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利用Worldview-2、资源三号、Sentinel-2A、高分一号,以及Landsat-8等5种光学卫星数据和电子海图数据,在研究多光谱遥感水深反演机理以及基本流程的基础上,探究了多源遥感数据去云融合与水深反演。一方面,以不同空间分辨率的影像融合为切入点,用GM融合算法、小波融合探讨不同空间尺度、不同数据源融合影像对水深反演结果的影响,探讨水深反演过程中遥感影像去云融合的可行性。另一方面,以多源遥感水深反演为切入点,基于双波段比值法,反演实验区域20 m以内的水深,并进行精度评价。实验表明,利用小波融合去云可以改善水深遥感反演中有云区域的影响,一定程度上提高反演精度和制图资料的完整性。 相似文献
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利用WorldView-2四波段卫星数据和电子海图数据,基于改进的耀斑改正算法和双波段比值算法,反演获得了3处典型海域的浅水水深。通过不同海域、不同耀斑条件下水深反演实验,探讨了RED,NIR波段在典型四波段水深反演中的作用和影响,发现在双波段比值法水深反演中,引入RED+NIR波段进行耀斑改正处理,可以增加珊瑚、海藻等绿色物质覆盖海底的反射率,有效地提高该类海域的水深反演精度。基于耀斑改正的多光谱水深反演方法,适用于中轻度耀斑条件下,水质较清澈的浅海水深反演,可在国内外典型四波段卫星数据水深反演中推广应用。 相似文献
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基于LIDAR数据的建筑轮廓线提取及规则化算法研究 总被引：3，自引：2，他引：3
建筑轮廓线提取与规则化是LIDAR数据处理和建筑三维建模的重要步骤和技术难点.首次将"Alpha Shapes算法"应用于LIDAR数据处理,实践证明该算法简洁高效、运行稳定、提取精度高,适用于任何形状的建筑轮廓线提取,并具有一定自适应性和滤波功能,非常适合LIDAR点云数据提取建筑轮廓线.同时,提出了改进的"管子算法"用于原始轮廓线的简化,提出了适用于四边形的"矩形外接圆法"和适用于多边形(大于四边且边数为偶数)的"分类强制正交法"以进一步实现轮廓线的规则化,最终解决了离散点云提取规则建筑轮廓线的核心问题.实践证明,本文所述算法适用于凸凹多边形建筑内外轮廓线的提取与规则化. 相似文献
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为了解决传统全局模型应用遥感影像反演水深的不足,提出地理自适应模型应用于八所港Landsat-8 OLI多光谱卫星影像。采用归一化水体指数进行水陆分离,在产生模拟数据时,为保证数据的合理性,对光谱灰度值进行自然对数求解。地理自适应模型将整个区域细分为5个小的区域单元,模型参数是自适应变化的,一般数学形式与传统全局模型一样。通过反演15m以浅的水深,发现光谱中对水体的敏感波段出现"红移";水深反演结果证明地理自适应模型有效地缓和了全局传统模型在底质类型和水体性质空间不均匀的问题,水深反演精度得到明显提高,并控制在1m以内。 相似文献
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为提高多波束数据处理的准确性和简便性,研究了多波束水深点云处理的策略和关键算法,构建了kd-tree(k-dimensional tree)结构加速点云查找,针对大尺度噪点设计了半径滤波和统计滤波算法,针对小尺度噪点提出了双边滤波算法,并对以上算法的适用性进行了探讨分析。实验结果表明,当设置适合的滤波阈值,半径滤波和统计滤波能高效去除大尺度噪点,且保留地形特征,总误差分别为2.25%和2.76%。在大尺度噪点去除的基础上,改进的双边滤波可以实现地形平滑的同时,保持水深点云的有效数据量。研究成果为多波束点云数据的自动化处理提供了解决方案,对多波束测量工作的效果和效率提升做了有益尝试。 相似文献
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