【摘 要】
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针对面阵影像与线阵影像之间存在的尺度、旋转等几何差异所导致的难以高效获得稳定可靠匹配点问题,该文提出了一种稳健的面阵影像与线阵影像匹配方法。算法分为3个阶段:(1)对影像进行尺度、旋转预处理,消除影像间的尺度和旋转差异;(2)用Harris算子提取特征点,进行逐层金字塔匹配,在最底层影像上进行最小二乘匹配获取精匹配点,利用随机抽样一致算法获取准确性较高的匹配点;(3)对准确性较高的匹配点分区,构建
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针对面阵影像与线阵影像之间存在的尺度、旋转等几何差异所导致的难以高效获得稳定可靠匹配点问题,该文提出了一种稳健的面阵影像与线阵影像匹配方法。算法分为3个阶段:(1)对影像进行尺度、旋转预处理,消除影像间的尺度和旋转差异;(2)用Harris算子提取特征点,进行逐层金字塔匹配,在最底层影像上进行最小二乘匹配获取精匹配点,利用随机抽样一致算法获取准确性较高的匹配点;(3)对准确性较高的匹配点分区,构建4块匹配区域,根据每块区域的匹配点计算重心,以此4块区域的重心作为匹配基准点和基准方向,重约束初始匹配结
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针对城镇边缘带在空间上存在动态的不确定性问题,该文提出以边缘带土地利用特征(主要指标为建设用地土地利用率与垦殖率)为基础的边缘带相对静态定界体系。采用ArcGIS Python实现体系中的自然断点分类法和空间筛选法,对特定时间节点的喀斯特山区城镇边缘带分布格局进行自动识别。从统计学、景观学探讨静态定界体系中网格参数设置,并从GIS统计分析山区城镇边缘带分布特征。研究表明:研究区域内边缘带约80%面
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