用加速稳健特征变换(SURF)方法对无人机图像进行配准。将该方法应用于南京市三汊河河口闸下游表面流场测量,结果表明,基于SFM的三维重建精度可以满足自标定的要求,不需要另外设置地面控制点对无人机图像进行标定,简化无人机标定过程, SURF方法可有效地消除无人机位置飘移对表面流场测量结果的影响。     

一种新的扫描点云自动配准方法

点云数据配准是三维激光数据处理的关键问题,结合曲率进行配准是点云配准非常有效的一种方式。为了提高配准的速度和精度,针对点云曲率和RANSAC算法的特点和应用,分析了两种方法之间的优缺点。研究了一种结合曲率的RANSAC点云配准算法,并利用改进的ICP算法对点云进行精确配准。结果表明:基于曲率的RANSAC算法能够显著提高初始配准的速度和精度,同时改进的ICP算法比原有ICP算法提高了二次配准的速度和精度。     

SIFT算法在无人机遥感影像特征提取中的应用

无人机遥感快速、灵活,应用十分广泛,无人机影像特征点的提取和匹配是无人机遥感应用的基础工作。SIFT是目前应用十分广泛的尺度不变的图像特征点检测算法,对图像的多种变形都保持不变性,同时对噪声和光线变化也保持一定的稳定性。SIFT算法属于计算密集型问题,运算时间长,文章利用GPU对SIFT算法进行了并行处理,经测试对比,在保证良好特征点提取和匹配效果的前提下取得了良好的加速比。     

基于Cult3D的大坝工程施工图像智能配准方法

传统配准方法对于大坝施工遥感图像的配准性能较差,因此提出一种基于Cult3D的大坝工程施工图像智能配准方法。首先创建基于Cult3D的三维模型,方便施工参照;设计Cult3D建模开发流程,完成模型的交互和拼接,明确图像中特征点标记要求并进行匹配;最后对图像进行变换,完成配准。实验结果表明,所设计的图像智能配准方法性能与原有方法相比有一定提高。     

面向无人机水域影像的自动拼接方法

基于无人机航拍的水域影像,研究了该类影像的自动拼接方法。针对水域与陆地共存的影像(水域面积占比例较大,影像灰度值较小),利用SIFT和Harris算子共同提取特征点,再用RANSAC算法对错误匹配进行筛选,从而完成图像拼接。针对影像内容完全是水域的情况,利用无人机携带的POS定向数据辅助图像拼接。最后,以近海面油污监测的实例,阐述了本研究在无人机水资源监测和应急救灾中的实际应用价值。     

影像配准误差对高分辨率遥感影像变化检测精度影响的研究

以多时相遥感影像几何配准模型为理论基础,研究相对配准误差对高分辨率遥感影像变化检测精度的影响.首先,分析了配准误差和影像波段、地类复杂度之间的关系；其次,研究了相同配准误差条件下,每个不同波段的敏感程度以及不同地类复杂度区域的差异性.实验选取地类复杂度不同的QuickBird真彩色影像区域为实验数据,结果表明配准误差对...     

河道安全巡检中的船舶可视化监测方法

针对河道安全巡检中的船舶可视化监测难题,基于高分辨率彩色图像识别技术,提出了一种河工模型试验中船模运动轨迹可视化测量方法和一种基于无人机的河道船舶轨迹跟踪方法。试验结果表明,船模运动轨迹可视化测量方法的测量值与实际值之间的最大相对误差为-3.284%,精度可以满足河工模型试验要求;船舶轨迹跟踪中采用加速稳健特征变换(SURF)方法对无人机图像进行配准,能有效地消除无人机位置飘移对船舶运动轨迹跟踪结果的影响,实现河道中多个船舶目标的运动轨迹同步可视化跟踪监测。     

无人机航摄大比例尺地形图精度分析及优化措施

无人机低空摄影技术在实际生产中得到广泛应用。无人机低空摄影测量技术不仅应用于小比例尺地形图的测绘,还被应用于大比例尺地形图的测绘中。结合华鹞P310无人机、大疆悟2和精灵4小型无人机在具体项目中的应用情况,分析不同类型无人机低空摄影技术在大比例尺地形图测绘中的精度情况。提出尽量做到先像控后摄影,提高像控点精度;定期检测相机,提高畸变参数精度;优化相机航摄参数,提高影像清晰度;及时更新升级空三加密软件,提高影像匹配质量。     

基于小波变换的高光谱遥感影像光谱匹配技术研究

以中国的高光谱影像OMIS为例,研究了基于小波变换的高光谱遥感影像光谱匹配算法,然后将该方法用于遥感影像智能化解译。实验结果表明,该算法先对光谱曲线进行小波去噪,再对不同频率信号进行小波多分辨率分析,能够在匹配过程中拉大异类间的特征值距离,提高分类精度。     

基于LPS的无人机水土保持监测数据处理与优化

常规的LPS处理流程对外方位元素精度要求较高,且自动生成同名点匹配精度不高及人工筛选工作量大,DTM及正射影像结果精度难以掌控。本文提出的航测数据处理优化方案可有效修订POS数据系统误差,提高匹配精度;在第一次优化基础上可减少人工筛选同名点工作量,提高整体空三解算控制点精度;对因裁剪线问题引起的图斑缺失、错位、扭曲等现象也进行了改进,提高了正射影像自动拼接效果和精度。     

水稻种植面积遥感提取中田间作业路的消除方法

利用多时相遥感数据提取水稻种植面积是一种快速、高效的方法,但在高空间分辨率的遥感数据源中很难在一个作物物候期内获取多时相影像,高分一号卫星(GF-1/WFV)在16 m分辨率上实现了较高的时间分辨率,但由于存在混合像元,阈值分割尺度的设定会影响水稻面积提取精度。针对此类问题,混合像元分解模型可以有效排除异质地物的干扰。本文以GF-1/WFV遥感影像为数据源,选取银川平原水稻集中分布区破碎化程度不同且仅含有田间作业路和水稻的3个水稻样地作为实验区。首先,利用水稻分蘖期水体特征与孕穗期植被特征较为突出的特点,通过阈值法分类初步获取水稻的空间分布范围;然后在地表反射率遥感影像上选取田间作业路和水稻端元波谱曲线。结合线性混合像元分解模型,根据水稻丰度比例提取最终的种植面积。最后利用高空间分辨率的高分二号遥感影像对提取结果进行精度验证。结果表明,耦合两种方法提取水稻面积的面积精度为96. 33%,比阈值法提取水稻面积的精度提高了14. 63%,有效地排除了田间作业路对水稻面积提取精度的影响,为农作物种植面积信息的精确提取提供参考。     

基于无地面控制测量校正影像的无人机航测应用

以四川省北川县陈家坝乡太洪村唐家湾滑坡为例,介绍了无人机航测在滑坡地质灾害应急调查中的优势与作业流程,并阐述了无人机航测获取灾区正射影像图(DOM),制作数字高程模型(DEM)等一系列数字产品和进行灾害解译分析的方法。由于灾情紧急,没有充足时间在调查区域内做地面控制测量,存在一定的精度误差。为了验证无人机航测成果是否能满足此次应急调查的需求,使用地面三维激光扫描仪采集滑坡重点区域数据制作数字高程模型,并且引用滑坡发生前已通过地面控制测量校正的前期影像,将这2次数据分别与此次无人机航测获取的数据进行叠加配准对比以验证精度,从而证明了无人机航测应用于滑坡地质灾害应急调查的可行性和可靠性。     

高分二号卫星遥感影像快速几何精校正方法

卫星遥感影像的几何精校正作为遥感图像应用的基础工作,是削弱影像本身与真实地形形态差异的重要手段。文章以高分二号高光谱遥感影像为研究对象,运用SIFT算法结合GPU并行运算快速的提取、匹配特征点,基于多项式校正模型实现影像的几何精校正,最后通过试验分析,证明此方法在保证影像几何精度的前提下,大大提高了计算效率。     

基于高光谱数据和雷达融合的滑坡信息提取

为了改进微地形滑坡遥感影像分类技术,从而提高微地形滑坡遥感信息提取的精度,采用湖北宜昌部分地区的无人机航拍高光谱影像(HSI)和激光雷达(LiDAR)数据作为研究数据源,并对高光谱和LiDAR数据进行融合,最后采用结合注意力模块(CBAM)的卷积神经网络(CNN)方法,对融合后的数据进行滑坡信息提取。研究表明,利用高光谱和雷达数据的优势,可以更准确地提取滑坡信息。     

相关系数和最小二乘影像匹配算法的实现与研究

基于相关系数的影像匹配和最小二乘影像匹配是两种比较基础的影像匹配方法。介绍了这两 种方法的原理,算法的设计与实现,基于相关系数进行核线影像的匹配以及进一步采用最小二乘进行影 像匹配,并根据试验结果对两种方法进行分析,从提高运行效率和提高精度两个角度提出了优化思想, 为提高影像匹配效率提供了参考。     

星载SAR干涉测量生成DEM的两个关键技术的研究

以欧空局重复轨道的ERS-1/2数据为例,论述了星载SAR干涉测量生成DEM过程中的关键技术及其实现.讨论了InSAR生成DEM的一般过程,其中的复型数据的高精度配准与相位解缠是生成DEM所必须解决的两个关键.重点论述了达到子像元精度整体匹配技术的复图像高精度配准方法,各种相位解缠方法及其优缺点.通过生成一幅德国波恩地区的DEM,阐述了相应软件的研制及实验结果.     

基于混合像元分解的武汉市湖泊面积变化监测

以中等分辨率Landsat TM/ETM+为数据源的常用水体提取方法有阈值法、谱间关系法、归一化水体指数法和分类法,然而这些方法都未考虑混合像元的影响.遥感影像上不可避免的存在着混合像元,这使得基于像元的遥感信息提取精度难以满足较高精度应用需求.首先利用混合像元线性光谱分解方法从2006年武汉地区LandsatTM影像...     

基于MODIS数据的悬浮物遥感反演研究

为了分析卫星MODIS影像数据计算水体浊度的精度,探索利用卫星遥感数据监测水体水质的方法,以武汉东湖为研究区域,布置了水体浊度监测点。利用光谱分析法,将MODIS影像的光谱数据转化为浊度数据,并与地面准同步悬浮物浓度实测数据进行比较分析,建立了适合东湖水体的悬浮物浓度遥感定量估算模型。模型估算结果表明,根据MODIS影像数据所得的水体浊度数据精度满足相关要求,MODIS数据应用于湖泊水体悬浮物浓度监测具有可行性。     

基于样区纯化的BP神经网络多光谱影像分类研究

提出了一种基于局部自动搜索和光谱匹配技术训练样本纯化的BP网络分类方法。利用影像的空间信息在图像局部范围内自动搜索和选择最佳样区位置,再用光谱匹配对寻找到的最佳样区在光谱空间上进一步纯化。从空间和光谱两个角度对样区进行了纯化,使得训练样本更适合遥感图像分类的要求,最后利用BP网络对遥感图像进行分类。实验结果证明,原始遥感图像经过样区纯化算法处理后,目视判读效果和数值分析都表明提高了分类精度。