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针对城市环境下影像空间定位精度低等问题,提出了一种在C/S架构下基于影像的移动平台空间自定位方法。首先对预采集的城市建筑物序列影像,利用最近邻距离比率(nearest neighbor distance ratio,NNDR)算法和归一化互相关匹配(normalized cross correlation,NCC)算法得到SIFT粗匹配,通过随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法对粗匹配点进行优化,通过精确解算基本矩阵 F 和投影矩阵 P ,建立建筑物三维点云模型,进而获得由影像特征点、像点坐标以及物方点坐标组成的物方特征库。其次以用户通过手机拍摄的影像作为定位影像,进行特征提取并与物方特征库影像匹配,获取对应物方点坐标。最后通过精确计算定位影像外方位元素,并在手机客户端中显示所拍照瞬间手机的空间位置,实现移动平台空间自定位。实验结果表明,该方法能够达到厘米级定位精度,可作为其他空间定位方法的有效补充。 相似文献
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资源三号02星搭载了中国首个对地观测试验性激光测高载荷。借鉴目前较成熟的卫星影像区域网平差理论的基础上,结合近年来激光测高数据精度的大幅提升以及资源三号02星激光测高数据的特点,首次提出了激光测高数据辅助卫星立体影像进行成像几何模型精化处理的通用理论。首先,利用传统的区域网平差算法对所处理影像进行高精度连接点匹配处理,并对其进行无约束的自由网平差处理,获得高精度相对精度及不亚于原始成像几何模型的绝对精度;其次,根据激光测高数据3维坐标和精化后参考影像成像几何模型获取激光数据参考影像坐标;而后将参考影像坐标通过几何模型映射获取目标影像上待匹配影像坐标,通过连接点匹配算法,对待匹配目标影像坐标进行精化获取高精度像方同名点;最后,以同名点作为高程控制进行区域网平差计算,对影像成像几何模型进一步处理,获取高精度补偿参数。通过湖北、青海两测区的试验,以激光测高数据辅助卫星影像几何模型精化精度可分别达到1.97 m、3.23 m,结果表明本文提出的方法可有效提高卫星立体数据测图精度。 相似文献
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激光测高数据辅助卫星成像几何模型精化处理 总被引：1，自引：1，他引：0
资源三号02星(ZY-3 02)作为资源三号系列的第2颗卫星,于2016年5月30号成功发射,其主要服务于中国空间基础建设等重大工程,星上搭载了中国首个对地观测试验性激光测高载荷。高程精度作为立体测图的重要指标,达到其精度要求的困难程度远大于平面。在借鉴目前较成熟的卫星影像区域网平差理论的基础上,结合近年来激光测高数据精度的大幅提升以及ZY-3 02星激光测高数据的特点,首次提出了激光测高数据辅助卫星立体影像进行成像几何模型精化处理的通用理论。首先,利用传统的区域网平差算法对所处理影像进行高精度连接点匹配处理,并对其进行无约束的自由网平差处理,获得高精度相对精度及不亚于原始成像几何模型的绝对精度;其次,根据激光测高数据3维坐标和精化后参考影像成像几何模型获取激光数据参考影像坐标;然后,将参考影像坐标通过几何模型映射获取目标影像上待匹配影像坐标,通过连接点匹配算法,对待匹配目标影像坐标进行精化获取高精度像方同名点;最后,以同名点作为高程控制进行区域网平差计算,对影像成像几何模型进一步处理,获取高精度补偿参数。通过湖北、青海两测区的试验,以激光测高数据辅助卫星影像几何模型精化精度可分别达到1.97 m、3.23 m,结果表明本文提出的方法可有效提高卫星立体数据测图精度。 相似文献
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为较好地解决自由形状线特征匹配研究中线特征丰富信息的充分利用与有效描述这对矛盾,提出一种利用分级匹配策略的遥感影像匹配方法。为保证方法具有较高的匹配精度,从影像中检测亚像素边缘并进行有效的跟踪以得到连续性较好的自由形状线特征;再从中提取闭合线特征、线特征交点和角点等较稳定的特征作为共轭实体进行粗匹配,在确定各类特征的待选同名特征后,根据面积、角度等几何信息以及模型参数的分布特点逐步剔除误匹配,进而利用同名特征确定精匹配的初始参数;精匹配时对线特征中的亚像素边缘点加以利用,采用多层次二维迭代最邻近点(ICP)法依次利用由低到高采样率的边缘点进行匹配。试验结果表明,粗匹配选取的特征性能稳定,具有较高的匹配正确率和精度,能为精匹配提供较准确的初始参数,精匹配能达到与最小二乘影像匹配相当的亚像素级匹配精度,并且对具有较小仿射变形的影像也能实现稳定、准确的匹配。 相似文献
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基于“嫦娥”卫星三线阵CCD立体相机的月球表面三维建模 总被引：1，自引：0，他引：1
＂嫦娥＂卫星三线阵CCD立体相机是实现月表地形观测的重要荷载,其以前、正、后视3种视角对月表进行连续扫描,获得南、北纬70°范围内3种不同倾角的二维推扫影像。在无月面控制点、卫星位置和姿态数据的条件下,基于数字摄影测量理论提出一种建立月表三维模型的方法：通过影像匹配获得前、正、后视二维推扫影像中的立体像对的像点坐标,在此基础上结合用准控制点后方交会解得的嫦娥卫星的空间位置和姿态数据,通过前方交会的方法解算出像元对应月面点的月球表面数字高程模型（DEM）径向高度数据,进而得到月表高程拟合模型、等高线分布图等,实现月表三维模型的建立。 相似文献
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针对在实际应用中难以获得同源高分辨率遥感影像,利用同源高分辨率影像实现高精度、自动化的三维重建仍存在一定困难的现状,该文提出一种利用异源高分辨率遥感影像进行三维重建的方法。采用尺度不变特征变换算法对影像进行匹配以获取同名点,并使用随机抽样一致性算法剔除低精度匹配点;然后利用获取的同名点构建Delaunay三角网;接着根据有理函数反解模型和投影射线联合定位算法解算各个同名点的三维坐标;最后基于Delaunay三角网内插技术求取地物点的高程值,并基于OpenGL技术实现三维显示。试验结果表明,利用该方法可以实现异源高分辨率遥感影像的三维重建,精度上能够满足生产需求。 相似文献
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基于SIFT特征的多源遥感影像自动匹配方法 总被引：2，自引：1，他引：1
本文提出一种基于SIFT特征的不同源遥感影像自动匹配方法。首先利用Harris算子结合SIFT特征提取影像上均匀分布的特征点,建立高维SIFT特征描述符;然后以待匹配点与参考点间的欧氏距离为相似性测度,实施两种不同源遥感影像的特征匹配;最后将SIFT特征匹配结果作为初始值,采用将搜索范围扩大到尺度空间后的改进最小二乘影像匹配方法对SIFT特征匹配获得的同名像点进行精匹配。经对同一地区SPOT-5 HRG全色影像与航空摄影影像的匹配试验,取得了较好的结果。 相似文献
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由于数据量大,目前大多数端元提取算法均需较长的计算时间,限制了这些算法的有效应用。本文提出了以光谱梯度特征为搜索条件的快速端元提取方法,其核心包括基于光谱梯度特征的候选端元快速筛选和基于光谱解混误差的端元识别两部分。由于能够从影像中快速筛选出少量的像元光谱作为候选端元,故具有较好的计算性能;同时由于避免了非端元光谱参与端元识别,使得识别的结果具有更高的精度。试验表明,相比经典的IEA算法和ECHO算法,该算法不仅能大幅度提高端元提取速度,而且具有更准确的端元识别能力。同时,基于该算法原理,也可对现有各种算法进行改进,提升现有的各种端元提取算法的运算速度。 相似文献
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基于等高线数据的地性线追踪技术研究 总被引：11，自引：0，他引：11
通过研究特征点的提取技术和建立系统的特征点匹配的数学模型，研究了基于矢量等高线数据的地性线的自动追踪技术，利用所述方法，提取的特征点完整，准确；理论和实验表明，所建立的数学模型简捷，实用，有可靠的数学理论基础，且地性线追踪效果良好。 相似文献
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针对高光谱影像中空间特征信息利用不足的问题,提出了一种基于纹理和光谱特征的高光谱影像信息向量机分类方法。该方法首先采用三维Gabor滤波器对高光谱影像数据立方体进行纹理特征提取,提取后的影像数据同时具有光谱和纹理特征,避免了传统纹理特征提取带来的高维特征和光谱不连续的问题;然后采用分类精度和效率都较高的信息向量机进行分类处理。通过AVIRIS高光谱影像实验,结果表明该方法不仅提高了影像的分类精度,而且还消除了分类结果图中的类别噪声现象。 相似文献
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利用Sentinel-2A数据提取长江中下游丘陵地带农作物种植信息 总被引：1，自引：1，他引：0
长江中下游丘陵地带地块细小破碎、种植结构复杂,导致作物遥感光谱特征相互纠缠,信息精确提取困难等。本文基于Sentinel-2A数据提出了多特征组合优化的丘陵地带农作物种植结构精确识别方法。首先获取研究区内主要农作物的关键物候特征信息;然后计算其光谱特征、纹理特征、地形特征值,构建原始特征集;最后采用随机森林方法对特征进行重要性排序,对原始特征集进行特征变量优化,并选择优化后的组合特征进行监督分类提取出研究区农作物信息。试验结果表明,相较于单变量特征,通过多特征优化组合分类总体精度和Kappa系数分别从80.4%和0.748提高到96.3%和0.954,有效地提高了南方丘陵地带农作物分类精度,算法稳定性较强。在南方丘陵地带农作物的识别过程中,进行特征变量优化后的地形特征与纹理特征能显著提高分类精度。 相似文献
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本文以雷州半岛为研究区,利用Sentinel-2A影像数据和真实植被样本数据,综合探讨了机器学习中随机森林与支持向量机的分类效果,并与传统的最大似然法进行比较。提取Sentinel-2A影像9个波段、7个植被指数、72个纹理特征,通过递归特征消除法挑选了10个特征组合,并将其应用于3种分类方法中,对其分类效果进行比较。结果表明:①有效使用多种特征变量是提高植被类型识别精度的关键,就不同特征对植被类型识别的重要性而言,光谱特征与纹理特征相当且大于植被指数,三者重要性相差不大;②随机森林分类效果最佳,不但能对特征进行有效选择,而且能保证植被类型提取精度,提高运行效率;③基于随机森林特征选择的递归特征消除法得到的特征组合不能对其他分类器性能进行优化,对随机森林模型本身的优化效果也有限。 相似文献
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高分辨率遥感影像建筑物自动提取在防灾减灾、灾害估损、城市规划和地形图制作等方面具有重要意义。但是,目前常用的传统卷积神经网络模型存在异变性强而同变性弱缺陷。针对该问题,本文提出一种基于通道和空间双注意力胶囊编码—解码网络DA-CapsNet（dual-attention capsule encoder-decoder network）的建筑物提取通用模型。该模型通过胶囊卷积和空间—通道双注意力模块增强高分辨率遥感影像中建筑物高阶特征表达能力,实现建筑物遮挡部分以及对非建筑不透水层的准确提取与区分。模型首先利用胶囊编码—解码结构提取并融合多尺度建筑物胶囊特征,获得高质量建筑物特征表达。之后,设计通道和空间注意力特征模块进一步增强建筑物上下文语义信息,提高模型性能。本文选取3种高分辨率建筑物数据集进行试验,最终的平均精度、召回率和F1-score分别为92.15%、92.07%和92.18%。结果表明,本文提出的DA-CapsNet能有效克服高分辨率遥感影像中的空间异质性、同物异谱、异物同谱以及阴影遮挡等影响,实现复杂环境下的高精度建筑物自动提取。 相似文献
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基于概率的地图实体匹配方法 总被引：5，自引：1，他引：4
数字地图合并是通过同名实体匹配和合并变换技术,调整相关地物实体的几何、属性等差异,实现同一地区不同来源地图数据的集成和融合。其中同名实体匹配是极为重要的第一步,也是一个存在大量不确定性的过程,匹配阈值的选取、实体非一对一的匹配关系是匹配中的关键难题,匹配效果不佳或出现错误匹配直接影响着后续合并结果的正确性。本文提出一种基于概率理论的匹配模型,该模型融合多种匹配指标,通过计算实体匹配概率大小来确定匹配实体。该方法避免了匹配指标精确阈值的选取,并且能够有效地解决匹配中非一对一的情况。 相似文献