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在经典的遥感图像配准中,多项式回归模型一般假设参考控制点(RCPs)是没有误差的。然而,实际情况是RCPs含有误差,并且不同图像之间RCPs残差中误差也不尽相同。通常,最小二乘(LS)方法仅考虑观测向量中的误差,而整体最小二乘(TLS)方法则同时考虑观测向量和系数矩阵的误差,并假设它们具有相同的残差中误差。针对上述情况,引入更为合理的加权整体最小二乘(WTLS)方法对多项式回归系数进行估计。实验结果表明,与LS和TLS方法相比,WTLS方法能够更好地求取几何变换的多项式系数,其图像配准精度明显提高。 相似文献
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通过对GF-2卫星影像正射校正及波段模拟配准误差试验,分析GF-2卫星正射校正方法的选择以及不同配准误差下对GF-2卫星影像自动分类结果的影响;最后介绍GF-2遥感影像在森林资源监测应用中的初步测试。研究结果表明:正射校正时,当校正精度要求控制在RMS2时,控制点数量选择范围在85~95间较为合理,且控制点数在90个时,RMS值最小;经有理函数模型与卫片模型比较后,卫片模型校正精度较高;以目视判读为主时,实践中建议使用三次卷积重采样法输出结果最好;波段模拟配准误差试验中,配准误差与各地类面积变化间存在显著的线性关系;对于森林面积监测时,配准误差应小于0.3个像元。此研究可为新型国产卫星数据在森林资源监测中的应用提供参考。 相似文献
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遥感影像数据与地理信息系统（geographic information system,GIS）矢量数据的配准是遥感与GIS集成的基础。目前遥感影像与矢量数据的配准关键在于遥感影像特征的提取,而现有遥感影像特征提取方法存在特征提取不完整、配准失败和精度不高等问题。由此提出了一种基于Mask R-CNN（region-based convolutional neural network）的遥感影像与矢量数据配准方法,首先,利用Mask R-CNN模型提取影像的道路交叉口作为影像控制点; 然后,依据几何拓扑关系筛选矢量数据道路交叉口作为矢量控制点,再根据遥感影像与矢量数据控制点的欧氏距离确定同名控制点;最后,以同名控制点为基础实现遥感影像与矢量数据的配准。选取上海市矢量数据和高分二号影像数据进行配准实验,实验结果表明, 所提方法鲁棒性强、精度高。 相似文献
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基于神经网络模型的遥感影像几何校正研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在遥感影像几何校正方法中,通常认为精度最高的是共线方程模型.针对共线方程模型定向参数解算过程中误差方程的病态问题,提出了利用基于控制点的神经网络方法进行高分辨率遥感影像几何校正方法,并从理论上进行了可行性分析.实验证明,在具有一定数量控制点作为训练样本的条件下,应用BP和RBF神经网络进行遥感影像几何校正,可以达到比共线方程模型更高的精度;神经网络模型能够自动抑制含较大误差控制点对模型纠正精度的影响,在实际应用中可以提高几何校正效率. 相似文献
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正射校正是卫星遥感影像后续处理、分析与应用的必要基础，而目前光学卫星数据自主定位精度尚不能达到1—2像元，正射影像产品的生产仍需依赖地面控制点对成像几何模型进行修正。针对国产光学卫星数据的现状、特点和应用需求，中国遥感卫星地面站自主研发了国产光学卫星正射影像产品和自动正射系统，本文从精细化影像自动配准、成像几何模型优化、影像正射校正、几何不确定度评估、太阳照射和卫星观测角度计算、基于地理格网的影像剖分等方面对相关产品及其自动生成算法进行介绍。其中，基于L1范数约束最小二乘的RPC模型全参数优化方法，可在影像幅宽较大或几何定标精度不足时获得比常规附加像方仿射变换参数的RPC模型更高的校正精度；提出顾及控制点精度的区域网平差方法，在利用从空间分辨率较低的参考影像获取的控制点修正成像几何模型时，可在满足参考影像几何约束的前提下，通过多次观测减小成像几何模型的随机误差、提高影像的几何定位精度；基于不确定度传播理论，建立了正射影像产品逐像元几何不确定度评估方法。试验结果表明，本文算法可用于规模化的正射影像产品生产，分布于全国不同区域的实测检查点表明所生产的16 m分辨率国产高分正射影像产品绝对几... 相似文献
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在遥感影像几何精校正过程中,无论是通过人工选择还是特征匹配方法选择的控制点对都会随机发生误匹配的现象,这将大大影响几何精校正的精度。针对这一问题,本文利用压缩感知理论,利用误匹配控制点在所有控制点对中的稀疏性,实现了几何校正模型参数的抗差估计,提高了几何校正结果的精度。对卫星遥感影像的几何精校正的试验结果表明,基于压缩感知的遥感影像几何精校正方法能够有效克服误匹配控制点的影响。 相似文献
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遥感信息处理不确定性的可视化表达 总被引：2，自引：0，他引：2
如何全面、准确地度量和可视化表达遥感信息处理中不确定性的程度和空间分布方式,是遥感信息不确定性研究的关键问题之一.传统的度量方法(例如误差矩阵)是将以训练样本集为基础的度量作为总分类精度的度量,而我们需要估计模型对于"样本外数据"的性能.本文首先利用信息论和粗糙集理论等度量遥感分类影像属性信息的不确定性,提出基于像元、目标和影像的遥感信息不确定性度量指标;然后分别描述了基于不同度量指标的可视化表达方式,并对我国黄河三角洲地区的Landsat TM影像进行了分类信息不确定性度量和可视化表达实验. 相似文献
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This paper develops an estimator for higher-order spatial autoregressive panel data error component models with spatial autoregressive disturbances, SARAR(R,S). We derive the moment conditions and optimal weighting matrix without distributional assumptions for a generalized moments (GM) estimation procedure of the spatial autoregressive parameters of the disturbance process and define a generalized two-stage least squares estimator for the regression parameters of the model. We prove consistency of the proposed estimators, derive their joint asymptotic distribution, and provide Monte Carlo evidence on their small sample performance. 相似文献
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建立回归模型常采用最小二乘方法并忽略自变量观测误差。尽管同时顾及自变量和因变量观测误差的总体最小二乘方法近年来得到了广泛研究,但在模型预测时,依然忽略了待预测自变量的观测误差。对此,本文提出了一种严格考虑所有变量观测误差的无缝线性回归和预测模型,该模型将回归模型的建立和因变量预测联合处理,在建立回归模型过程中对待预测自变量的观测误差进行估计并修正,从而提高了模型预测效果。理论证明,现有的几种线性回归模型都是无缝线性回归和预测模型的特例。试验结果表明,无缝线性回归和预测模型的预测效果优于现有的几种模型,尤其在变量观测误差相关性较大时,无缝模型对预测效果的改善更为显著。 相似文献
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提高混合像元线性分解精度的一个关键点在于改善端元光谱矩阵的构成。本文提出一种基于光谱多尺度分割特征的混合像元分解方法。首先在分割段内离差平方和最小准则下,对高光谱影像的光谱进行多尺度分割,并以各分割段中对应像元的光谱平均值为光谱特征,最后以限制性的最小二乘方法估计出混合像元的组分。模拟与真实数据的实验结果表明,本文方法能够较大的提高遥感影像混合像元的分解精度,并且优于光谱维小波特征的分解。 相似文献
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基于边缘特征匹配的遥感影像变化检测预处理方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于边缘特征匹配的遥感影像变化检测预处理方法，在进行不同时相遥感影像配准时，一并解求两期影像的辐射校正系数，同时实现两期影像的配准和辐射校正。实验表明，经预处理后，两期影像的色调基本一致，地物没有明显的几何变形。 相似文献
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黄幼才 《武汉大学学报(信息科学版)》1988,(1)
最小二乘估计作为一种最优估计被广泛地应用于测量数据处理之中,因为它是建立在观测值误差符合正态分布这个假设前提下的,所以其统计数学模型缺乏抗拒粗差的能力。为了克服这个缺点。Robust估计得到迅速发展并逐步被应用到各个领域之中。本文在坐标变换中采用了重复中值估计(Robust估计中的一种方法),并将其与最小二乘估计的结果作了比较,从而阐明了中值估计的基本原理及其应用。 相似文献
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总体最小二乘方法在空间后方交会中的应用 总被引：10，自引：0，他引：10
在空间后方交会的解算过程中,利用共线条件方程式列出误差方程后,针对地面控制点以及像点坐标均存在误差这一特点,引入总体最小二乘(total least squares,TLS)的方法,对系数矩阵A以及观测向量b同时进行改正,计算像片的6个外方位元素,建立更加合理的计算模型,可获得精度更高、更稳定的解。 相似文献