数字航摄仪在架空送电线路上的应用研究

随着航空摄影的发展,传统航摄仪已明显表现出其局限性,数字航摄仪在影像质量及效率等多方面的优势已愈见明显,其中DMC数字航摄仪已得到广泛应用。文章结合实际生产项目,利用DMC数字航摄仪进行摄影,对摄影比例尺、控制点布控、作业流程、作业方法及加密成图等情况进行了分析和比较。     

基于特征点的高分辨率遥感影像城镇道路提取

根据高分辨率遥感影像中城镇道路的特点,提出了一种基于特征点的道路信息提取方法。首先,对影像进行增强处理并选取感兴趣的子区域,利用改进的分水岭分割理论和阈值选择算法,结合八邻域检测方法得到道路的特征点;然后,利用回归分析方法在一定的坐标系统下得到每条道路的回归方程,根据端点坐标信息得到道路信息图;最后,利用数学形态学算法获取道路骨架图。结果表明,本方法能够精确有效地提取高分辨率遥感影像的城镇道路信息。     

长距离网络RTK参考站间双差模糊度快速解算算法

提出了一种长距离网络RTK参考站间双差整周模糊度快速解算方法,该方法利用双频载波相位模糊度间的线性关系确定宽巷模糊度,然后选取双频载波相位的备选模糊度组合,通过计算参考站间对流层误差和轨道误差等非色散误差,对双频载波相位整周模糊度进行搜索。实验结果表明,此方法能够快速、可靠地解算长距离参考站间的双差整周模糊度。     

卫星编队InSAR系统分辨率设计

依据脉冲信号压缩技术,从SAR成像理论出发,在介绍了SAR分辨率定义的基础上,分析了影响基于卫星编队InSAR系统分辨率的原因是存在距离向和方位向基线。在成像处理时,为了确保干涉相位精度,需进行去相关预滤波处理,由此引起系统成像带宽变窄,分辨率下降。依据影响分辨率的原因,提出了基于卫星编队InSAR系统分辨率设计思想,并根据该思想对分辨率的影响情况进行了分析。     

运用SI-Harris算子提取遥感图像点特征

推导了SI-Harris算子(尺度不变Harris算子)的理论公式,并将其应用于遥感图像的点特征提取。重点对Harris算子与SI-Harris算子在不同空间分辨率遥感图像上的点特征提取进行实验比较,利用"重复率"指标对实验结果进行定量评价。实验表明:SI-Harris算子"重复率"较Harris算子有明显提升,可用于不同空间分辨率遥感图像的点特征提取,进而可服务于不同空间分辨率遥感图像的匹配。     

Analyzing fine-scale wetland composition using high resolution imagery and texture features

In order to monitor natural and anthropogenic disturbance effects to wetland ecosystems, it is necessary to employ both accurate and rapid mapping of wet graminoid/sedge communities. Thus, it is desirable to utilize automated classification algorithms so that the monitoring can be done regularly and in an efficient manner. This study developed a classification and accuracy assessment method for wetland mapping of at-risk plant communities in marl prairie and marsh areas of the Everglades National Park. Maximum likelihood (ML) and Support Vector Machine (SVM) classifiers were tested using 30.5 cm aerial imagery, the normalized difference vegetation index (NDVI), first and second order texture features and ancillary data. Additionally, appropriate window sizes for different texture features were estimated using semivariogram analysis. Findings show that the addition of NDVI and texture features increased classification accuracy from 66.2% using the ML classifier (spectral bands only) to 83.71% using the SVM classifier (spectral bands, NDVI and first order texture features).     

高分辨率遥感影像滤波算法综述

高分辨率卫星影像空间分辨率高,地物结构纹理信息突出,常用于土地利用监测、自然灾害预报等领域,但其所含的背景噪声影响了影像识别和分析的有效性和可靠性,因此,选取合适的滤波方法消除各种噪声成为遥感影像处理的首要任务。在遥感技术发展的几十年中,研究者们针对各种噪声类型已发展了多种滤波方法。本文分析了高分辨率遥感影像噪声的特点,介绍了一些传统的滤波算法和近年来广泛应用的新型滤波方法,并深入探讨各种滤波器的性能及其优缺点,为今后选择合适的算法消除高分辨率遥感影像噪声提供参考,最后对遥感影像滤波方法的发展前景进行了展望。     

基于单差搜索的格拉纳斯双差模糊度固定方法

格拉纳斯(GLONASS)系统采用频分多址技术,差分技术处理双差载波相位观测值时为保持模糊度参数的整数特性,需要加入伪距计算单差模糊度进行辅助求解。为了降低伪距观测误差对双差模糊度快速固定的影响,本文给出了一种GLONASS双差模糊度解算方法:建立检验搜索出最佳的单差模糊度,再固定双差模糊度;并利用实测数据对该方法进行验证,结果证明可以有效地减少伪距误差对双差模糊度解算的影响。     

基于高分辨率SAR图像成像机理的震害信息分析

与中低分辨率SAR图像相比,高分辨率SAR图像受目标复杂性和成像噪声等因素的干扰更为严重,致使应用高分辨率SAR图像检测震害目标变得更加困难.传统的适用于中低分辨率SAR图像的震害信息提取方法对于高分辨率SAR图像有一定的局限性.为了从高分辨率SAR图像中更加准确地提取震害信息,从SAR图像成像机理和目标的后向散射特征出发,对建筑物和道路、桥梁的震害特征进行了细致分析,为寻求合适的目标检测和提取方法提供了思路.     

基于高分遥感影像的建筑物侧面信息提取及其高度计算

本文选取成都市某一区域建筑物A、B为研究对象,采用分辨率为0.61 m的Quick bird影像,运用图像分割法和LVQ神经网络算法,提取建筑物侧面信息,根据假设法原理,构建高度计算物理模型,求取建筑物高度。对比实测数据,结合可能影响实验结果的实地因素、遥感影像因素进行精度分析与评价,探讨基于高分遥感影像的建筑物侧面信息提取和高度计算的方法。结果表明,LVQ神经网络算法在建筑物侧面提取和高度计算中有更好的应用价值,精度高达94%。