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981.
由于光学遥感图像和SAR图像具有明显的非线性强度差异,且SAR图像存在斑点噪声,使得其配准存在较大难度。为此,本文结合基于特征和基于区域图像配准方法的优点,并组合为混合模型,提出一种由粗到精的自动配准算法。以光学遥感图像和SAR图像分别为参考图像和待配准图像,先以基于特征点的SAR-SIFT完成粗配准,再以基于区域的ROEWA-HOG完成精配准。① 采用SAR-SIFT算法进行特征点检测和特征匹配来计算图像的仿射变换模型,以消除参考图像和待配准图像之间明显的旋转、尺度和平移差异,至此完成图像粗配准;② 在此基础上利用分块Harris角点检测在参考图像上获得特征点,并根据特征点确定待配准图像上的同名点搜索区域;③ 计算图像的ROEWA梯度,构造以特征点为中心的模板区域内的HOG特征向量,以SSD作为相似性测度搜索待配准图像上的同名点,完成高精度的图像配准;④ 进行图像配准实验,对配准结果进行目视检查和精度评估。经过多组光学与SAR图像配准实验,验证本文算法能够结合基于特征和基于区域的图像配准方法的优点,较好地抵抗光学与SAR图像之间的非线性强度、旋转、尺度、平移差异和SAR图像的噪声影响,并逐步提高配准精度,最终配准精度达到1个像素左右,实现了光学与SAR图像的高精度自动配准,能够满足光学与SAR图像后续综合应用。  相似文献   
982.
基于空间相似性的面实体匹配算法研究   总被引:16,自引:3,他引:13  
同一地物在不同来源的地图上通常存在着差异,其识别或匹配对于不同数据源的地图编制来说很关键。面状地物要素在很多地图表示中都占有很大的比例。基于人眼综合已有信息来识别同名实体的思想,本文提出了基于空间相似性的面实体匹配算法。该算法将面实体作为一个整体看待,采用加权平均法来综合面实体的位置、形状、大小等特征的相似度,进而根据获得的总相似度大小确定匹配实体。算法在确定位置相似度时选择形状中心点对面实体进行惟一标识;采用形状描述函数来计算形状相似度,不容易受各种干扰而影响精度,避免了形状信息的丢失;面实体的大小通过其覆盖面积来度量。实验结果表明该方法具有良好的稳定性和可靠性。  相似文献   
983.
奎中 《探矿工程》2008,35(7):64-67
阐述了研制YBG系列液压拔管机的意义及关键技术;简要介绍了YBG系列液压拔管机的用途、工作原理、结构特点和主要技术参数;在此基础上,着重强调了在使用液压拔管机的过程中应注意的关键环节。  相似文献   
984.
An understanding of what influences sinkhole formation and the ability to accurately predict sinkhole hazards is critical to environmental management efforts in the karst lands of southeastern Minnesota. Based on the distribution of distances to the nearest sinkhole, sinkhole density, bedrock geology and depth to bedrock in southeastern Minnesota and northwestern Iowa, a decision tree model has been developed to construct maps of sinkhole probability in Minnesota. The decision tree model was converted as cartographic models and implemented in ArcGIS to create a preliminary sinkhole probability map in Goodhue, Wabasha, Olmsted, Fillmore, and Mower Counties. This model quantifies bedrock geology, depth to bedrock, sinkhole density, and neighborhood effects in southeastern Minnesota but excludes potential controlling factors such as structural control, topographic settings, human activities and land-use. The sinkhole probability map needs to be verified and updated as more sinkholes are mapped and more information about sinkhole formation is obtained.  相似文献   
985.
This paper presents the spatial implementation of the karst feature database (KFD) of Minnesota in a GIS environment. ESRI’s ArcInfo and ArcView GIS packages were used to analyze and manipulate the spatial operations of the KFD of Minnesota. Spatial operations were classified into three data manipulation categories: single layer operation, multiple layer operation, and other spatial transformation in the KFD. Most of the spatial operations discussed in this paper can be conducted using ArcInfo, ArcView, and ArcGIS. A set of strategies and rules were proposed and used to build the spatial operational module in the KFD to make the spatial operations more efficient and topographically correct.  相似文献   
986.
987.
山东省栖霞台前金矿床地质特征及找矿方向   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
许方 《地质找矿论丛》2008,23(2):140-143,148
台前金矿床是一产于韧性剪切带中的中型金矿床,该矿床位于NE向西林-陡崖断裂带中段.从该矿的矿床地质特征入手,通过分析研究前人地质工作成果,解析了地层、构造、岩浆岩等控矿因素与成矿的关系,总结了矿化富集规律,预测了找矿前景.  相似文献   
988.
道路网数据匹配是地理空间数据库进行变化探测和数据更新的重要前提,不同比例尺下的道路网之间的匹配是一个非常重要的部分。本文总结和分析了道路网匹配的已有算法,针对不同比例尺道路网之间的匹配可能存在的问题和难点,设计了一个融合多种匹配技术的算法。在考虑不同比例尺下道路网数据的特点基础上,改进了空间场景结构的评价方法;分析了stroke匹配算法在不同比例尺道路网数据下的局限性,提出了一种可针对不同比例尺下道路数据存在变化与更新的stroke部分匹配算法。试验表明,文中所提出的方法能够适应不同比例尺下道路网的匹配,匹配效果较好,运行效率较高。  相似文献   
989.
顾及纹理特征的航空影像自适应密集匹配方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
半全局匹配实质是在视差连续性假设下的离散优化方法。为克服视差断裂带影响,依赖一组参数控制视差不一致性。若参数过小,在平面内难以保证视差连续性,产生明显噪声,导致凹凸不平现象;若参数过大,将致使物体表面过于平滑,难以保留视差断裂等重要特征。为克服上述问题,本文提出了一种顾及纹理特征的自适应密集匹配方法:首先,检测影像纹理特征并定量表达纹理丰富性程度;其次,依据纹理丰富程度与视差差异存在正相关的规则知识,实现匹配参数依据纹理信息的自适应选择;最后,采用上述参数进行自适应的半全局匹配。通过ISPRS基准数据集和国产SWDC-5获取的倾斜影像进行试验分析证明,本文方法能够有效减少低纹理区域匹配噪声,同时更有效保留边缘特征。  相似文献   
990.
The aim of this study is to estimate the capabilities of forecasting the yield of wheat using an artificial neural network combined with multi-temporal satellite data acquired at high spatial resolution throughout the agricultural season in the optical and/or microwave domains. Reflectance (acquired by Formosat-2, and Spot 4–5 in the green, red, and near infrared wavelength) and multi-configuration backscattering coefficients (acquired by TerraSAR-X and Radarsat-2 in the X- and C-bands, at co- (abbreviated HH and VV) and cross-polarization states (abbreviated HV and VH)) constitute the input variable of the artificial neural networks, which are trained and validated on the successively acquired images, providing yield forecast in near real-time conditions. The study is based on data collected over 32 fields of wheat distributed over a study area located in southwestern France, near Toulouse. Among the tested sensor configurations, several satellite data appear useful for the yield forecasting throughout the agricultural season (showing coefficient of determination (R2) larger than 0.60 and a root mean square error (RMSE) lower than 9.1 quintals by hectare (q ha−1)): CVH, CHV, or the combined used of XHH and CHH, CHH and CHV, or green reflectance and CHH. Nevertheless, the best accurate forecast (R2 = 0.76 and RMSE = 7.0 q ha−1) is obtained longtime before the harvest (on day 98, during the elongation of stems) using the combination of co- and cross-polarized backscattering coefficients acquired in the C-band (CVV and CVH). These results highlight the high interest of using synthetic aperture radar (SAR) data instead of optical ones to early forecast the yield before the harvest of wheat.  相似文献   
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