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在遥感卫星多平台、卫星数据日益增多的今天,如何快速高效地让学生掌握遥感卫星的轨道特征,熟悉常用卫星的数据特征是一个非常重要的授课内容。本文结合作者在中南大学10年的"遥感原理与方法"课程教学实践,分析了遥感卫星轨道和卫星数据特征章节讲解的重点和难点,提出在教学过程中充分利用多媒体教学和互联网查找知识方便的有利条件,课堂上通过动画演示和图片讲解等方法让学生掌握卫星轨道及其运行的特点,课下让学生组成兴趣小组自行收集不同种类的卫星,巩固课堂学习的知识,培养学生的自主学习能力,以期增强学生对该章节的知识掌握能力、主动学习能力及独立思考能力,为学生该课程的后续学习和工作能力的培养奠定基础。在近几年的教学实践过程中,笔者发现该方法有效地提高了学生对该章节内容的掌握程度和学习兴趣,学习效果超过往届学生,实践结果充分证明了该方法的有效性。 相似文献
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一种基于三角网约束的立体影像线特征多级匹配方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对直线匹配可靠性问题,提出了一种基于三角网约束的立体影像线特征多级匹配方法。首先采用SURF算法匹配一部分可靠的种子点,利用这些种子点约束其邻域内的直线匹配;然后,将这些种子点构建三角网,利用三角网约束直线匹配的搜索范围,进行三角网约束下的线-线匹配;再次,在三角网的约束下,进行线-面匹配。为了提高直线匹配相似性测度的可区分性,提出了基于移动窗口的自适应直线相关方法,不仅在表面非连续区域能取得可靠匹配,在纹理缺乏区域也能取得可靠匹配结果。利用具有典型纹理特征的近景影像和航空影像进行了试验分析,结果表明,本方法能获取可靠的直线匹配结果。 相似文献
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提出一种基于图割算法的建筑物LiDAR点云与正射影像融合提取方法。首先,利用LiDAR点云计算3个几何特征:平整度、法向量分布和高程纹理一致性。同时利用航空正射影像计算颜色特征——归一化植被指数(NDVI)。然后将两类特征联合构建能量函数数据项,综合数字表面模型(DSM)和NDVI构建平滑项,采用图割算法优化得到初始的建筑物区域。最后利用初始建筑物边缘一定范围内的正射影像颜色信息,采用前后景分割的思想进一步优化建筑物边缘。应用ISPRS Vaihingen测试数据进行试验,结果表明本文方法具有较高的建筑物提取精度。 相似文献
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文中提出一种基于多方向剖面线Douglas-Pucker(DP)算法简化的数字高程模型(DEM)综合方法,首先通过一定角度间隔旋转DEM,获得不同方向的剖面线;然后通过剖面线DP算法的简化获得特征;在此基础上,通过抑制局部极值,融合多方向的特征点,同时消除冗余;最后利用这些点构建三角网,再内插成规则DEM获得保持特征的DEM综合结果。利用两组2m格网的DEM数据进行实验,通过结果的定量和定性分析可以发现,文中方法比传统两个方向的简化方法可以获得更高精度的综合结果。 相似文献
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灾害现场的地形地物高效三维重建是快速获取灾情信息的关键技术之一,也是正射影像纠正的先决条件。无人机等低空轻型遥感系统能快速获取高分辨率和高重叠度影像,因此在灾害应急响应中被广泛关注。利用大范围低空影像进行灾害现场快速三维重建依赖于高效的密集匹配方法。文中提出一种基于MPI(Message Passing Interface)的高效半全局约束密集匹配方法,既克服传统的影像匹配方法难以充分利用影像重叠度高的困难,也能在短时间内快速处理大量影像获取灾害现场的三维信息,适应面向灾害应急响应的效率要求。 相似文献
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由于投影差的存在,正射影像镶嵌时往往采用基于镶嵌线的镶嵌方法,当两幅正射影像镶嵌时,选取镶嵌线要尽量避开房屋。本文将两幅正射影像镶嵌建立为一个图模型优化问题,并且采用图割获取最小割将影像重叠区域划分为两部分,最小割经过的分界线即为影像镶嵌线。实验表明,本文方法效率较高,不需要指定镶嵌线的起始点,而且可以较好地避开房屋。 相似文献
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三角网至规则格网的生成在地形内插和遥感影像配准中小面元微分纠正等方面都具有重要应用。其关键在于快速准确地搜索每个格网点所在的三角形,然后根据三角网顶点信息内插每个格网点的信息。针对格网点在三角网中的定位和内插计算量大的问题,本文提出了一种自适应扫描线填充算法以快速准确地搜索定位出每个格网点所在的三角形;针对地形内插或者小面元微分纠正中每个三角形具有相同运算的特点,采用GPU技术实现了TIN格网内插以及小面元微分纠正并行加速。分别采用大范围自动空三获取的三维点进行地形内插以及大尺寸遥感影像进行微分纠正实验,结果表明本文方法可以有效提高效率。 相似文献
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基于改进ORB算法的遥感图像自动配准方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对遥感图像自动配准的问题,提出了一种基于改进定向二进制简单描述符(oriented brief,ORB)算法的遥感图像自动配准方法.该方法主要由3个步骤组成:首先是特征匹配,利用改进的ORB算法提取特征点,并建立描述符进行匹配,获取初始控制点;然后采用随机采样一致性方法,结合变换参数估计,剔除可能的错误匹配;最后利用最小二乘法估计的变换参数,对图像进行几何纠正.分别利用2组卫星光学遥感图像和1组SAR图像进行基于改进ORB算法的自动配准方法试验,并与基于尺度不变特征变换(scale-invariant feature tramsform,SIFT)算法和加速鲁棒性特征(speeded up robust features,SURF)算法的自动配准方法进行了比较.试验结果表明,该方法能获得与SIFT算法和SURF算法相当或者更高的配准精度,并在配准效率上有较大提高. 相似文献