PDA上遥感影像图斑边界识别支持下的数据采集系统的设计与实现

来源 :第三届全国高分辨率遥感数据处理与应用研讨会暨地理国情监测技术与应用研讨会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jiajia_jiang
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  移动设备的处理能力越来越强大,而对于日常的测量工作,作业模式仍受制于基础技术,从而使得内外业存在较大程度上的脱节,降低了工作的效率。在计算技术和网络技术今夕不同往日的情形下,我们课题组的成员对自身既有的作业模式进行了深入的思考,从开发和基础算法研究的角度出发,开发了PDA端的数据采集系统,旨在能够在采集数据的同时,实现数据的加工处理。
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目前高光谱影像分类成为遥感界众多专家学者关注的重点问题之一。由于监督分类方法获取标记样本产生巨额代价,且依赖标记样本的选择质量,而仅采用未标记样本的非监督分类精度又不理想。
随着遥感技术的发展,遥感影像的空间分辨率得到了很大提高,IKONOS,QuickBird等高分辨率遥感影像已经成为大比例尺地图更新的最主要数据源之一。高分辨率遥感传感器一般可以同时获取多光谱影像和全色影像,其中多光谱影像可以提供丰富的光谱信息,但其空间分辨率比较低;全色影像的空间分辨率比较高,但其光谱分辨率很低。
地理国情监测已经成为当前时期我国测绘工作的主要使命.其工作主要分为:1.实现遥感影像与已有地理信息数据的自动配准;2.对新旧地理信息数据进行比较,对各种地理信息要素进行自动变化检测并完成地理信息数据的更新;3.对变化检测结果进行统计分析,形成地理国情信息报告.
在建筑物密集、高度变化剧烈的城市测绘中,采用传统摄影测量方案容易造成立体影像之间较大的辐射和几何差异,使得相关匹配处理异常困难。小基高比立体观测模式可获取地物目标近同时、交会角非常小的立体像对,影像相关程度很高,可较好地解决上述难题。
城镇建筑物监测是城镇扩展空间格局监测的主要内容。城镇建筑物监测,既要快速提取个体和片区建筑物的三维空间信息,又要精确反映其变化情况。一般的建筑物信息提取,由于基于像素的影像提取局限、作业流程复杂以及过程人为参与等因素,存在辨析地物难、处理周期长、提取精度不高等问题。
对水体而言,由于水深、水生植被、泥沙含量、溶解性有机物浓度等不同,水体的光谱特征存在一定的差异。提取水体时,通常使用的单一阈值法提取水体往往是不准确的。
1 研究目的:本试验研究利用少量控制点及DEM进行高分辨率多轨道单片卫星遥感影像进行区域网平差。通过生产试验,掌握用以进行高分辨率单片卫星遥感影像区域网平差的相关软件,分析进行高分辨率单片卫星遥感影像区域网平差的工艺流程、作业方法、精度指标等,为基础地理信息产品的获取提供一条新的途径,为缩短地理信息产品生产周期提供一种新的方法,为控制困难区域的卫星影像定向提供一种新的思路。
针对遥感影像快速处理的需要,提出一种基于L-M算法优化的同步配准拼接算法,算法首先提取影像中的SIFT 特征点,并自动进行特征点的匹配,接着按照同步配准的方式实现由两视图配准逐步合并到整个全区,每合并一次利用L-M 算法进行参数优化一次,直到所有影像对齐到统一的坐标系,最后利用小波多层分解实现缝隙的消除和色彩的融合。实验证明,采用该算法可以有效提高影像拼接的速度和精度,为海量遥感影像的快速自动拼接
高分辨率影像包含丰富的地物细节信息,采用传统的监督或非监督算法难以得到有效的影像分类结果;若能将高分辨率影像的纹理、空间信息与光谱信息相结合共同进行分类,则可以得到较好的分类效果。
线性体构造信息是地质应用的重要基础信息,它不仅能为找矿提供线索,还是地貌景观演化研究中的重要影响因素,能用于地质构造分析、地质灾害监测等应用领域。早期,线性体构造信息一般采取野外判别、目视解译的方法进行提取。