摄影测量中几种特征点提取算法比较

特征点提取技术一直是数字摄影测量和计算机视觉中的研究热点。从兴趣算子的角度研究了摄影测量中几种主流特征点提取算法,并从提取角点数、提取时间等方面,定量地比较和分析了各算法的性能、优缺点,并得出了一定的结论。     

基于直线间几何属性特征相似性约束的组直线匹配算法

当影像中存在多个相同或相近的直线特征时,仅利用单直线特征间的相似性进行匹配容易导致算法失效,因此本文提出基于直线间几何属性特征相似性约束的组直线匹配算法。该算法利用直线间的拓扑关系分别对2幅影像上提取的直线进行编组得到特征直线组,并将其作为匹配基元;然后利用核线约束确定候选同名直线组的搜索范围,精简了候选直线组的数量;依据直线间几何属性特征向量的仿射不变性建立直线组的匹配关系,将仿射不变量交比作为基础几何不变性测度,并延伸设计仿射相似度参数,计算出目标直线组与每个候选直线组的仿射相似度或一般相似度,确定2种相似度下总体相似度值最大的特征直线组为其同名直线组,最后将同名直线组分裂为2对同名单直线,对分裂后的结果进行整合可以显著降低冗余匹配,得到“一对一”的匹配单直线。为了验证算法的可靠性,实验选取网上公开的5组典型近景影像进行测试,通过与其他匹配算法的对比分析,结果表明该算法应对影像间存在的视角、旋转和尺度变换等复杂条件均取得了较高的匹配精度,匹配正确率最高有14.5%的提升,且阈值的选择对匹配结果影响微弱,验证了基于直线间几何属性特征相似性约束的组直线算法鲁棒性和匹配稳定性较强。     

基于GF-1遥感数据的城市水体信息提取方法研究

水体信息的高精度提取是水资源监测、调查与管理等研究领域的关键问题。本文选取国产GF-1卫星影像作为数据源,根据影像中典型地物光谱特征采用归一化水体指数法(NDWI)、多波段谱间关系法对研究区进行了水体提取,并通过结果分析提出了基于主成分分析与多尺度分割技术的综合水体信息提取方法。对以上4种方法进行对比分析,验证结果表明:归一化水体指数法易受阴影信息影响;改进的多波段谱间关系法能较为完整地提取水体信息,但受小范围阴影信息影响;主成分分析综合法总体精度较高;多尺度分割提取法能有效地分离水体信息与非水体信息,水体信息提取的效果最佳。     

一种链码跟踪与相位验证相结合的直线提取方法

提出了一种链码跟踪与相位验证相结合的直线提取方法。该方法首先针对Canny边缘图提出一种完全细化方法;其次提出一种改进的链码跟踪方法,其步骤包括检测链码端点,建立动态链码主方向确定链码跟踪方向,优先跟踪八邻域内边缘点,八邻域内无边缘点再进行八邻域外边缘点,并采用直线化分析对链码进行动态约束;最后对链码进行直线拟合及相位验证,满足条件输出直线,不满足要求的链码则重新设定端点进行跟踪直线提取。通过多种不同光学图像数据的试验结果分析表明,本文所提出的方法不仅能够精确实现边缘直线信息的拟合,并且能够解决由于白噪声及相位编组所引起的直线断裂问题。     

基于交叉点的道路曲线化简算法研究

现有的曲线化简算法不能很好地化简具有交叉路口的道路曲线,针对这一问题提出一种基于交叉点的道路曲线化简算法。算法分为预化简和修正化简两个阶段:首先识别并得到曲线上的分段点,利用相邻的分段点作为道格拉斯-普克算法的首尾点对曲线进行化简,得到预化简的结果;然后对于交叉点引入偏差阈值ε,通过判断道路曲线交叉点与化简后交叉点的距离与偏差精度ε的大小关系来确定该交叉点的化简与保留,如果保留或者化简后的道路曲线没有交叉点那么将原交叉点作为分段点对此段曲线进行重新化简。理论分析与实验结果表明,文中算法能够有针对性地保留或化简道路交叉点以及保持曲线化简后的形态特征。     

一种更严密的双介质立体摄影测量折射改正算法

提出一种更严密的双介质立体摄影测量物方坐标折射改正算法。该算法用水下目标的空中同名直线光线公垂线段的中点作为摄影测量交会点的理论位置,解决了空中同名直线光线延长线不相交情况下摄影测量交会点不存在导致的点位关系不确定性问题,使摄影测量交会点到真实物点的坐标折射改正公式能够严格推导出来。分析了空中同名直线光线不相交情况对物方大地坐标折射改正的不利影响,研究了摄影测量交会点与水下真实物点的相互位置关系,推导了水下目标点的水深和大地坐标计算公式(即折射改正公式),通过WorldView-2立体影像浅海海底地形测量试验对算法的正确性和测量精度进行验证。研究表明,不论水下目标的空中同名直线光线延长线是否相交,该算法都是适用的,且能显著改善水下目标的高程测量精度。     

谈大数据时代的“云控制”摄影测量

在当今大数据时代,影像数据采集方式的多样化、高效化、便捷化产生的摄影测量影像大数据需要高效、自动与智能的处理。然而,作为传统摄影测量几何定位主要控制数据的外业控制点,其获取的复杂性与低效性仍然是制约摄影测量处理效率的关键因素。针对该问题,本文提出了"云控制"摄影测量的概念,以带有地理空间信息的数据作为几何控制替代外业控制点,通过自动匹配(或配准)获取大量密集的控制信息;并介绍了基于影像、矢量和LiDAR点云的3种"云控制"摄影测量技术;最后对"云控制"摄影测量的应用前景进行了展望并对其问题进行了讨论。     

面向高光谱图像分类的半监督空谱判别分析

为充分利用高光谱图像蕴藏的空间信息提升分类精度,提出了面向高光谱图像分类的半监督空谱判别分析(S3 DA)算法。考虑高光谱图像数据集的空间一致性,首先利用少量标记样本定义类内散度矩阵,保存数据集同类像元的光谱近邻结构;再利用无标记样本定义空间近邻像元散度矩阵,揭示像元间的空间近邻结构和地物的空间分布结构信息。S3 DA既保持数据集在光谱域的可分性,又保存了无标记样本蕴藏的空间域近邻结构,增强了同类像元和空间近邻像元在投影子空间的聚集性,从而提升分类性能。在PaviaU和Indian Pines数据集的试验表明,总体分类精度分别达到81.50%和71.77%。与传统的光谱方法比较,该算法能有效提升高光谱图像数据集的地物分类精度。     

Crossing Boundaries in a Collaborative Modeling Workspace

There is substantial literature on the importance of bridging across disciplinary and science–management boundaries. One of the ways commonly suggested to cross boundaries is for participants from both sides of the boundary to jointly produce information (i.e., knowledge co-production). But simply providing tools or bringing people together in the same room is not sufficient. Here we present a case study documenting the mechanisms by which managers and scientists collaborated to incorporate climate change projections into Colorado’s State Wildlife Action Plan. A critical component of the project was the use of a collaborative modeling and visualization workspace: the U.S. Geological Survey’s Resource for Advanced Modeling (RAM). Using video analysis and pre/post surveys from this case study, we examine how the RAM facilitated cognitive and social processes that co-produced a more salient and credible end product. This case provides practical suggestions to scientists and practitioners who want to implement actionable science.     

基于逐时资料的黄山雾凇特征及气象条件分析

利用2004—2016年黄山气象站逐日、逐时地面气象观测资料分析了雾凇的时间分布特征及气象条件。结果表明:(1)黄山年平均雾凇日61.6d,年份之间差异明显;雾凇初日主要在11月,终日主要在3—4月;连续雾凇日数多在3～4d,占40%,各年均出现了连续雾凇日数≥10d的情况。(2)雾凇出现在10月至次年4月,其中12月至次年3月雾凇日数占89.8%;月平均雾凇日数与月平均气温呈显著负相关。雾凇还存在一定的日变化,08:00—09:00最多,18:00最少。(3)逐日资料统计表明,适宜雾凇出现的气象条件是雾日且日平均气温在-8～2℃之间、平均相对湿度≥80%、平均风速2～9m/s。(4)逐时资料统计表明,雾凇的形成主要受气温影响,雾凇形成前需7h以上的累计低温(≤0℃),适宜雾凇形成的气象条件是有雾且气温在-6～1℃之间,湿度≥95%,风速2～11m/s,较好地反映了雾凇形成的临界气象条件。