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61.
地表温度是反映地表环境的一个重要参数,精确获取地表温度的方法对研究城市热岛效应、进行生态环境监测评价是必不可少的。利用遥感手段进行地表温度的反演是一种较新颖的方法,相对成熟的反演算法主要有单通道算法、辐射传输方程法及单窗算法。本文以山东省威海市Landsat TM数据为例,分别利用辐射传输方程法和单窗算法进行地表温度反演,通过遥感目视解译的方法提取研究区各类典型地物对应的地表温度,进行统计分析,结果表明,两者反演得到的地表温度具有一致的变化趋势,其中单窗算法中不同典型地物的地表温度整体标准差较小,如建设用地为0.530,起伏波动小,算法精度略优于辐射传输方程法。 相似文献
62.
为了验证目前高精度定位中多传感器组合定位模型性能的优越性,以更好地解决自动驾驶场景下自主定位中出现的预测精度标准不一致、预测不及时及误预测率高等问题,本文利用LiDAR与Radar数据,建立了一种基于迭代加权的IEKF-BP组合算法的松组合模型,并对两种传感器组合定位结果精度进行了分析。试验表明,迭代加权的IEKF-BP组合算法的组合结果精度优于单一的IEKF算法和BP神经网络算法组合定位精度,其中,在X、Y方向上的均方根误差分别为0.028、0.028 m,平均误差分别为0.023、0.014 m,能准确反映载体的运动状态,满足未来无人驾驶中定位需求。 相似文献
63.
针对目前基于近景摄影测量方法构建建筑物立面模型过程中因密集影像匹配(DIM)点云噪声所引起的建筑物立面TIN网格模型畸变问题,本文借鉴机器学习中样本学习的思想,对建筑物立面进行了分类并对DIM点云提出了相应的滤波方法,以达到去除DIM点云噪声和改善其TIN网格模型畸变的目的。其中,针对平面结构立面,采取先对点云样本进行学习计算构建数学立面模型所需参数,再对该立面模型设定阈值并对其点云进行滤波处理的方法;针对曲面结构立面,则结合DIM点云特性先将点云样本分类标记归为立面点与非立面点,再进行样本特征值学习,使用Logistic回归算法迭代计算求解最佳回归系数,从而构建滤波分类器的方法对立面点云进行滤波处理。试验结果表明,本文滤波处理方法能将立面DIM点云噪声有效识别并去除,而且使用该方法处理后所得点云构建的建筑物立面TIN网格模型精细化程度得到有效提高,模型质量得到明显改善。 相似文献
64.
强跟踪抗差自适应滤波算法及其在无人机导航定位中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对Sage-Husa自适应滤波算法在无人机导航定位应用中存在滤波发散和定位精度低的问题,本文提出一种强跟踪抗差自适应滤波算法。该算法在Sage-Husa自适应滤波算法基础上,引入强跟踪技术,通过自适应渐消因子降低历史数据对当前滤波的影响,从而抑制滤波发散,增强算法的稳健性;结合量测噪声和系统噪声进行实时估计,并且在估计中加入抗差因子抑制粗差对滤波的干扰,提高定位精度。仿真结果表明,该算法在发生滤波发散和粗差干扰的情况下能够表现出良好的滤波性能,较Sage-Husa算法有更强的稳健性。 相似文献
65.
针对BRISK特征检测算法在遥感影像中匹配时同名点对冗余度高和全局性差等特点,考虑BRISK特征检测算法能获取大量无人机遥感影像特征点,Delaunay三角网算法能够利用影像的BRISK特征点的粗匹配点对构建三角网,本文综合两种算法的优点,提出了一种结合BRISK特征检测算法和Delaunay三角网算法的剔除无人机遥感影像误匹配点对方法。该方法利用两张影像的BRISK粗匹配特征点构建Delaunay三角网,利用遍历两张影像三角网中的三角形相似度剔除错误匹配点对,并利用摄影不变量原理进一步剔除误匹配点对,提高了两张影像的精度;对比分析了Delaunay三角网的射影不变量算法,RANSAC算法分别剔除原始影像组、加入椒盐噪声影像组及旋转影像组的BRISK特征误匹配点对的效果。试验结果表明,3组影像分别利用结合BRISK特征和Delaunay三角网的射影不变量算法的无人机遥感影像匹配方法获得的正确特征匹配点对冗余度低、全局性优。 相似文献
66.
百度深度学习PaddlePaddle框架支持下的遥感智能视觉平台,能够运用深度学习技术实现遥感影像的智能建模、训练和解译。本文通过深入分析PaddlePaddle图像分割模型库PaddleSeg的图像处理深度学习算法模型DeepLabV3+、U2-Net及RetinaNet,开发设计了遥感智能视觉平台,实现了遥感影像的地块分割、变化检测和斜框检测等专业功能。研究表明:遥感智能视觉平台提取的图斑总面积是目视解译的80%、有效图斑比例为76%、错误图斑比例为18%,实现了快速有效的遥感图像智能处理。 相似文献
67.
针对车载激光点云中对各特征物提取结果后矢量化成图时的自动化问题,本文基于双方向积分法实现了边缘检测及矢量化成图,旨在保证特征物基本特征的同时,也保证点云的绝对精度。将输入的特征点云进行离群点过滤,以保证外包框算法特征点云的准确度;将三维点云按照外包框算法投影至最优平面,为后续沿各方向积分提供输入;利用八邻域KD-tree算法求出样本特征点云的均值邻域半径,依据邻域半径对各方向积分提供积分域中的微分元;根据提供的微分元沿各方向进行积分,在该积分元内找到距平面最值的最优解;按照积分结果构建点云索引,并根据点云特征构建模型,最终得到高精地图的矢量化点云。试验证明了该方法在处理实际问题时的可行性。 相似文献
68.
69.
针对AKAZE算法在无人机影像匹配过程中存在的匹配精度低和稳定性较差问题,本文提出一种基于多匹配策略融合的改进影像匹配方法。该方法首先对影像降采样并利用AKAZE算法检测多尺度特征。然后采用一种稳定的RootSIFT描述符进行特征描述。其次,融合最近邻距离比值、双向匹配和余弦相似度约束匹配策略进行特征匹配以降低误匹配率。最后,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法确定最终的特征对应关系,并求得几何变换模型。实验结果表明,该方法在获得更多正确匹配点对的同时具有较高的匹配正确率和精度,能够更好适用于无人机影像匹配。 相似文献
70.
针对月核大小及密度估计问题,利用高分辨率重力场模型GL1500E的二阶位系数和LLR(lunar laser ranging)天平动参数,考虑月核分层为外核和内核的情况,结合非线性粒子群优化算法,对月核大小和组成进行了估计。大批量的统计结果表明,大概率分布的外核半径rc1约为469 km,内核半径rc2约为303 km,外核密度ρc1约为4613 kg/m3,内核密度ρc2约为7004 kg/m3,月幔密度ρm约为3340 kg/m3。月幔密度非常接近地质研究结果3360 kg/m3,内外核半径与近期其他研究结果相近,估算的月核大小与密度组成具有一定的参考价值。若月核由纯铁和硫化亚铁组成,则研究表明,内核大部分由纯铁组成,外核大部分由硫化亚铁组成。 相似文献