TERRA: Terrain Extraction from elevation Rasters through Repetitive Anisotropic filtering     

《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2020

Over the past decades, several filters have been developed to derive a Digital Terrain Model (DTM) from a Digital Surface Model (DSM), by means of filtering out aboveground objects such as vegetation. In this filtering process, however, one of the major challenges remains to precisely distinguish sharp terrain features, e.g. ridges, agricultural terraces or other anthropogenic geomorphology such as open-pit mines, riverbanks or road ramps. Hence, loss of elevation data around terrain edges (and consequent smoothing) is very common with existing algorithms. In terraced landscapes, the preservation of precise geomorphology is of key importance in digital terrain analyses, such as hydrologic and erosion modelling, or automatic feature recognition and inventorying. In this work, we propose a new filtering method called TERRA (Terrain Extraction from elevation Rasters through Repetitive Anisotropic filtering). The novelty of the algorithm lies within its usage of terrain aspect to guide the anisotropic filtering direction, therefore maximising the preservation of terrain edges. We derived six DTMs from DSMs using UAV Structure from Motion (SfM) photogrammetry, laser altimetry and satellite sources (grid resolutions ranging from 0.1–1.0 m). The results indicated a close agreement of DTMs filtered using the TERRA algorithm and reference DTMs, while terrace risers were well preserved even under thick canopies of vines and trees. Compared to existing filtering approaches, TERRA performed well in minimising Type I errors (false ground removal), while Type II errors occurred locally where vegetation was covering the terrace edges. Given the promising filtering performance, and supported by the minimal requirements of parameterisation and computation, the TERRA algorithm could be a useful tool in DTM preparation for digital terrain analysis of agricultural terraces and similar hillslopes characterised by a complex mosaic of sharp terrain and non-terrain features.  相似文献   

日本囊对虾(Marsupenaeus japonicus)秋繁同生群仔虾不同耐寒性能群体间的形态表型差异     

王志铮  张晓霞  任夙艺  蒋宏雷  刘伟健  Donatha Kajun  Msumenji Phiri 《海洋与湖沼》2018,49(1):142-150

以水温16oC、p H 8.1±0.2、盐度20的砂滤海水为实验用水,以体长(7.643±0.639)mm的日本囊对虾(Marsupenaeus japonicus)秋繁同生群仔虾为实验对象,经确认其在水温由16oC瞬降至14oC后并保持96h恒温的最终成活率略低于5%后,以此为水温骤降胁迫处理方式,采取显微扫描像素测量技术和多元分析方法定量研究了A、B、C、D、E实验群体,依次为温降胁迫处理后(0—24)h、(24—48)h、(48—72)h、(72—96)h时段内的死亡群体和温降胁迫处理后96h时的存活群体间形态特征的差异。结果表明:(1)各实验群体在本研究所涉15项形态性状中均无显著差异(P0.05)仅为第一触角柄长、额剑长和眼径,在所涉17项形态比例指标均无显著差异(P0.05)仅为尾节高/尾节长;(2)随耐寒性能差异的增大,各实验群体间的欧氏距离也随之增大,且均达到极显著水平(P0.01);(3)经主成分分析,提取到的4个特征值均大于1的主成分,累计贡献率达87.590%,其中载荷绝对值大于0.80的主要影响变量均仅存在于第1主成分中;(4)将E实验群体定义为耐寒处理选留群,其余实验群体统归为耐寒处理淘汰群,采用逐步导入判别法建立的Fisher分类函数方程组可较清晰地区分淘汰群和选留群个体,其中选留群和淘汰群个体的判别准确率P1分别为99%和88.75%,P2分别为89.80%和98.88%,两者综合判别准确率为93.88%。  相似文献   

机载LiDAR点云数据的二面角滤波算法     

刘凯斯  王彦兵  宫辉力  李小娟  余洁 《地球信息科学学报》2018,20(4):414-421

机载LiDAR是获取地表DEM的重要技术之一。本文针对机载LiDAR点云数据在复杂城区环境下的大型建筑及低矮地物滤波问题,提出一种新的二面角滤波法。利用空间二面角的平面角可以表达空间两相交平面相对位置的原理,实现机载LiDAR点云数据滤波。首先,算法提取点云数据中的高程突变点,以非突变点的二面角余弦均值稳定性作为判定迭代结束的条件;其次,分别统计高程突变和非突变点集的二面角余弦值频率分布,以交点处对应余弦值和最后一次迭代的坡度值作为LiDAR点云滤波的判定条件;最后,利用数学形态学“开”算子,去除残留低矮植被,得到可靠的滤波结果。对同一区域机载LiDAR点云数据,通过“二面角法”与“渐进三角网法”进行滤波处理。实验结果表明,二面角滤波法能有效地降低地物点错分为地面点的百分率,且在去除地物信息的同时能良好地保留地形特征。  相似文献   

车载激光扫描数据中建筑物立面快速提取     

邵磊  董广军  于英  姚强强  张阿龙 《地球信息科学学报》2018,20(4):462-470

本文提出一种结合多种投影影像从车载激光扫描数据中提取建筑物的方法。该方法首先将点云数据投影到XOY平面,生成多种投影影像;然后结合建筑物几何语义特征,对已获取的投影影像进行几何约束与形态学运算,得到建筑物种子区域;在此基础上,通过设置高差阈值,在最高高程影像上进行建筑物种子区域的八邻域区域生长,得到建筑物区域;最后将影像上的建筑物区域反投影到三维空间,提取出建筑物目标。实验结果表明,该方法能有效提取点云数据中的建筑物立面,取得较高的正确率和完整率,且大大提高了计算效率。  相似文献   

基于互补滤波融合WiFi和PDR的行人室内定位     

朱家松  程凯  周宝定  林伟东 《测绘通报》2019,(5):12-15,34

提出了一种基于互补滤波融合Wi Fi和PDR的行人室内定位方法。首先改善Wi Fi位置指纹定位的KNN算法,通过阈值的设定,排除相似度高但实际上不可能的点,获取动态K值;然后通过行人航位推算(PDR)初始化算法,动态轨迹概率计算,确定PDR初始位置;最后在改进的Wi Fi和PDR的定位基础上,基于互补滤波原理,根据Wi Fi和PDR定位的不同特性,利用各自的定位优点,使用Wi Fi定位修正PDR的定位结果,通过相应权重参数的调整,输出最终融合定位结果。试验过程中,选取3种不同的室内环境区域,试验结果证明了该算法可大大提高室内定位的精度和稳定性。  相似文献   

融合惯导信息的单目视觉室内定位方法          下载免费PDF全文

李梦珍  余敏  俞佳豪 《全球定位系统》2019,44(3):74-80

针对单目视觉定位方法定位精度高但数据源不稳定,而惯性测量组件可稳定获取定位数据却存在累计误差的问题,提出了一种融合惯导信息的单目视觉室内定位方法.该方法利用四参数拟合模型将图像数据转换成定位定姿数据,并在惯导数据解算过程中引入互补滤波修正陀螺仪读数,最后将处理后的数据作为观测值输入到扩展卡尔曼滤波器中,得到最优位置信息.实验结果表明,该方法能够有效地提高室内定位的精度和稳定性.  相似文献   

GOCE卫星引力梯度数据滤波方法研究     

刘焕玲  赵永奇  文汉江  徐新禹 《测绘科学》2019,44(6):66-71

针对GOCE卫星引力梯度观测值中低精度分量和低频有色噪声的处理策略问题,该文采用模型模拟值代替低精度分量Vxy和Vyz,以减弱低精度分量在坐标系转换中对高精度分量的影响。深入分析比较了多种滤波方法处理GOCE卫星引力梯度观测值中有色噪声的效果,提出采用Butterworth零相移滤波方法加移去-恢复技术的思路,实测数据的处理效果验证了该方法的有效性。  相似文献   

卡尔曼滤波在变形监测数据处理中的应用     

丁鹏文  徐泮林  谷彦斐 《测绘与空间地理信息》2019,42(3):189-191,195

在目前常用的变形监测数据处理的方法中,卡尔曼滤波法应用较为广泛。这种动态数据处理的方法是以滤波方程作为类推公式,相比于传统数据处理方法,大大地削减了测量误差,其动态系统是通过状态方程和观测方程来描述体现的。这是一个不断预测、修正的过程,求解完之后无需保留观测值序列,因此不必存储前期数据,只需新一期的数据便可滤波和预测,把参数估计与预报巧妙地结合起来,从而使数据处理更为精确。  相似文献   

GRACE时变重力场各向异性高斯组合滤波方法     

郭飞霄  孙中苗  任飞龙  汪菲菲 《测绘学报》2019,48(7):898-907

受测量误差等因素影响,直接使用GRACE时变重力场模型的地表质量变化反演结果呈现严重条带噪声,必须采用滤波消除。本文对不同滤波方法进行了试验分析,以信噪比最大为准则,确定了不同滤波方法的最优滤波参数,并在此基础上提出了一种各向异性组合滤波方法。该方法根据时变重力场模型球谐系数误差特性,结合各向异性高斯滤波和均方根滤波特点,对精度较高的低次项系数采用较大权重以保留更多有效信号,而对精度较差的高次项系数采用较小权重以压制噪声。不同于传统的两步法组合滤波,该方法仅需进行一步滤波处理。试验结果表明,本文提出的各向异性组合滤波方法计算步骤简单,能够有效消除条带噪声;与单一滤波和传统两步法组合滤波方法相比,提高了反演结果信噪比,保留了更多真实信号。  相似文献   

全极化雷达遥感影像的迭代优化非局部均值去噪法     

马晓双  吴鹏海 《测绘学报》2019,48(8):1038-1045

相干斑的存在严重降低了全极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)的影像质量,对相干斑进行抑制是使用PolSAR数据必不可少的预处理程序。本文提出了一种迭代优化的PolSAR非局部均值去噪方法。该方法在每次迭代去噪过程中,通过同时考虑原始影像全极化噪声统计特性和前一次迭代所得影像的全极化信息来完善像素间极化相似性的度量,从而实现对影像更精准的估计。试验部分利用模拟的PolSAR数据和真实的PolSAR影像进行了算法效果的验证。结果表明:去噪算法在显著抑制影像噪声水平的同时,也能较好地保持影像的边缘和极化特性等细节信息。  相似文献