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本文提出将矢量空间数据与影像数据间配准转换到矢量空间数据间匹配的思路,并开展了相关研究。本文主要思路是通过对影像数据进行基于形状特征的提取及矢量化,然后利用矢量空间数据间匹配方法对矢量化后数据和现有矢量空间数据进行匹配,获取匹配实体对;在获取的匹配实体对中选取控制点对,在矢量化后数据中选取控制点,将所选取的控制点反馈到原始遥感影像上进而获得控制点相应的像元坐标;最后应用矢量化后数据中控制点的像元坐标数据和现有矢量空间数据中对应的同名点坐标数据对原始影像进行几何纠正,从而实现矢量空间数据和影像数据的配准。 相似文献
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多源空间数据在生产和更新的过程中,由于不同的生产标准、不同的生产与更新方式和空间数据误差等因素的影响,常常会造成同名实体的几何位置差异。本文以影像与矢量数据中道路要素的几何位置差异处理为例,在识别矢量数据控制点的基础上,利用归一化相关系数匹配识别影像中的道路交叉口,并将其作为控制点;分别在影像和矢量数据中建立Delaunay三角网,基于同名点三角剖分的几何位置变换来实现两种数据中道路要素的几何位置一致性处理。 相似文献
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遥感图像与GIS数据的配准是遥感应用、遥感与GIS集成的基础和关键。本文针对不同来源的道路网数据,提出了基于轮廓图匹配的遥感影像和地理空间数据集配准的方法。在两个数据集综合时,将最新的遥感影像及其被提取的特征作为参考数据,将已有的GIS数据与矫正后的遥感影像进行匹配。实验结果表明,该方法可普遍应用于城市道路网的信息提取与配准,即使在道路被部分遮挡的情况下,所提出的轮廓判读和匹配方法,正确匹配和识别的概率仍可达到93%以上。 相似文献
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一种基于面特征的遥感影像与GIS数据配准方法 总被引：7，自引：0，他引：7
遥感图像与GIS数据的配准是遥感应用、遥感与GIS集成的基础和关键.目前的方式大多是通过人工选取一点数量的控制点,通过几何纠正模型把遥感图像纳入到GIS坐标系统中,同时改正遥感图像的几何畸变.随着遥感技术的发展,传统人工作业方法无论是从效率还是从质量上都无法满足日益增长的应用需求,因此需要研究实用化的遥感影像与GIS数据的自动配准方法.本文从实用化的角度出发,在分析特征匹配理论的基础上,提出了一种基于面状地物多边形特征的遥感影像与GIS数据自动配准方法.该方法不同于一般的特征匹配方法之处在于特征提取与特征匹配同步解求.本文对新方法的理论进行了详细论述,最后对上海浦东地区的QUICKBIRD影像和1：2000 GIS数据进行了配准实验,对比传统方法计算结果,新方法具有明显优势. 相似文献
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基于影像匹配的自发地理信息道路精度评价与改善 总被引：1，自引：0，他引：1
针对无矢量参考数据自发地理信息道路精度难以评价的问题,提出了一种基于影像匹配的道路精度评价方法。首先提取影像与自发地理信息中的道路交叉口作为控制点,并将对应的交叉口进行匹配,以同名控制点的均方根误差作为自发地理信息的道路精度;然后以两组控制点分别构建Delaunay三角网,利用两组控制点的对应关系对每个三角网进行仿射变换,从而实现对自发地理信息道路的几何纠正,以提高其精度。最后以郑州市的Open Street Map道路数据进行试验,结果表明本文算法能够有效提高自发地理信息的道路精度。 相似文献
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现有基于遥感的矢量电子地图自动化质量提升方法较少,且传统方法效率低,研究区域受限,精度满足不了生产要求。针对这一问题,本文提出基于遥感匹配的矢量电子地图质量快速提升的方法。核心思路是:以项目实验为基础,基于IDL语言编程实现影像匹配获取同名点并进行坐标转换,运用GIS软件的配准功能对矢量数据进行空间配准,实现矢量电子地图与影像的匹配。试验证明:采用影像匹配算法,矢量电子地图质量提升更灵活,效率更高,能够大幅度的提升矢量电子地图的质量。 相似文献
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针对飞行器的匹配制导,提出了一种基于直线特征的遥感影像与GIS矢量数据自动匹配方法.该方法首先利用遥感影像的概咯方位参数实现预处理后的GIS数据与遥感影像概略叠加;接着对GIS直线数据叠加所在的遥感影像区域开辟窗口进行边缘检测;然后利用Hough变换同步进行折线特征提取和特征匹配;在实现过程中采用了金字塔分层和新型投票方法以节省运算时间,最终实现影像特征与GIS数据的成功匹配.实验证明了该方法的有效性和稳健性. 相似文献
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基于实例分割模型的建筑物自动提取 总被引：1，自引：0，他引：1
传统的遥感影像目标提取方法大多采用目视解译或基于像素信息进行处理，难以适用于高分辨率影像中的复杂场景。而现有的卷积神经网络语义分割模型，由于难以达到较高的精度会出现提取目标粘连的情况。针对该问题，本文对实例分割模型Mask R-CNN进行改进，提出了一种高效、准确的高分辨率遥感影像建筑物提取算法。首先，在Mask R-CNN原有的特征提取部分每个层级的特征图后再增加一层卷积操作，以降低上采样造成的混叠效应；然后，在原有掩膜预测结构的基础上增加一个分支，改善掩膜预测的效果；最后，将改进后的网络在建筑物数据集上进行训练。结果表明，本文方法能够准确独立预测每个建筑物顶部，没有目标粘连情况，且mAP值较Mask R-CNN有所提高，能够有效实现遥感影像建筑物精细化提取。 相似文献
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遥感影像敏感目标隐藏是保证遥感资源安全共享的关键。针对传统方法存在的目标检测不完全、补全结果不可靠的问题,提出了一种基于Transformer结构的遥感影像敏感目标自动隐藏方法。首先利用以Swin Transformer为主干网络的Cascade Mask R-CNN（region-based convolutional neural network）实例分割优化模型检测敏感目标并生成掩膜区域,同时设计了RSMosaic（remote sense Mosaic）合成数据方法减少人工标注数据;然后,基于色相-饱和度-明度（hue-saturation-value, HSV）空间的阴影检测模型扩展掩膜区域;最后,引入MAE（masked autoencoders）模型实现目标背景生成。以飞机目标为例,与Partial-Connvolutios和EdgeConnec进行了对比实验。结果表明,相比传统方法,该方法在敏感目标实例分割中的边界框与像素掩膜AP值分别提升了13.2%与11.2%;在使用RSMosaic合成数据后,边界框与像素掩膜AP值可分别再提升9.39%与14.16%, 且图像修补中的平均绝对误差和最大平均差异提升80%以上,实现了结构合理、纹理清晰的敏感目标自动隐藏效果。 相似文献
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遥感图像应用发展对图像质量的要求越来越高,不同质量的遥感图像往往需要不同的处理方法和参数。通过遥感图像质量等级分类研究,不仅能够为遥感图像的处理提供先验信息,还能够对遥感图像的客观质量评价和传感器的成像效果进行评估。为了克服现有的遥感图像质量等级分类方法计算参数获取困难、等级数量少的缺点,利用深度学习方法的分类机能,通过改进特征提取网络和等级分类设计,建立了一种基于深度卷积神经网络的遥感图像质量等级分类模型。通过质量等级分类预处理后,利用经典的深度学习方法进行目标检测实验。结果表明,所提方法在西北工业大学遥感图像数据集上质量等级分类的准确率、召回率、精确率和F1最高能达到0.976、0.972、0.974和0.973, 优于传统算法。利用卷积神经网络实现遥感图像质量等级分类,既拓展了深度学习的应用领域,又为遥感图像质量评估提供了一个新方法。 相似文献
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为了解决现有裂缝识别算法准确度不高、检测与分割任务不能同时进行等问题,提出了一种基于改进型Mask R-CNN模型的路面裂缝识别方法。首先,建立裂缝数据集并进行标注,然后使用Mask R-CNN模型对裂缝数据集进行训练和测试,并对模型中锚点的长宽比进行调整,实现在裂缝定位的同时对生成的检测框内的裂缝像素进行分割;其次,针对Mask R-CNN模型生成的裂缝检测框不精准的问题,设计了C-Mask R-CNN多阈值检测方法,通过结合级联不同阈值的检测器来提高候选框质量,实现高阈值检测下的裂缝精准定位;最后,对改进后的模型进行一系列的优化参数和实验对比,并验证所提模型的有效性。实验结果表明,C-Mask R-CNN模型检测部分的平均准确率均值（mean average precision,mAP）达到0.954,与改进前模型相比提升了9.7%,分割部分的mAP达到0.935,与改进前相比提升了13.0%,识别效果较好。综上所述,C-Mask R-CNN模型可以较为完整地对裂缝进行定位及提取,识别精度较高。 相似文献
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针对光学和合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像间的几何形变和辐射差异造成的配准困难问题,提出一种基于空间几何约束和结构特征的光学影像与SAR影像自动配准方法.首先,利用分块的Harris算子在输入影像上提取分布均匀的特征点,根据有理函数模型对输入影像进行局部几何纠正,实现输入影像... 相似文献
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针对光学遥感影像受天气影响导致部分地物间形成弱边缘问题,提出一种低维纹理特征算子与双变异蝴蝶优化算法。首先提出一种适用于遥感影像的低维完备局部三值模式的纹理特征提取算子,并将其引入简单线性迭代聚类算法,对遥感影像进行初始分割,减小了噪音影响,同时增强算法对弱边缘的敏感度和分割准确性;然后采用双变异蝴蝶优化的支持向量机合并同质超像素块,以简单线性迭代聚类算法和低维纹理特征算子得到的综合特征作为输入,得到最终分割图像。利用2组高分辨率遥感影像进行分割实验,并与当下流行的卷积神经网络进行对比,实验结果表明,所提算法相较于传统算法对弱边缘有更好的分割效果,数据一的边界回归率(boundary recall,BR)值较对比算法平均提高了1.9%,Kappa系数平均提高了0.036;数据二的BR值较对比算法平均提高了2.33%,Kappa系数平均提高了0.027。对比实验证明了所提算法相较于卷积神经网络有更好的泛化性。 相似文献
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卫星影像可以低成本、高频率地提供地物光谱特性观测信息,而激光点云可以提供精细的几何结构,两类数据的融合可以实现优势互补,进一步提高地物分类和信息提取的精度和自动化程度。实现亚像素级精度的几何配准是实现两类数据融合的前提,提出了一种基于线元素距离变换模型的快速配准方法。该方法以点云为控制源,将点云中的建筑物边缘等典型线元素通过卫星影像的初始有理多项式系数(rational polynomial coefficient, RPC)投影到像方空间,与卫星影像中的线元素进行迭代最近点配准,从而通过RPC参数精校正的方式实现几何配准。采用距离变换模型作为迭代最近点搜索的查找表,提高了运算效率;采用最新的渐进式鲁棒求解策略,能在噪声极多的情况下保证配准的鲁棒性。采用GeoEye-2、高分七号、WorldView-3等卫星影像与激光点云进行了配准实验,并分别通过人工精确量测的外业控制点和作业员内业刺的控制点作为检查,证明所提方法能在3种影像上达到0.4～0.7 m的配准精度,显著优于将点云映射为二维图像然后通过多模态匹配进行配准的策略。 相似文献
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针对可见红外成像辐射仪(visible infrared imaging radiometer suite,VIIRS)月度夜光遥感影像的数据缺失问题,提出一种利用地物邻近关系相关性的像元时空插值方法,以时、空关系互相作为约束条件,将时序变化一致性较好的像元数据作为空间插值的参考,将空间关系一致性较好的月度数据作为时序插值的参考,通过构建不同的卷积核, 在时序和空间维度分别对初步插值结果进行卷积运算,求得待插值像元的时空插值。以2015年江苏省月度夜光遥感影像修复为例,对不同维度时空插值方法进行对比分析,结果表明, 空间维度插值虽然顾及到像元的空间关联性,仍无法满足数据大范围缺失的插值要求,插值结果整体偏低;时间维度插值考虑到像元的时间趋势性,插值精度较空间维度插值有一定提高,但部分月份插值结果有较大偏差;相对于三次Hermit插值,时空插值方法获得的月度影像灯光亮度总和的最大相对误差、年度影像灯光亮度总和相对误差以及逐像元差值均显著降低。总的来看,所提时空插值方法在插值过程中同时顾及到VIIRS数据的时间趋势平稳性和空间结构稳定性,影像插值精度提高明显,且对待插值月份前后时序数据没有严格要求,更具有广泛性。 相似文献
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为了提高高分辨率遥感影像变化检测的可靠性,提出了一种基于模糊综合评判的遥感影像变化检测方法.首先对两个时相的影像进行波段叠加,对多波段新影像进行多尺度分割;然后针对单一尺度上的对象,综合考虑两时相遥感影像对象的光谱特征和纹理特征,建立模糊综合评判模型,对各个对象内的像素是否发生变化进行隶属度计算;最后采用熵权法对影像各... 相似文献