【摘 要】
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由于遥感设备存在诸多方面的限制,在遥感数据获取过程中将不可避免地引入不确定性,其中传感器平台速度的变化、地球曲率、大气折射及地形的高低起伏等因素都将导致原始影像的几何畸变,从而引起影像空间实体的位置不确定性。本文总结分析了几何校正中的不确定性因素,对控制点分布及数量进行实验分析,根据试验成果,针对上海部分区域建立控制点图元数据库,并通过控制点库进行快速匹配的方式方法进行高效的卫星影像几何校正。结果
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由于遥感设备存在诸多方面的限制,在遥感数据获取过程中将不可避免地引入不确定性,其中传感器平台速度的变化、地球曲率、大气折射及地形的高低起伏等因素都将导致原始影像的几何畸变,从而引起影像空间实体的位置不确定性。本文总结分析了几何校正中的不确定性因素,对控制点分布及数量进行实验分析,根据试验成果,针对上海部分区域建立控制点图元数据库,并通过控制点库进行快速匹配的方式方法进行高效的卫星影像几何校正。结果表明,利用控制点图元数据库进行卫星影像的几何纠正具有较高的精度,可提高生产效率,具有实用性。
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无人机倾斜摄影测量技术将多台传感器集成到同一飞行平台上获取多视影像,空三与建模实现了数据集中管理、分布式存储、集群并行计算、作业过程的任务分配与实时监控管理。无人机倾斜摄影测量技术解决了传统的房屋权籍外业实地测量长期入户困难的问题;解决了传统无人机摄影测量长期配戴立体眼镜采集及大比例尺图形屋檐改正需要外业实地调绘再编辑问题。本文通过县城农房一体项目无人机倾斜摄影6.3 km~2的案例实施与精度验证
遥感影像建筑物信息提取对于自然资源监测、土地利用现状调查、生态修复等具有重要的现实意义。但在实际应用中,建筑物提取面临"小目标""有遮挡"的问题,导致识别效果不理想。本文基于高分辨率遥感影像,提出运用多示例卷积神经网络的方法对建筑物场景进行识别。试验表明,多示例卷积神经网络相较于经典的卷积神经网络对建筑物场景有更好的识别效果,尤其是"小目标""有遮挡"的建筑物场景,识别效果有显著的提升。
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