内点最大化与冗余点控制的无人机遥感图像配准     

余蕊  陈玮扬  杨扬  杨昆  罗毅 《遥感学报》2020,24(11):1325-1341

利用小型无人机进行遥感图像配准在自然灾害损害评估、环境监测和目标检测与追踪等领域发挥着至关重要的作用，但小型无人机的图像采集过程容易受风速/风向、复杂地形、电池容量、飞行姿态、飞行高度等自然或人为因素的影响。这些问题通常会导致捕捉到的场景重叠率低与图像非刚性畸变，在特征点提取过程中产生大量冗余点，增加了图像配准的难度。本文提出一种基于特征点的小型无人机图像配准方法，该方法的核心思想是在配准过程中识别冗余点，同时最大化可用内点数量。所识别的冗余点当作控制点，用于控制网格代图像的运动。最后通过最大化内点和合理移动控制点来恢复图像变换。本文使用50对小型无人机图像进行特征匹配和图像配准的实验，其中平均配准精度可达80.38%，并且本文方法在所有的情况下都优于5种当前流行算法。  相似文献   

一种云端一体化的土地督察遥感监测方法     

孙久虎 《测绘通报》2020,(3):129-133

针对目前土地遥感监测工作中存在的监测频次低和数据现势性差等问题，通过统筹获取国产卫星影像数据提升监测频次，设计了多源遥感影像的空间网格组织和调度方法，改变传统的影像切片发布模式，建立实时影像服务方法，大幅提升了土地督察遥感监测时效。通过在国家土地督察济南局试点应用，研发了云端一体化的土地督察遥感监测服务平台，实践证明基于空间网格的影像组织管理效率优于传统金字塔切片管理模式，有效支撑了违法用地、永久基本农田保护和城市开发边界突破等监测预警，应用成效显著。  相似文献   

基于自然间断点分级法的土地利用数据网格化分析   总被引：4，自引：0，他引：4  

李乃强  徐贵阳 《测绘通报》2020,(4):106

土地利用在自然资源统一管理中扮演着重要角色，面对不同区域和年份的数据，统一分析比对口径尤为重要，同时也应反映出相互之间的差异。本文以宜兴市2009年和2017年土地利用现状数据为数据源，首先使用统一的分类标准提取用地类型中的3大类，通过不同大小的单元划分尝试和结果分析，发现适用于该数据的网格尺度大小；然后基于自然间断点分级法进行分级范围划定，对宜兴市三类用地类型的分布和变化趋势进行综合分析，较为真实地反映了宜兴市用地情况；最后通过选用合适的空间尺度和分级范围划定方法，进而构建一个兼具操作性和科学性的土地利用数据网格化方法，为自然资源部门统筹管理和综合治理提供依据。  相似文献   

无人机在重大地质灾害应急调查中的应用   总被引：4，自引：0，他引：4  

郭晨  许强  董秀军  巨袁臻  宁浩 《测绘通报》2020,(10):6

传统的地质灾害应急调查受限于地形、天气等外界条件，不能快速全面地获取灾害的详细信息，而无人机具有灵活性强、时效性高和不受复杂地形影响等特点，在地质灾害应急调查中有独特的优势。本文以“6·24”新磨村滑坡和“10·11”白格滑坡为例，阐述了无人机数据获取及处理流程，重点介绍了无人机获取的数字地形产品在地质灾害精确描述、定性及定量分析中的应用。结果表明：无人机摄影测量技术为重大地质灾害应急调查提供了更加科学高效的现场影像采集和遥感成果处理及应用方案，为应急救灾工作的顺利实施及分析研判提供了重要数据支撑，科学有效地保证了现场施工救援人员的安全。  相似文献   

地面沉降监测多源数据融合分析   总被引：2，自引：1，他引：1  

刘胜男  陶钧  卢银宏 《测绘通报》2020,(12):46-49

地面沉降是区域性地面高程下降的一种地质现象，一般是由自然因素和人为因素的共同作用导致的。目前地面沉降监测的方法很多，各有优劣。本文结合武进中心城区地面沉降监测系列工程案例，对不同沉降监测方法产生的多源数据进行了分析、对比和融合，使成果兼具各种方法的优点，其不仅能更好地描述地面沉降的现状及预测地面沉降的发展趋势，而且可为后期地面沉降监测提供更加准确且丰富的数据基础。  相似文献   

不同测站点云数据的配准算法     

高益忠 《北京测绘》2020,(2):180-184

随着三维激光扫描技术的发展,利用三维激光扫描仪采集信息,构建三维模型成为了热门的课题。由于受到观测环境、观测方向等影响,无法一次性地获得物体的所有的点云数据。因此,不同视角下点云数据的配准成为了三维建模中的关键技术,直接影响了最终的重合结果以及模型精度。本文着重研究主方向贴合法和最近点迭代算法(ICP算法),基于matlab平台编写算法,并对算法进行研究,得出配准结果以及配准精度。  相似文献   

基于地理国情数据的城市扩张和生态格局分析——以武汉市为例   总被引：1，自引：0，他引：1  

厉芳婷  张过  贾继鹏 《测绘通报》2020,(11):93-98

城市扩张是城镇化的主要特征，研究城市扩张规律对城市空间规划、高质量发展提供决策依据。本文以武汉市为研究区，以2015—2018年地理国情监测成果为主要数据源，通过数据整理与提取、计算城市扩张特征指数、提取城市格局变化、计算生态景观指数等处理，对研究区城市扩张和生态格局变化特征进行分析。研究结果表明：2015—2018年间，武汉市从快速扩张阶段逐渐减缓，紧凑度逐渐下降；中心城市扩张主要以种植土地破坏为代价；远城区快速扩张主要以林草面积减少为代价；在生态指数上，各生态景观类型破碎度均有下降，但水域面积保持良好。  相似文献   

不动产大数据在城市更新潜力空间评估中的应用     

汪洋  唐华  潘进  李洋  褚峤  刘雨晴 《测绘通报》2020,(12):71

我国在发展新常态与城市精细化治理背景下，对城市更新精准施策与量化评估提出了更高的要求。城市更新过程与人、地、房的相互作用紧密相关。不动产登记数据包含丰富的人、地、房空间属性信息，能够在城市的建成环境评估过程中发挥重要作用，现有城市更新评估模型几乎均未使用这一数据支持。本文从大数据量化评估视角出发，在文献研究的基础上，利用不动产登记大数据构建城市更新潜力评估体系，建立评估方法，并以南京市为应用案例，在街道（乡、镇）尺度上，对评估对象区域进行城市更新潜力的量化评估，实现精细化尺度的空间分析，辅助城市更新方向与选址，引导精准施策。  相似文献   

空-谱融合的条件随机场高光谱影像分类方法     

魏立飞  余铭  钟燕飞  袁自然  黄灿 《测绘学报》2020,49(3):343-354

高光谱遥感数据具有光谱信息丰富、图谱合一的特点,目前已经广泛地应用在对地观测中。传统的高光谱分类模型大多过分依赖影像光谱信息,没有充分利用空间特征信息,这使得分类精度还有很大的提升空间。条件随机场是一种概率模型,能够较好地融合空间上下文信息,在高光谱影像分类中已经得到越来越多的关注,但大部分条件随机场模型存在超平滑的现象,会导致影像细节丢失。针对该问题,本文提出了一种优化融合影像空-谱信息的高分辨率/高光谱影像分类方法,该方法将影像的纹理信息与原始光谱信息进行融合,利用SVM分类器对其进行预分类,并将各类概率定义为一元势函数,以融合空间特征信息;然后将空间平滑项和局部类别标签成本项加入二元势函数中,以考虑空间背景信息,并保留各类别中的详细信息。最后,通过两组的高分辨率/高光谱影像数据进行试验。结果表明,与SVM算法、传统的条件随机场方法和面向对象的分类方法相比,本文提出的算法在整体分类精度上分别提高了10%、9%和8%以上,同时在保持地物边缘完整性、避免“同谱异物”与“同物异谱”的现象方面有较明显的优势。  相似文献   

Swelter in the city: Urban greenery and its effects on temperature in Guwahati,India     

Monjit Borthakur  Anup Saikia  Kiran Sharma 《Singapore journal of tropical geography》2020,41(3):341-366

Changing urban landscape with multistoried high rises, roads and pavements is continuously reducing urban green space. These structures result in high surface temperature variation within cities. To explore the relationship between surface temperature and normalized difference vegetation index (NDVI), this study estimates two models—geographically weighted regression (GWR) and a fixed effect panel data model in relation to the Guwahati Metropolitan Area (GMA), a secondary city in north east India. The results indicate the superiority of GWR regression in presence of spatial dependence. Panel data analysis shows that the densely populated urban areas in the GMA with less than 10 per cent greenery are 1°C warmer than the sub-urban areas with 50 per cent greenery.  相似文献