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相似文献
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1.
《测绘科学》2020,(1):108-115
针对非同源数字高程模型(DEM)数据地表差异性大易引起误差、传统DEM匹配方法迭代运算范围小及需设定迭代初值等问题,该文提出一种改进的DEM匹配算法。首先,该方法以最小高差(LZD)法为基础,通过投影转换匹配两种DEM的坐标系,消除DEM间的旋转角;其次,建立共生矩阵,利用纹理特征差异确定基准DEM最小搜索区域;最后,结合相位相关法,将空域高程信息转换为频域信息,检验并寻找匹配偏移矢量,最终实现DEM高精度匹配。实验表明,该方法能够拉大数据匹配范围且不需要设定迭代初值,有效提高了算法的迭代效率和DEM匹配精度。  相似文献   

2.
公开DEM辅助无地面控制点国产卫星影像定位方法   总被引:3,自引:1,他引:2  
在全球测绘的背景下,为实现无地面控制点的卫星摄影测量,提出了利用公开DEM辅助国产卫星影像进行无控定位的方法。为充分利用公开DEM在大范围内具有一致稳定的高精度特性,将其作为基准与从影像中提取的待定位DEM进行表面匹配,匹配时采用引入截尾最小二乘估计的最小高差(LZD)法,并根据对应点高差的分布自适应探测及剔除DEM之间的差异;匹配确定的变换参数用于对直接定位结果进行物方改正。设计了多组针对天绘一号和资源三号国产卫星影像的对比试验,结果表明本方法切实可行,能充分利用基准DEM的优势,具有较好的稳健性;定位精度很大程度上取决于但不限于基准DEM的精度,基本不受其分辨率的影响;当待定位DEM分辨率较高时,单景影像利用SRTM DEM即可得到能较好满足1∶5万比例尺地形图测制要求的无控定位精度。本方法还为卫星影像定位精度的检核提供了一种新的有效手段。  相似文献   

3.
针对海岛礁卫星影像的定位问题,提出一种利用航天飞机雷达地形测绘任务(shuttle radar topography mission,SRTM)DEM辅助的无地面控制点定位方法。该方法分为概略定位和精定位两个阶段,各阶段均包括DEM提取和DEM匹配等主要步骤,可分别对影像中的相对误差和绝对误差进行补偿。SRTM DEM被充分应用到方法各环节中,以发挥其高精度的特性:提取DEM时既用于剔除海域点,也用于确定求解陆域点高程时的高程搜索范围,从而避免海域影像的不利影响,同时保证计算效率;DEM匹配时其作为基准数据。利用多景天绘一号卫星海岛礁地区的立体影像进行验证。实验结果表明,所提出的方法对具有不同陆域比例、不同生产方式的天绘一号海岛礁影像均能得到较稳定且较高的定位精度,平面和高程精度分别优于6.2 m、5.2 m,能较好地满足1:50 000比例尺地形图的精度要求。定位精度基本不受待匹配DEM分辨率的影响,计算效率取决于陆域比例和待匹配DEM的分辨率。  相似文献   

4.
DEM配准是数据融合和超分辨率DEM重建的一个重要步骤,在一些地形条件极其复杂的地区,观测受到限制,很难在图上选取同名控制点进行匹配。在无控制DEM匹配中,ICP算法迭代收敛速度很快,但因计算距离复杂,整体计算效率不高,且对于存在尺度变换的数据无法正确匹配;LZD算法迭代收敛速度较慢,但计算量小,计算效率很高。针对两种经典无控制匹配算法存在的问题,提出一种融合ICP和LZD算法的改进无控制DEM匹配算法,并在最小二乘估计的基础上引入差分模型求模型的抗差解,削弱由于地表变形对匹配结果的影响。最后,通过实验对本文算法的可行性和可靠性进行了分析和验证。  相似文献   

5.
利用外部DEM辅助山区SAR立体像对匹配及地形制图   总被引:1,自引:0,他引:1  
SAR立体像对的匹配是利用雷达摄影测量技术提取地形高程信息的关键,匹配精度将直接影响结果 DEM的高程精度。针对山区SAR立体像对匹配过程中同名点选取困难的问题,引入外部粗分辨率DEM作为辅助数据,将该DEM高程转换为视差,为匹配提供初值,同时采用金字塔匹配策略,不仅可以缩小搜索范围,提高搜索效率,而且能够减少粗差的产生。试验结果表明,采用外部DEM辅助之后,匹配粗差点数量相对于传统的雷达摄影测量处理结果明显减少,从而有效地提高了高程信息提取重建的精度。  相似文献   

6.
在倾斜航空摄影测量中,倾斜影像间由于视角差异较大,具有较大几何变形,而具备仿射尺度不变性的ASIFT算法存在效率较低的问题,提出一种DEM辅助下的倾斜航摄影像匹配方法。该方法通过利用影像的粗略外方位元素和测区的DEM数据,首先对倾斜影像进行仿射变换来减弱几何变形;然后通过SIFT特征匹配算法来获取同名点对,并使用RANSAC剔除误匹配;最后将同名点对根据单应矩阵反算回原影像,以基础矩阵估计法剔除误匹配,获得最终匹配点对。通过对多组数据进行实验,结果表明,该算法的计算效率较高,获得的匹配点对在数量和分布情况上也更为理想。  相似文献   

7.
赵鑫  王萍  李慧  荆林海  赵晓晴 《测绘科学》2021,46(10):98-107
针对多源高分辨率遥感图像控制点提取时存在错误匹配点多、分布不均匀、大幅面图像特征提取效率低等问题,该文基于传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法提出了一种改进的高分辨率遥感图像配准同名点快速提取方法.该方法首先将待配准图像按网格分块为子图像,并基于地理信息约束得到各子图像对应参考子图像;然后将Shi_Tomasi角点和SIFT描述子结合,在每一对子图像上进行特征点的提取与特征匹配;再利用随机采样一致性(RANSAC)算法和最小二乘迭代法剔除错误匹配点,并基于贪心算法剔除冗余的控制点,最终得到分布均匀的配准同名点.利用平原和山区两组典型多源遥感图像进行了实验,并利用提取的同名点进行图像配准,结果表明,跟传统SIFT方法、采用分区策略的SIFT方法相比,该文算法在同名点数量、匹配点对分布的均匀程度、匹配速度以及配准精度上都有较大的提高,能满足大幅面图像配准的需求.  相似文献   

8.
对多张图像上同名点的自动匹配算法进行了分析,提出了利用多张图像上的核线约束来实现同名点的匹配。首先,计算出一个待匹配点在另外两张图像中的核线,在核线附近确定出概略匹配点。然后,再次利用核线约束特性在确定的概略匹配点之间确定出唯一的匹配点。最后,用该方法对多张图像间的同名点进行了匹配试验,实验结果表明,该方法效果良好,具有较好的实用价值。  相似文献   

9.
计算机视觉中基于多照片的同名点自动匹配   总被引:3,自引:1,他引:2  
对多张图像上同名点的自动匹配算法进行了分析,提出了利用多张图像上的核线约束来实现同名点的匹配.首先,计算出一个待匹配点在另外两张图像中的核线,在核线附近确定出概略匹配点.然后,再次利用核线约束特性在确定的概略匹配点之间确定出唯一的匹配点.最后,用该方法对多张图像间的同名点进行了匹配试验,实验结果表明,该方法效果良好,具有较好的实用价值.  相似文献   

10.
不借助地面控制点的DEM匹配差异探测算法是多时相DEM分析的最新发展方向。现有的算法大多把DEM表面差异作为粗差进行处理,算法性能得到了较大的提高,但忽略了对DEM匹配模型多维粗差的可发现和可定位能力进行分析,而这是DEM差异探测算法的理论基础。本文采用测量误差和可靠性理论中的判断矩阵法,通过理论分析和模拟试验验证了对于实际DEM而言,LZD模型具备多维粗差发现和定位能力。基于LZD模型的DEM差异探测算法能够正确地探测表面变形,这就完善了DEM差异探测研究的理论基础。  相似文献   

11.
机载LiDAR点云航带平差方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
以航带平差作为系统误差消除的关键技术,提出了基于无控制三维表面匹配的方法,并用最小高程差(LZD)和最小法向距离(LND)两种算法加以实现。实验表明,LND和LZD算法的平差结果均可满足工程精度的需求;LZD较LND算法的整体计算效率偏低,但其精度较高;与商业软件TMatch的结果相比,LZD的精度和其相当,且两种方式在TMatch软件平差失败时也能成功地完成航带平差任务。  相似文献   

12.
DEM matching for bias compensation of rigorous pushbroom sensor models   总被引:1,自引:0,他引:1  
DEM matching is a technique to match two surfaces or two DEMs, at different reference frames. It was originally proposed to replace the need of ground control points for absolute orientation of perspective images. This paper examines DEM matching for precise mapping of pushbroom images without ground control points. We proved that DEM matching based on 3D similarity transformation can be used when model errors are only on the platform’s position and attitude biases. We also proposed how to estimate bias errors and how to update rigorous pushbroom sensor models from DEM matching results. We used a SPOT-5 stereo pair at ground sampling distance of 2.5 m and a reference DEM dataset at grid spacing of 30 m and showed that rigorous pushbroom models with accuracy better than twice of the ground sampling distance both in image and object space have been achieved through DEM matching. We showed further that DEM matching based on 3D similarity transformation may not work for pushbroom images with drift or drift rate errors. We discussed the effects of DEM outliers on DEM matching and automated removal of outliers. The major contribution of this paper is that we validate DEM matching, theoretically and experimentally, for estimating position and attitude biases and for establishing rigorous sensor models for pushbroom images.  相似文献   

13.
为在DEM简化过程中充分保留地形骨架信息,提出一种基于ANUDEM与山脊抬升的DEM简化方法。利用ANUDEM插值法获得顾及水文要素的DEM简化表面,并对简化DEM实施山脊抬升,从而得到顾及地形骨架的简化表面。实验表明,在简化DEM中实施山脊抬升能够更大程度地增强简化表面山体结构的保留程度,且随着地形简化程度的降低,山脊抬升法的作用也逐渐增大。  相似文献   

14.
组合图像模拟和精配准的星载SAR图像正射校正   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文给出了一种采用DEM模拟出的影像和星载合成孔径雷达(SAR)精配准策略的正射校正方法。首先根据DEM数据采用距离-多普勒模型和经验公式模拟出SAR图像,然后分别采用Harris算子和互信息匹配的方法提取模拟图像和实际SAR图像上的同名特征点,并根据这些特征点构建的不规则三角网(TIN)实现模拟SAR图像和实际SAR图像的精确配准。最后将星载SAR图像通过实际图像和模拟图像的精确配准关系以及模拟图像和DEM数据之间的对应关系校正到DEM所在的地理坐标中,实现SAR图像的正射校正。  相似文献   

15.
基于参考DEM的机载InSAR定标方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究无人工靶标的干涉定标方法对促进机载InSAR技术在山区等复杂地形的测绘、制图等定量应用有重要的实用价值。本文提出一种新的基于参考DEM的干涉定标方法,在InSAR定标中用已知高程精度的参考DEM与待定标的InSAR系统生成的DEM进行比较,利用参考DEM模拟SAR图像,获得大量定标所需的控制点坐标来建立敏感度矩阵,并对敏感度方程的解算进行了改进,同时将干涉处理与定标过程相结合,改进了干涉处理过程,最后得到定标后的干涉参数并生成DEM,利用机载数据进行了实验验证,并分析了无人工靶标干涉定标实验结果的误差。  相似文献   

16.
顾及非线性地形因子的地表面积计算   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究地表面积统计数学模型及其影响因素,消除不同分辨率DEM计算所得地表面积的差异,对综合利用多尺度DEM数据精确统计和监测地表面积具有重要意义。本文研究提出了一种顾及复杂地形因子的地表面积统计方法。该方法首先利用泰勒级数逼近原理对微观地形因子进行最小二乘估计,然后利用这些地形因子对DEM和多边形区域边界进行加密,最后利用加密后的DEM和多边形边界构建地表三角网统计地表面积。试验表明,在局部地形因子显著的山区或丘陵地区,使用不同分辨率DEM所统计的地表面积存在较大的差异,而顾及地形因子的地表面积统计方法可明显提高低分辨率DEM地表面积统计精度。  相似文献   

17.
利用现有大比例尺地形图快速生成DEM,通过对原数据格式的分析,利用程序采用基于高程点和等高线2种方式从dwg文件中批量提取出高程信息,高效、快速地获取大比例尺地形图中高精度的高程数据;使用VC^ 和ObjectARX编程技术进行DEM建模,在此过程中,通过采取优化数据结构等几种改进措施有效地减小了数据冗余并大大减少了程序运行的CPU时,快速制作出大区域高分辨率DEM。  相似文献   

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