卫星影像像控点的自动转点方法研究

针对以往多源影像中人工选取同名点费时费力并且精度低,本文首先利用SIFT特征匹配得到的同名像点作初值进行仿射变换,生成变换后影像,然后对基准影像与变换后影像进行相关系数匹配并利用双向匹配删除误匹配点,最后通过仿射逆变换得到原始影像上的同名像点位置。利用此方法对资源三号影像后视影像和实践九号全色影像进行试验,实验证明,结果明显优于在原始影像上直接进行相关系数匹配,可以很好地代替人工选点工作,大大减小了人工选取同名点的工作量。     

采用无人机影像生成高原山区高精度DEM的一种方法

无人机低空遥感作为一种新兴的航空摄影手段,近年来应用越来越广泛。在高原山区测绘大比例尺DEM往往难度较大,本文通过研究,提出利用无人机低空摄影获取数码影像,外业采用GPS测量少量控制点,内业采用多视影像匹配技术自动构建空中三角测量网,然后通过光束法平差实现快速解算,最后生成大比例尺DEM成果,实践证明是可行的。     

高精度CORS站像控点自动提取方法

CORS站持续稳定运行产生了海量高精度定位点数据,如何挖掘提取高精度可用像控点,以替代部分像控点人工选择或外业测绘工作,具有重要推广价值。本文提出了一种基于高精度CORS定位数据的像控点自动提取方法,并研发了像控点自动提取工具。首先采用Douglas-Peucker算法实现轨迹简化;然后利用ST-DBSCAN提取聚类中心;最后进一步栅格化,优化提取得到高可用像控点集。试验结果表明,像控点提取结果的准确率在94%以上,大大减少了像控点采集的工作量,重复利用高精度像控点信息具有广阔应用前景。     

一种基于角点特征的遥感影像自动配准方法

本文通过对Harris算子进行改进,自适应地提取角点特征,然后基于角点特征进行由粗到精的匹配,完成影像的配准;并利用MODIS影像、TM影像和HJ-1卫星影像3种不同分辨率的遥感影像进行配准实验,结果表明该自动配准方法能够达到亚像素级的配准精度,是一种高精度的影像配准方法。     

基于无人机影像生产高精度DEM的实践

无人机低空遥感是卫星遥感与航空遥感的有效补充手段,在小范围大比例尺地形测绘领域发挥了积极有效的作用．通过生产实例,介绍采用多视影像匹配自动构建空中三角测量网技术,实现无人机影像的快速解算,提出生产大比例DEM成果的方案．     

一种结合SIFT和边缘信息的多源遥感影像匹配方法

针对多源遥感影像间几何变形和灰度差异造成的匹配困难问题,提出一种结合SIFT和边缘信息的影像匹配方法。首先在高斯差分尺度空间进行特征点检测,并采用相位一致性提取可靠的边缘信息;然后结合改进的SIFT和形状上下文对特征点进行描述;最后将欧氏距离和χ2统计作为相似性测度获取同名点。相比于SIFT算法,本文方法可有效地提高匹配正确率,并获得更多的同名点。     

基于LiDAR点云的高精度DEM构建方法

对激光雷达测量点云滤波分类出真实地面点,通过不同的方法构建高精度的数字高程模型,包括不规则三角网模型和Grid模型,采用等值线回放法和检查点法分别从定性和定量角度评估DEM的精度。实验表明,线性三角网插值法构建的DEM边界约束最好、精度较高,且效率最高,是Li DAR点云构建高精度DEM的最优方法。     

地面激光点云与数码影像自动高精度配准

针对地面激光雷达点云和数码光学影像非同源异质数据自动配准困难的问题,本文提出了基于互信息的两种数据同名特征高精度自动提取的方法。首先,把点云数据生成中心平面投影的反射强度图像和基于RGB信息的彩色图像,应用点云彩色图像和数码光学影像的匹配,确定点云与影像的粗配准参数;然后,对反射强度图像进行特征提取,应用粗配准参数确定其在数码光学影像上的初始位置,应用互信息实现非同源数据的高精度匹配;最后,应用罗德里格矩阵和选权迭代方法计算高精度配准参数,生成三维彩色模型。试验证明,本文方法可以解决地面激光点云和数码光学影像非同源异质数据的配准问题,具有一定的研究和应用价值。     

一种引入 RANSAC 算法的匹配点云规则化方法

针对影像匹配点云的大数据量和分布不规则化问题,本文提出了一种基于平均模型的RANSAC规则化方法。该方法首先对匹配点云进行格网化,然后以格网为基本单位,利用RANSAC方法重复随机抽取多个样本,根据高程平均模型和设定的判断条件得到最终一致集,最后基于该子集利用平均模型和最邻近原则完成该格网的规则化。对比实验证明,本文方法在保证数据精度的同时,大大提高了数据的简化度和可靠性。     

倾斜影像中提取高精度DEM的方法研究

针对传统航空影像获取的DSM在立面及局部地面、建筑物屋顶空间信息的不足,获取高精度DEM较为困难的问题,提出了基于倾斜影像提取高精度DEM的方法。首先对倾斜影像获取的点云DSM结构进行分析,得出了DSM具有几何约束特点,能够在城区很好地区分地面点和地物点;然后指出对DSM滤波处理是获取高精度数字高程模型（DEM）的关键技术,提出了基于法向量差值区域生长分割TIN的滤波方法;最后选取吉林省敦化市的倾斜影像数据进行了滤波试验和算法验证。试验结果表明,该方法能够快速、有效地滤除不同尺寸的建筑物、植被和其他地物,获取高精度DEM。     

基于SSW点云数据的矢量地图平面精度自动校验方法

常规的矢量地图精度校验采用抽样与实地测量,外业工作量大,自动化程度低。针对这一问题,本文提出基于SSW激光点云数据的矢量地图平面精度自动校验方法。首先,使用车载激光扫描器获得道路两侧高精度点云数据,并对点云数据进行滤波、坐标转换和精度检验;其次,基于多特征识别算法,使用SWDY软件提取点云特征点线;最后,利用最近邻法搜索待检矢量图中的同类地物特征点线,并计算匹配点线对的中误差。以兴化城区为试验区,采用该方法检测该地区1：1000比例尺的矢量地图平面精度,试验结果显示,成功匹配了点云数据205个地物特征中的201个,矢量地图的总体中误差为0.26 m,且能够发现待检测矢量地图中的采集丢漏与明显错误。本文方法可以减少现有检测方法的野外实测工作量,增加检测样本数量,降低检测过程中的人为干扰因素,有效提升检测的可靠性与检测效率。     

基于点云滤波的DOM自动生产算法

针对目前生产高精度DOM生成效率低、人工编辑干预较大等现状,提出了一种基于点云滤波的DOM自动生产方式。该方法通过对空三解算后的影像匹配密集点云DSM,使用基于TIN的加密滤波方式进行滤波计算,解决了滤波后空洞区域插值问题,制作出满足微分纠正需求的DEM模型,并基于该模型进行微分纠正生成DOM成果。通过选取ISPRS城区试验数据和实际工程山区数据进行验证,证明该算法不仅提高了效率,同时优化了成果质量,DOM成果精度符合规范要求。     

控制点识别的全自动相机标定算法研究

针对现有相机标定环节中控制点需要手动选取,标定自动化程度不高,效率较低的问题。该文在圆心投影点精确定位研究成果的基础上,提出了一种基于角距的控制点自动识别算法,解决了三维高精度控制场下全自动相机标定的关键环节。初步实验表明,在同等条件下,基于该方法的全自动标定精度、效率和稳定性均优于传统人工选取控制点的标定方法。     

数字地面模型(DEM)和正射影像(DOM)的设计与实施

从1:2000比例尺数字地面模型(DEM)和1:2000比例尺正射影像(DOM),设计与实施过程入手,系统的阐述了数字地面模型(DEM)和正射影像(DOM)的设计与实施过程和方法。成果的精度经全野外实地全站仪检测比较,符合成图的精度要求,结论认为这项成果能够广泛应用于测绘生产中应用。     

融合激光点云与影像点云的精细化DEM生成

针对地面激光扫描及无人机航摄技术在实际外业测量中受视场角限制或遮挡等因素的影响而难以获取待测区域完整的点云数据的问题,本文在经典ICP算法的基础上,提出了一种顾及高程差异和点云密度的激光点云与影像点云融合方法。通过差分数字高程模型对点云进行分块,并基于点云密度选取融合范围,将分块后的影像点云配准到激光点云的孔洞和稀疏区域。本文方法能够提高激光点云与影像点云的融合效果,保持激光点云的精度并保留更多的细节特征,实现激光点云与影像点云的高质量融合。     

基于密集匹配点云的DEM生产可行性研究

无人机倾斜摄影直接生产的成果通常包括三维模型、TDOM、DSM等,然而规划设计通常不能直接利用倾斜数据输出的DEM,需要辅以人工编辑。作为倾斜摄影影像处理的过程成果,密集匹配点云未得到充分利用。其与激光雷达点云具备相似的结构,且点云密度可自由选择,在不考虑数据量的情况下,密集匹配点云的点密度可数倍于激光雷达点云。此外,密集匹配点云无需单独赋色,即具有纹理信息,对人工目视编辑自动分类后的地面点具有一定的辅助作用。本文对比分析了同一测区的密集匹配点云与激光雷达点云,验证了密集匹配点云用于房屋建筑区及稀疏林区地面点滤波并生产DEM的可行性。     

相机检校控制场像点坐标自动定位与高精度量测

针对三维控制场相机检校中像点坐标的量测精度和效率较低的问题,该文研究在三维控制场物方控制(编码)点三维坐标已知的情况,通过对编码点自动识别与定位,借助直接线性变换(DLT)方法计算影像投影变换参数,实现影像控制点像点坐标自动初定位。通过边缘检测、最小二乘椭圆拟合、最小二乘直线拟合等步骤,实现控制点像点坐标的高精度定位量测。试验表明,此方法可实现控制点像点坐标全自动高精度定位量测,定位精度达0.04像元,提高了相机检校的精度和效率。     

大跨径高桥墩垂直度观测方法和精度分析

介绍了高桥墩的垂直度观测方法和精度分析,推导出一系列实用公式,观测方法简单,结果精确可靠。利用这种方法能快速有效地判断出桥墩的倾斜量,及时采取相应调整措施,以保证桥墩的垂直性。     

基于影像特征点、线整体匹配的DSM自动生成

DSM的自动提取是“数字摄影测量”的最重要技术之一,其关键就是全自动影像匹配。其主要难点表现在:纹理信息缺乏、重复纹理、深度断裂与阴影、较大的投影变形等。为更好地解决上述问题,本文提出了基于特征点匹配与边缘线匹配相结合的方法。实验表明无论对山区还是城区都取得了很好的效果,证实了该方法在实际应用中的有效性。