基于云理论的遥感影像分类方法分析

采用基于云理论的遥感影像分类方法,该理论兼容模糊性和随机性,通过逆向云发生器生成云模型,进而得出云的数字特征隶属函数,使用X条件云发生器计算隶属度,最后用极大判别法实现分类。通过与传统方法的实验对比分析,基于云理论的遥感影像分类方法有效地改善分类中的不确定性问题,提高分类准确度。     

一种顾及几何特征的云模型遥感影像分割方法

将云模型与模糊理论相结合,提出了一种基于不确定性的、顾及几何特征的遥感影像分割方法.该方法用分水岭算法对原影像进行分割获得初始分割图斑,再将图斑抽象成云模型,以云模型实现图斑对象表达;在基于云概念的光滑度、紧凑度定义的基础上,构造差异性度量准则和相应的云模型综合算法,并由云综合运算实现不同粒度空间下的区域合并,达到多尺度遥感影像分割的目的.几组实际影像数据的分割实验证明了该方法的有效性.     

基于云模型和关联度分析法的土地评价因素权重挖掘

采用云模型，将土地评价因素指标的自然语言描述映射为可细微变化的不同云滴，利用云不确定性推理，实现定性和定量的合理转换。在此基础上，结合关联度分析法，提出了一种新的土地评价影响因素权重获取方法，并给出了实验结果。     

一种新的基于云模型的宗地地价评估方法

利用云模型发生器和云不确定性推理实现地价影响因素语言值的定性定量转换,在此基础上,结合多元线性回归模型,对地价影响因素量化值和地价进行回归分析,提出了一种新的宗地地价评估方法,并进行了实例分析.     

基于激光反射率的点云与图像自动融合

提出一个基于激光反射率的点云图像自动融合算法,数字图像与点云反射率图像特征点匹配,得到数字图像特征点像点坐标和相应物点物方空间坐标对,采用直接线性变换算法(DLT)建立点云数据反投影至二维图像点的投影模型,实现点云图像自动融合,得到目标表面的全面信息,包括物体表面三维坐标和纹理信息。自动地实现点云图像融合,无需人工参与,提高效率和准确率,同时结合实验验证该算法的可行性。     

LiDAR测量点云融合影像的分块滤波方法

针对现有LiDAR地面点滤波算法对复杂地形地物适应性不强的问题,本文提出了一种融合点云与地面影像分块滤波的方法。首先,将地面影像与点云匹配,使点云从影像中获取更多的光谱纹理信息。然后,分析地物光谱、林地相对密度、点云高程特征、地面DSM模型及其坡度,并基于决策级融合将原始点云切割成若干独立的区块。最后,根据每块区域不同的多元细节特征,对IPTD滤波算法进行改进并利用搜索法优化参数,得到最优且稳健的结果。利用滤波后的总地面点通过插值算法得到的DEM模型和相关试验验证了本文算法的优越性。     

遥感云分类不确定性的多维混合熵模型评价

针对遥感影像提取信息分类过程中存在随机不确定性和模糊不确定性两种噪声,影响分类结果的准确性问题,该文在多光谱遥感影像处理中,通过对传统的混合熵模型进行多维化改进,提出多维混合熵的不确定性评价模型。采用云算法对遥感影像进行解译分类,获取相应的不确定性模型参数计算出信息熵和模糊熵,从像元和类别两个尺度构建出遥感云分类不确定性的多维混合熵评价模型。结果表明,多维混合熵模型能够充分考虑多光谱遥感数据的多维性,可以从不同尺度对遥感分类的随机不确定性和模糊不确定性进行有效全面地评价。     

基于2D-3D语义传递的室内三维点云模型语义分割

针对现有三维点云模型重建对象化和结构化信息缺失的问题,提出一种基于图模型的二维图像语义到三维点云语义传递的算法。该算法利用扩展全卷积神经网络提取2D图像的室内空间布局和对象语义,基于以2D图像超像素和3D点云为结点构建融合图像间一致性和图像内一致性的图模型,实现2D语义到3D语义的传递。基于点云分类实验的结果表明,该方法能够得到精度较高的室内三维点云语义分类结果,点云分类的精度可达到73.875 2%,且分类效果较好。     

DBSCAN聚类和改进的双边滤波算法在点云去噪中的应用

采用基于密度的DBSCAN聚类算法对点云数据进行去噪处理,然后通过改进的双边滤波方法进行光顺处理实现点云平滑效果,最终的结果不仅有效去除了噪声点,还保留了点云模型的特征。以沈阳民国时期代表性的建筑——沈阳金融博物馆为试验模型进行试验,结果表明：通过DBSCAN聚类算法处理后得到的点云数据,再经改进的双边滤波处理所得到的数据远远比原点云数据直接运用改进的双边滤波处理得到的数据精度高,点云去噪效果更好。     

面向水库大坝形变监测的三维激光扫描点云分析方法

根据黄龙带水库大坝两期高精度三维激光大坝扫描点云数据,本文提出基于正态分布的点云数据配准算法、改进原始渐进加密三角网滤波算法,运用点到面形变量对比分析模式监测大坝形变量,并进行源程序开发,实现一体化监测点云数据的加工、对比分析及建模处理。通过结果验证显示：①改进后的算法效率高、精度优,适用于大坝点云数据处理和对比分析;②开发的点云数据一体化处理软件简单易用,能够精准反映坝体变形情况;③黄龙带坝体稳定,尚无安全隐患。     

基于高维云模型和RBF神经网络的遥感影像不确定性分类方法

云模型是用自然语言值表示的某个定性概念与其定量表示之间的不确定性转换模型,RBF神经网络已经广泛应用于遥感影像分类。考虑到传统的RBF神经网络分类技术不能有效表达影像分类过程中存在的不确定性、难以自适应地确定隐含层神经元,本文提出了一个基于高维云模型和改进RBF神经网络的不确定性分类技术。利用高维正态云创建隐含层神经元,使RBF神经网络能充分表达影像分类过程中存在的不确定性。通过峰值法云变换和高维云算法自适应地确定最优隐含层神经元。通过基于概率的权值确定和频率阈值调整,进一步优化RBF神经网络的结构。实验表明,本文提出的方法有较高的分类精度,分类结果基本上与人眼目视解译一致。     

数字孪生技术在小型水库管理中的应用初探

针对我国小型水坝存在的安全隐患问题,本文基于数字孪生技术提出并构建了小型水坝数字孪生动态监管云平台,论述了小型水坝数字孪生平台建设思路。首先基于物联传感设备实现雨水情、坝体安全感知,然后通过构建室内外一体化精细三维模型搭建统一时空数据底座,实现视频监控与三维模型的融合,最后基于AI技术实现入侵检测,构建小型水库动态监管云平台。数字孪生技术能够为水库大坝提供全面的实时监测信息,实现实时连接与动态交互。本文初步探讨了数字孪生技术在水库大坝管理中的应用,可为小型水坝状态感知与安全管理提供参考。     

改进D-LinkNet模型在国产卫星影像云检测中的应用

大部分国产卫星波段少,利用传统方法难以进行云检测。本文提出了基于改进D-LinkNet模型的云检测算法,并应用于国产卫星遥感影像的云检测。首先,利用自然资源部国土卫星遥感应用中心提供的人工勾云样本生成二值图标签;其次,对D-LinkNet50的编码器进行改进,使用带有通道注意力机制的ResNeSt50-Block替换原始的ResNet50-Block;然后,对损失函数进行加权,测试分析发现只用交叉熵损失作为损失函数时,检测精度更高;最后,使用条件随机场（CRF）对预测结果进行后处理。试验结果表明,改进D-LinkNet模型在测试集上的IoU提升了1.93%,精度提升了2.45%,保持了较好的云边缘信息,云检测效果高于原D-LinkNet模型。     

一种基于全站扫描的特征点自约束点云变形分析方法

为了对大坝、高层建筑、滑坡区、采空区等危险变形体进行变形观测,针对智能全站仪、GNSS测量、三维激光扫描等变形监测技术无法很好地实现变形特征点和点云的综合变形分析问题,提出了基于全站扫描特征点自约束点云变形分析方法,获取变形体的离散特征点和整体点云变形数据,利用特征点形变矢量求取点云至模型的形变量,从而刻画变形体的整体形变信息。试验结果表明,利用本文所提出的方法能够成功计算出点云至模型的形变量,经统计分析,所有点的形变量真误差的期望值为-0.04 mm,结果精度为1.2 mm。试验结果能够反映变形体的整体形变信息,且具有较高精度。     

一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法

机载LiDAR采集的点云数据中会存在一些局部区域地面点稀疏的情况,利用这些稀疏地面点构建DEM时会出现“三角面片化”的问题,严重影响DEM的质量。为此,本文提出了一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法：将稀疏点云作为高精度控制点,在尽量保持原始DEM的地形形态特征的前提下,通过高斯核函数加权迭代插值算法对DEM进行高程局部改正,实现稀疏点云与DEM的一致性融合。试验分析表明,融合后的点云数据得到了较好的补充,由此构建的DEM地形形态自然,在精度上相对于融合前的稀疏地面点云有一定改善,在弱精度区域的可靠性有显著提升。     

改进蝙蝠算法优化极限学习机的大坝变形预测模型分析

针对大坝变形监测数据中存在的非线性关系强和传统大坝预测模型精度不高等问题,本文利用改进蝙蝠算法选取最优的参数作为极限学习机的连接权值和阈值,并提出了一种基于改进蝙蝠算法（IBA）优化极限学习机（ELM）的大坝变形预测模型（IBA-ELM）。将IBA-ELM模型应用于工程实例,通过对某地水库大坝监测数据预测分析,验证IBA-ELM模型、BA-ELM和GA-ELM模型预测结果并进行精度评价,3种模型的预测值与实测值平均绝对误差分别为1.178 3、0.459 8、0.335 6 mm,IBA-ELM模型的预测精度高于另外2种模型,表明IBA-ELM模型能有效提高大坝变形预测能力。     

进化多核相关向量机的大坝变形预测

针对大坝变形系统的非线性、复杂性以及不确定等特点,提出一种优化多核相关向量机的大坝变形预测模型方法。通过对实验数据进行归一化处理,核函数的加权组合以及遗传算法对模型参数的优化,建立遗传算法优化多核相关向量机的大坝变形预测模型。实验结果表明:数据归一化能归纳统一样本的统计分布性,加快梯度下降求解最优解速度和提高预测精度;优化的加权核函数能有效提高模型预测精度;各项精度指标值均优于BP神经网络方法、多项式核相关向量机方法预测精度,证实优化的多核相关向量机模型是一种精度较高的大坝变形预测方法。     

三维点云数据实时管理的Hash map方法

本文基于机器视觉探讨数字摄影测量三维构像下的智能数据处理要素之一：海量点云高效管理技术,提出了一种基于GPU的hash map三维点云数据组织的改进算法,算法可以高效地完成数据的动态插入、更新和索引,而不受数据规模限制。同时,通过传感器位置姿态估计当前活动范围,进行主机与GPU的数据交换,保证了GPU的低内存占用率。在搭载不同等级显卡（GTX960、GTX1050、GTX1060）的计算机设备上试验,本文算法均可以达到60 fps以上的帧率（单帧处理点云数：2.11×10⁵）,证明算法满足了三维构像中三维点云数据高效管理的要求。