无人机低空航摄的矿山地质灾害精细探测方法

为精确识别矿山开发和矿山环境目标、促进矿业开发的可持续发展,文章基于无人机低空航摄获取的矿区高分辨率正射影像及大场景立体正射影像对,并结合开采沉陷预计下沉等值线,定性与定量分析矿山开发和矿业活动对土地资源、建(构)筑物、主要工程设施的影响与破坏,以及矿山地质灾害的类型、规模、损失及危害等。实际工程应用结果表明:同现有的常规和卫星遥感监测技术相比,该方法减少了大量外业工作量且具有较高的精度和速度优势,从而为矿山地质环境的精细探测提供了一种可行的途径和实践参考。     

高分辨率彩色遥感影像变化检测方法研究

目前已有的对象级变化检测方法中的像斑对象特征提取算法大多只提取单波段的特征,无法对彩色影像有直观整体的描述,针对这一问题,本文提出了一种高分辨率彩色遥感影像变化检测方法。首先对分割后得到的像斑统计颜色直方图,计算其推土机距离作为光谱特征差异量,另外通过像斑的彩色图像灰度共生矩阵计算熵统计量,对应像斑间熵差值作为纹理特征差异量;最后结合在彩色空间计算的两种差异量构造差异影像,通过支持向量机（SVM）将差异影像中的像斑分为变化与不变化两类别。选择江苏省苏州地区资源三号影像进行了试验,结果表明该方法可以很好地实现高分辨率彩色遥感影像的变化检测。     

行业高校测绘卓越工程师多元化培养模式构建研究与实践

“测绘卓越工程师教育培养计划”是《国家中长期教育改革和发展规划纲要》高等教育改革和发展中具有战略性意义的一项重要任务。本文紧抓人才培养模式创新的关键性要素作为切入点,创建了一套行业需求为导向的测绘工程专业卓越人才培养体系,搭建“高工程素质、强实践能力”的人才培养模式,完善专业课程体系,加强师资队伍建设,强化多元实践教学,构筑创新实践平台,着力提高学生的工程意识、工程素质和工程实践能力。     

利用多分类器自适应级联模型的高分二号影像分类

针对传统单一分类器分类效果不够理想,存在各自的不足,以及已有的多分类器级联模型不能根据待识别样本特征进行动态调整优化等问题,提出了一种基于多分类器自适应级联模型的遥感影像分类方法。该模型选取各类别最优分类器进行级联组合,以待识别样本在整体性能最优分类器的表现对类别最优分类器作出自适应调整,对高分辨率影像分割后的像斑对象输出类别信息。以杭州区域高分二号遥感影像进行分类试验,结果表明,本文方法相比于单一分类器及已有的级联模型具有更高的分类精度。     

宽基线立体影像Harris-Laplace特征的最小二乘匹配算法

针对宽基线立体影像匹配的困难,本文提出一种基于Harris-Laplace的最小二乘匹配算法.算法基于Harris-Laplace特征检测器获得精度较高的初始特征点,对初始特征点进行NCC匹配,并应用基本矩阵F与单应矩阵H估计剔除误匹配点对,采用距离加权最小二乘匹配算法进行扩展匹配并同时保留定位精度较高的原始Harri...     

方差齐性检验与模糊评价的遥感影像变化检测

针对高分辨率遥感影像地物空间结构复杂、光谱纹理信息丰富的特点,该文提出一种基于Levene检验及模糊评价的遥感影像变化检测方法。首先,对预处理后的两期影像叠置分割得到图斑对象,提取其光谱、纹理等特征;其次,利用改进的Levene检验法统计各图斑变化信息得到候选变化图斑,经IHS变换获取影像色调信息,结合纹理特征进行变化向量分析;最后,通过迭代的方式确定阈值并计算候选图斑的变化隶属度,确定最终变化区域。选取江苏省某地区ZY-3高分辨率遥感影像进行实验,结果表明:改进的Levene检验法很大程度地减少了后续的计算量,提高了变化检测精度,对于相对辐射差异较大的非变化图斑具有良好的容错性;采用色调-纹理特征及模糊评价法可以有效地降低漏检及虚检率,提高变化检测精度。     

融合颜色-纹理模型的均值漂移分割算法

针对常规的均值漂移算法在特征空间聚类时未考虑图像的纹理信息从而导致分割精度不高的问题,该文提出了一种融合颜色-纹理模型与均值漂移的改进分割算法。首先,对原始影像进行同等组滤波和颜色量化,得到颜色-纹理模型;其次,利用均值漂移算法对滤波影像进行初始分割,得到同质性较好的初始分割区域;最后,将颜色-纹理模型及初始分割对象轮廓信息应用于区域合并过程中,结合形状特征增强分割对象的紧密性。该算法充分结合了图像的颜色、纹理特征,通过对不同类别的遥感影像的分割实验进行分析,结果表明分割效率和分割质量均得到较大提升,且具有较好的适用性、可靠性及精确性,对遥感影像中纹理信息丰富的植被、密集建筑区等具有较好的分割效果。     

一种适合于数字近景影像的绝对定向方法

数字近景影像的绝对定向同经典的航空摄影测量有很大的不同,为提高数字近景影像的绝对定向精度,提出了一种基于逐次相关条件平差模型的近景影像绝对定向方法。首先给出计算绝对定向参数初始值的严密公式。然后利用绝对定向方程的严密线性化形式进行逐次相关条件平差。同传统的基于经典间接平差的绝对定向方法相比,该方法可有效提高绝对定向的精度,非常适合于数字近景影像的绝对定向。     

基于SIFT的宽基线立体影像密集匹配

提出基于对极几何和单应映射双重约束及SIFT特征的宽基线立体影像多阶段准密集匹配算法。算法包括三个阶段：①基于特征点的空间分布和信息熵选取一定数量的最优SIFT特征点集并进行最小二乘初始稀疏匹配及立体像对的基本矩阵和单应矩阵估计;②对于其余特征,利用同名核线倾斜角及SIFT特征的尺度信息对匹配窗口的仿射变换参数进行迭代优化及变形改正、提取仿射不变SIFT特征描述符,并基于双重约束信息及欧氏距离测度进行匹配;③考虑宽基线立体影像较低的特征提取重复率,对第②步左右影像中未能成功匹配的特征点,基于双向搜索策略,采用基于盒滤波加速计算的SSD测度在变形改正后的双重约束区域中进行匹配,并对匹配结果进行加权最小二乘拟合定位。实际的宽基线立体影像试验结果证明了算法的有效性,可为后续的三维重建提供较为可靠的密集或准密集匹配点。     

基于多特征融合的遥感影像变化检测算法

针对传统的变化检测算法主要依赖像斑的光谱信息,未能有效地利用影像多特征检测优势的问题,基于面向对象的分析思想,提出一种多特征融合的遥感影像变化检测算法。首先,以多尺度分割的影像对象为基础,统计各对象的颜色直方图和边缘直线梯度直方图;然后,利用推土机距离计算不同时期对象之间的颜色距离和边缘直线特征距离,采用自适应加权方法将颜色距离和边缘直线特征距离组合构建对象的异质性;最后,采用直方图曲率分析获得像斑的变化检测结果。实验结果表明,该方法能够充分融合颜色和边缘直线特征,提高变化检测的精度。