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IKONOS卫星影像立体测图中有理函数模型的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
有理函数模型是成像几何模型的一种简单、通用的表达,已经成为构筑真实传感器模型的一个计算方法.本文对IKONOS卫星影像立体测图作了介绍.详细介绍了IKONOS图像的有理函数模型的理论、算法、各种特性以及如何对其进行优化. 相似文献
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针对参数模型的局限性,提出了利用半参数模型的卫星影像定位方法。利用SPOT-5、IKONOS影像进行实验,分别采用严格成像模型和有理函数模型进行立体定位,实验结果表明:无控制点的情况下,采用半参数模型进行立体定位,SPOT-5的估计结果普遍优于参数估计,IKONOS的平面点位误差较小,其平面点位的半参数模型估计精度与参数模型基本相当,而高程的半参数模型估计精度要优于参数模型。 相似文献
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基于有理函数模型的IKONOS单片正射纠正方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对严密的基于共线方程的正射纠正方法对IKONOS影像的不适用性,文中论述基于有理函数模型的单片环境下IKONOS影像正射纠正方法,并对基于有理函数模型的定位方法及系统误差补偿、基于空间模型的坐标转换方法、双线性内插法、灰度叠加法等关键方法进行详细说明。在此基础上,进行直接和间接两种正射纠正方法的实验研究.得到一些有益的结论。 相似文献
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减少有理函数模型中高次项的初步研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文简要介绍了有理函数模型(RFM)的原理与方法,给出了利用地面控制点分别针对单片和立体影像的RFM系统误差改正方法。在实际应用中,虽然全三次项形式的RFM可以保证高精度,但是其计算量非常庞大,为此,我们探讨了减少RFM中高次项的可行性,并研究了其在立体模型重构与正射影像纠正中对精度的影响。最后,使用中国西藏、北京和芬兰的三个IKONOS影像立体像对数据进行了相关试验,结果表明,在一定影像范围内,RFM和地形无关,不论是平原、丘陵,还是高山地,在一定影像范围内仅使用RFM的二次项形式可以满足单片正射影像纠正和立体模型重构等应用要求。 相似文献
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利用有理函数模型的几何定位仿射变换方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对高分辨率遥感影像在应用严密成像模型处理时存在求解参数众多、数值解算精度不高的问题,该文提出了基于有理函数模型(RFM)对几何定位进行仿射变换的方法。首先采用高分辨率遥感影像基于有理函数模型系数进行无控制点直接定位;然后利用控制点变化趋势制定控制点布设方案,并选取最优控制方案进行仿射变换;最后基于像方仿射变换进行误差补偿,从而实现减小高分辨率遥感影像存在的系统误差。以IKONOS遥感数据进行几何定位实验,结果表明:本文方法可以有效地提高高分辨率遥感影像的几何定位精度。 相似文献
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随着遥感技术、计算机技术的发展,遥感已经从高端的科学研究步入实际应用的各个领域。特别是美国SpaceImage公司于1999年9月26日发射了世界上首颗高分辨率商业卫星IKONOS-2,这标志着高分辨率的遥感时代已经来临。其1米分辨率的卫星影像使对地观测达到了一个新阶段--既能满足“数字地球”的需要,也能代替航空摄影并满足工程勘察的需要。本文在研究遥感图像的一般多项式法、有理函数法等多种纠正方法的基础上,对实验区的IKONOS卫星影像进行纠正,通过比较其纠正结果,提出了在使用有理多项式系数(RPC)基础上,通过有理函数法对IKONOS影像进行纠正的方法。 相似文献
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介绍了一种利用较少控制点、基于新几何模型的高分辨率遥感影像光束法区域网平差方法。利用该方法,对于IKONOS影像数据和另外一些高分辨率遥感影像数据进行了实验,并将实验结果与基于RPC参数的区域网平差方法进行了比较。结果表明,本文方法在只有少量控制点的情况下,达到的精度与相应影像的地面分辨率是一致的。 相似文献
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简要介绍了IKONOS卫星遥感影像适用于生产地理信息产品的特点,通过生产试验研究详细分析了IKONOS影像作为数据源在生产地理信息产品时的定向精度问题。 相似文献
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简要介绍了IKONOS卫星遥感影像适用于生产地理信息产品的特点,通过生产试验研究详细分析了IKONOS影像作为数据源在生产地理信息产品时的定向精度问题。 相似文献
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基于相位一致的高分辨率遥感图像分割方法 总被引:17,自引:2,他引:15
基于分水岭变换的图像分割性能在很大程度上依赖于用来计算待分割图像梯度的算法。根据频域相位信息对图像特征的表征能力,引入相位一致的思想计算图像特征,应用Log Gabor小波提取高分辨率遥感图像的多尺度梯度。接着在对相位一致梯度进行分水岭分割时发现,在抑制分水岭算法的过度分割方面,经典的基于前景标记和背景标记的方法并不适合于遥感图像的分割,给出一种基于前景标记和梯度重建的分水岭算法。对IKONOS Pan图像上的农田、厂房和居民楼等地物进行特征提取和图像分割实验,结果表明相位一致方法优于空域特征检测算子,根据相位一致特征得到较好的分水岭分割结果。 相似文献
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Light detection and ranging (LiDAR) data are increasingly used to measure structural characteristics of urban forests but are rarely used to detect the growing problem of exotic understory plant invaders. We explored the merits of using LiDAR-derived metrics alone and through integration with spectral data to detect the spatial distribution of the exotic understory plant Ligustrum sinense, a rapidly spreading invader in the urbanizing region of Charlotte, North Carolina, USA. We analyzed regional-scale L. sinense occurrence data collected over the course of three years with LiDAR-derived metrics of forest structure that were categorized into the following groups: overstory, understory, topography, and overall vegetation characteristics, and IKONOS spectral features – optical. Using random forest (RF) and logistic regression (LR) classifiers, we assessed the relative contributions of LiDAR and IKONOS derived variables to the detection of L. sinense. We compared the top performing models developed for a smaller, nested experimental extent using RF and LR classifiers, and used the best overall model to produce a predictive map of the spatial distribution of L. sinense across our country-wide study extent. RF classification of LiDAR-derived topography metrics produced the highest mapping accuracy estimates, outperforming IKONOS data by 17.5% and the integration of LiDAR and IKONOS data by 5.3%. The top performing model from the RF classifier produced the highest kappa of 64.8%, improving on the parsimonious LR model kappa by 31.1% with a moderate gain of 6.2% over the county extent model. Our results demonstrate the superiority of LiDAR-derived metrics over spectral data and fusion of LiDAR and spectral data for accurately mapping the spatial distribution of the forest understory invader L. sinense. 相似文献
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针对核线影像无几何模型的问题,提出基于有理多项式系数(Rational Polynomial Coefficient,RPC)模型,利用投影轨迹法制作线阵推扫式卫星核线影像及其几何模型的重建方法。利用SPOT 5 HRG、CBERS 2-03异轨立体像对和SPOT 5 HRSI、RS P5、GeoEyeI、KONOS同轨立体像对重建的核线影像几何模型上下视差的中误差在0.2个像元之内;利用重建几何模型和原始影像几何模型进行前方交会计算所得到的地面点平面中误差在1 m之内,高程中误差在0.3 m之内,验证了本文方法的可靠性。 相似文献