五摄影测量与遥感学(17)
?地形纹理 全球四叉树 海量遥感影像 数据集 形状多边形
CH 基于基准点和基准方向的SIFT误匹配校正方法=A Method of Correcting SIFT Mismatches Based on Reference Point and Reference Direction/陈敏,邵振峰(武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室),慎于蓝//测绘通报.-2012(3).-16~18,35
针对SIFT特征匹配算法对于图像中存在多个相似结构时误匹配概率较大的问题,提出一种基于基准点和基准方向的误匹配剔除方法。试验结果表明,该方法在保留绝大部分正确匹配点对的基础上,可大大降低误匹配概率。图2表1参7
?基准点 基准方向 特征匹配
CH 资源三号测绘卫星三线阵成像几何模型构建与精度初步验证=Trip le Linear-array Imaging Geometry Model of Ziyuan-3 Surveying Satellite and Its Validation/唐新明,张过,祝小勇(国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心),潘红播,蒋永华,周平,王霞,郭莉//测绘学报.-2012,41(2).-191~198
根据资源三号测绘卫星的总体设计,分析资源三号卫星高精度几何处理的关键问题,结合资源三号测绘卫星几何特性,提出基于虚拟CCD线阵成像技术的资源三号测绘卫星成像几何模型。利用资源三号卫星第一轨影像大连地区数据,完成前视、正视、后视的传感器校正产品的生产试验,不同控制点情况下进行平差试验,初步生产该地区的数字表面模型(DSM)和数字正射影像(DOM),精度验证结果表明在试验区四角布设控制点的情况下DOM平面精度优于3m,DSM高程精度优于2m。与国外相近分辨率的卫星相比,资源三号测绘卫星可以达到较高的几何精度。图7表4参19
?资源三号测绘卫星 成像几何模型 虚拟CCD阵列 区域网平差 空间前方交会
CH 一种改进的正射影像镶嵌线最小化最大搜索算法=An Improvement of Minim izing Local Maximum Algorithm on Searching Seam Line for Orthoimage Mosaicking/袁修孝,钟灿(武汉大学遥感信息工程学院)//测绘学报.-2012,41(2).-199~204
正射影像在影像边缘和覆盖有房屋、树木等地物的区域上表现出投影差,且投影差在不同的影像上不相同。当两幅正射影像镶嵌时,在重叠区域的差分影像上,这些区域表现为高亮度区,理想的镶嵌线应避开此类区域。采用改进的最小化最大算法在正射影像重叠区域的差分影像上自动搜索镶嵌线,其中采用贪心法取代Dijkstra算法进行局部路径选择,并且改进算法判定条件。试验表明,改进算法搜索的镶嵌线能够很好地避开投影差大的区域,且具有较好的自适应性。图6表2参16
?正射影像镶嵌 贪心搜索法 最小化最大算法
CH 基于光谱最佳尺度分割特征的高光谱混合像元分解=Unmixing of Hyperspectral Mixture Pixels Based on Spectral Multiscale Segemented Features/吴波(福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室),熊助国//测绘学报.-2012,41(2).-205~212
提出一种基于光谱多尺度分割特征的混合像元分解方法。首先在分割段内离差平方和最小准则下,对高光谱影像的光谱进行多尺度分割,并提取以各分割段中对应像元的光谱平均值的光谱特征。多尺度特征提取可以通过多尺度特征分析,选取最佳尺度特征或者不同分割尺度下的光谱特征组合,从而进行混合像元的限制性分解。利用模拟的与真实的数据进行验证,结果表明,本方法能够有效地提高遥感影像混合像元的分解精度,并且显著优于光谱维小波特征的分解方法。图7表3参17
?光谱特征 多尺度分割 光谱分解 高光谱影像 分解精度
CH 基于马尔可夫随机场的模糊c-均值遥感影像分类=Remote Sensing Classification Based on Markov Random Field and Fuzzy c-means Clustering/杨红磊,彭军还(中国地质大学土地科学技术学院)//测绘学报.-2012,41(2).-213~218
针对模糊c-均值聚类方法对初始值敏感,且在聚类时忽略空间相关信息的不足提出一种基于马尔可夫随机场的模糊c-均值聚类方法,该方法用马尔可夫随机场来描述像元的空间相关性,形成顾及空间相关的模糊c-均值分类方法。初始值依据第一主成分的密度函数确定,既克服对初始值的依赖性,又在聚类的时候考虑空间相关信息。通过实例数据验证,所提出的方法分类精度优于传统的模糊c-均值模型。图9表2参21
?模糊c-均值聚类 马尔可夫随机场 遥感影像分类 主成分变换 核密度函数
CH 基于car(p,q)模型和数学形态学理论的LiDAR点云数据滤波=Filtering of Airborne LiDAR Point C loud Data Based on car(p,q)M odel and Mathematical Morphology/隋立春,杨耘(长安大学地质工程与测绘学院)//测绘学报.-2012,41(2).-219~224
文章来源:《测绘科学技术学报》 网址: http://www.chkxjsxbzz.cn/qikandaodu/2021/0310/509.html
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