融合互补仿射不变特征的倾斜立体影像高精度自动配准方法

提出一种基于最大稳定极值区域(maximally stable extremal regions,MSER)与Harris&Hessian Affine的互补仿射不变特征高精度自动配准算法。算法分3个阶段:①融合MSER与Harris&Hessian Affine互补不变特征,采用最小生成树算法选取一定数量的最优互补特征集合,基于特征的仿射不变信息实现局部图像的仿射与方向归一化,特征匹配采用多层次自适应策略,首先基于SIFT描述符的欧氏距离比率测度获得初始匹配,继而估计影像间的基本矩阵与单应矩阵,然后在双重几何约束下利用归一化互相关(normalized cross correlation,NCC)测度进行扩展匹配,以增加特征匹配数量且最大限度地消除误匹配;②通过最小二乘匹配(least square matching,LSM)使匹配结果达到子像素精度,以提高配准精度,最小二乘匹配的迭代参数初值由同名仿射不变特征间的协方差矩阵与主梯度方位获得;③基于②的匹配结果和投影变换模型,完成影像的高精度配准。针对地面近景倾斜立体影像和无人机倾斜立体影像的试验结果证明了算法的有效性。

基于Harris-Affine的宽基线立体影像LSM匹配方法

针对宽基线影像的高畸变特点,提出基于几何一致性约束的Harris-Affine高精度最小二乘匹配(Least Square Matching,LSM)方法。首先,用Harris-Affine算子在影像高斯多尺度空间中提取仿射不变特征,并根据特征区域灰度矩阵与主梯度方位来实现特征的几何归一化,继而提取特征描述符,接着采用一种由粗到精的特征匹配策略来渐进地获取正确率占优的特征匹配。然后,通过LSM迭代方法来补偿同名像点的定位误差,LSM迭代所需的良好的几何畸变初值由同名特征区域灰度矩阵与主梯度方位求取,而良好的辐射畸变初值通过同名区域像元灰度的最小二乘线性拟合法求取。实验结果表明:该算法鲁棒有效,且实现了亚像素匹配精度。

核线驱动与自适应窗口相结合的建筑物角点稳健匹配算法

针对景深突变、区域遮挡等因素导致的倾斜立体影像中同名建筑物角点难以准确匹配的难题,提出一种基于核线驱动和自适应窗口的鲁棒匹配算法。算法分3个阶段:1提取重复度较高、分布均匀的角点特征,并对立体像对进行多类型互补仿射不变特征匹配,以用于后续的几何关系估计;2利用随机采样一致性(random resample consensus,RANSAC)算法来排除地面区域的角点特征,并采用改进的RANSAC算法估计两组倾角迥异的核线关系;3基于步骤2估计的双核线关系求取景深突变区域中角点的近似几何单应变换,并联合自适应窗口方法实现同名建筑物角点的精确匹配。最后,通过多组高分辨率无人机倾斜影像数据验证了该算法的有效性与优越性。

倾斜影像匹配关键算法及应用研究

大角度倾斜立体影像因其成像几何模型稳定、覆盖范围广以及纹理信息丰富,在城市真三维重建中发挥着关键作用.然而,由于传感器在获取影像过程中视角发生显著变化,导致影像间存在较大的几何和辐射畸变、同名区域遮挡等问题,加大了计算机自动立体量测同名像点匹配的难度.因此,研究此类影像的可靠匹配算法,无论是对提高城市真三维重建的效率,还是对推动数字摄影测量自动化进程,均具有重要意义.

遥感影像支持下地籍图库更新的探索与实践

随着卫星技术的不断成熟,启发探索一种利用高分辨率卫星遥感图像来完成地籍图库的更新方法。首先基于ArcGIS生成DEM的RS影像校正,然后基于Erdas融合模块二次开发进行图像融合,最后进行增强处理,在此基础上完成影像的街坊分幅,用已知待更新地籍图与处理完成的影像叠加,判读差异后,采用内业修正与外业补测结合的方法完成地籍图库的更新。实践证明,该方法具有很好的可靠性和实用性。

局部单应约束的高精度图像自动配准方法

提出一种基于SIFT特征的抗差图像匹配算法。算法分为两个阶段:①初始匹配,综合利用SIFT特征匹配方法和基于SIFT特征尺度和方位信息的自适应归一化互相关(normalized cross correlation,NCC)方法建立初始相关,并基于几何关系一致性检测剔除误匹配;②匹配传播,在初始相关的基础上,利用自适应NCC和局部单应约束进行匹配传播,迭代产生更多的匹配点并采用几何关系一致性检测剔除可能的误匹配。初始单应采用最小二乘匹配方法估计得到,并采用自适应NCC为其提供良好的初始值。与现有的基于SIFT特征的图像配准方法相比,算法在抗几何变形和配准精度等方面具有优越性。

基于SIFT的宽基线立体影像密集匹配

提出基于对极几何和单应映射双重约束及SIFT特征的宽基线立体影像多阶段准密集匹配算法。算法包括三个阶段:①基于特征点的空间分布和信息熵选取一定数量的最优SIFT特征点集并进行最小二乘初始稀疏匹配及立体像对的基本矩阵和单应矩阵估计;②对于其余特征,利用同名核线倾斜角及SIFT特征的尺度信息对匹配窗口的仿射变换参数进行迭代优化及变形改正、提取仿射不变SIFT特征描述符,并基于双重约束信息及欧氏距离测度进行匹配;③考虑宽基线立体影像较低的特征提取重复率,对第②步左右影像中未能成功匹配的特征点,基于双向搜索策略,采用基于盒滤波加速计算的SSD测度在变形改正后的双重约束区域中进行匹配,并对匹配结果进行加权最小二乘拟合定位。实际的宽基线立体影像试验结果证明了算法的有效性,可为后续的三维重建提供较为可靠的密集或准密集匹配点。

基于MSER的SAR影像配准算法

研究了一种基于最大稳定极值区域(MSER)的SAR影像配准方法。该方法首先利用MSER算法提取影像上的特征区域,并对提取的特征区域进行椭圆拟合;然后对椭圆拟合后的特征区域分别进行归一化、SIFT描述子描述及匹配。选取实际的SAR影像进行配准试验,并将本文方法与SIFT算法得出的结果进行比较,结果表明:本文算法匹配精度可以达到像素级配准精度,即满足影像配准精度要求,匹配速度优于SIFT算法。

抗视差的宽基线弱纹理影像自动拼接算法

针对目前带有视差突变的宽基线弱纹理影像拼接效果差及需要人工干预的问题,本文从影像匹配和影像配准两方面进行改进,提出了面向宽基线弱纹理影像的抗视差全自动拼接算法。首先,采用融合了影像视角几何纠正的局部特征变换模型,由粗到精地实现弱纹理特征的准密集对应;然后,基于匹配点和深度神经网络,泛化学习宽基线影像间的可靠透视变换,以获取全局配准视差,局部视差则通过薄板样条函数来精确拟合;接着,将影像拼接结果的多边形边界进行规则化处理,通过全卷积网络将其训练为规则化矩形,在有效剔除空白区域的同时,最大限度地保留影像拼接内容;最后,选取4组无人机和地面近景宽基线弱纹理立体像对进行测试,并将本文算法的影像匹配及配准各阶段结果分别与现有代表性算法结果进行对比。试验结果表明,本文算法在匹配点数目、匹配精度及影像拼接质量等方面具有显著优势,并能够在影像弱纹理区域及视差突变场景表现出较好的稳定性。

测绘类硕士研究生创新能力转型升级研究

面向“互联网+”和大数据的新型测绘背景下研究生创新能力提升问题,以山东省测绘类硕士研究生为研究对象,通过线上线下协同方式进行创新能力现状调研,在此基础上对创新能力培养过程中存在的典型问题及其产生原因进行剖析,提出测绘类高校研究生培养新思路。文中提出建立多学科融合的创新能力培养模式,并最大限度地利用“互联网+”资源来激发研究潜力;构建以高水平成果为导向的多层次代表作考核评价体系,并整合跨校优势特色科研平台;建立产学研融合培养新机制,从而为测绘类研究生的创新能力转型升级探索一种可行策略。

多分支网络联合的倾斜影像仿射不变特征匹配

倾斜立体影像间存在较大仿射变形甚至透视畸变,导致现有的宽基线立体影像匹配算法容易失效或仅获得稀少匹配。基于此,本文提出一种多分支卷积网络联合的倾斜立体影像仿射不变特征匹配算法。算法首先使用Hessian算子提取初始特征邻域,接着引入三分支网络(TN)模型,并通过深度学习策略获得仿射不变特征邻域。为提高非同名相似特征的匹配效果,提出多边约束损失函数并训练多分支描述符网络(MDN)模型,继而得到具有较高区分度的描述符。然后采用最/次近邻距离比率(NNDR)测度获得同名特征,并通过随机采样一致性(RANSAC)算法剔除可能的误匹配点。最后,多组低空无人机倾斜立体影像试验结果验证了算法的有效性。

一种波峰波谷检测的智能手机计步算法

提出了一种面向智能手机的波峰波谷检测计步算法,以合加速度模值的周期性变化为依据,采用移动平均法对合加速度模值进行滤波处理,基于前后两个相邻时刻滤波后合加速度模值识别波峰和波谷,利用识别的首个波峰和波谷以及滑动窗口法完成后续波峰和波谷检测,并借助最小值函数实现步数统计。2名实验人员平端智能手机在211 m走廊内开展计步实验,所提出算法的计步准确率为100%,与常用算法相比,精度提高了1.01%以上;在多种活动下开展计步实验,提出算法的计步准确率为98.75%,与常用算法相比,精度提高了8.75%以上。实验结果表明,提出的算法对于不同行人、不同步速和多种活动可以实现准确计步,优于常用算法,且能够在大众智能手机上流畅运行。

中国农村地区建筑物样本及标注无人机影像数据集

农村建筑物是观察农村土地变化和经济发展的基础资料。中国作为农业大国,从高空间分辨率遥感影像上及时、准确提取农村建筑物,对于农村发展至关重要。近年来,随着计算机视觉和运算能力的迅速发展,深度学习以其自动学习特征、适用性强等优点,已在建筑物自动提取等领域取得较好效果。深度学习通常需要大量的训练数据。目前,深度学习提取建筑物常用的数据集以国际上开源建筑物数据集为主,包括Massachusetts、INRIA、WHU等。这些数据集大多基于国外建筑物,缺乏开源、高精度、覆盖范围广、贴切我国农村地区建筑主体结构的建筑物样本数据。为此,本研究基于2017-2020年在陕西渭南、江苏淮安、四川康定、广东汕尾、广东惠州、新疆阿图什、吉林松原等多个中国农村地区采集的无人机航拍图像,制作并开放共享本数据集。本数据集空间分辨率高,基本涵盖我国农村地区房屋建筑的主体结构类型,可应用深度学习方法进行建筑物提取,并可进一步结合具体研究目标进行空间分析和研究,对于国土部门统筹城乡发展和美丽乡村建设具有重要意义和应用价值。

摄影测量学线上线下混合式课程建设与实践模式优化

为保障后疫情时代教学计划的高质量达成,各高等教育主管部门及所属高校对线上线下混合式课程建设越来越重视。立足于高校国家测绘一流本科建设需求,以专业必修课摄影测量学课程为例,综合考虑线上线下教学和学习资源、课程教学体系、评价机制以及实践教学模式等因素,设计贴近高校教学实际的线上线下混合式课程建设方案以及实践教学模式,旨在有效突破教与学的时空限制、打通专业理论与实践应用的壁垒,实现线上线下课堂优势互补,并在教学实践中检验了方案的可行性。

基于无人机影像和面向对象的中国西部地区农村宅基地面积快速估算

快速、准确地提取农村宅基地面积,对于城乡规划、房地一体化、美丽乡村建设等工作意义重大。本文以陕西省某村为研究区域,基于无人机高分辨率遥感数据,采用面向对象方法,对研究区进行多尺度分割和监督分类,提取建筑物轮廓;基于倾斜摄影测量方法,估算建筑物楼层数,并最终进行宅基地面积的快速估算。建筑物提取总体精度为95.8%,Kappa系数为0.892 5。将提取后的宅基地面积结合楼层数进行分析计算,得出该研究区建筑物宅基地总面积为36 417 m^(2)。结果表明,本文方法能够准确、有效地提取宅基地面积,为无人机遥感在建筑物的提取识别及宅基地面积快速判定提供了参考。

基于随机森林回归的智能手机用步长估计模型

行人航位推算是智能手机室内定位与导航系统中最常用的方法,步长估计是重要组成部分。针对现有步长估计模型精度不够高、多数模型无法用于智能手机的问题,提出了一种面向智能手机基于随机森林回归的高精度步长估计模型。利用线性回归和相关分析方法对测试数据进行特征分析,以身高、步频及其算术平方根为训练特征构建随机森林回归模型,采用十折交叉验证法的误差评定结果(相关系数和均方根误差)对随机森林回归模型进行改进。利用提出步长估计模型在4段走廊内开展实验,步行211 m的距离误差为2.582 m,相对误差约为1.22%;与常用三种模型相比,相对误差减小了2.18%~5.82%,且具有更高轨迹重合度。实验结果表明,提出模型比常用三种模型具有更高估计精度。

规划竣工核实数据整合优化设计与应用

我国正全面推行“多测合一”新模式,实行“一次委托、统一测绘、成果共享”,而实现规划竣工核实、房产测量以及地籍测绘等新旧数据的统一规范、有效整合管理,对“多测合一”新模式真正落地实施具有重要推动作用。文章针对规划竣工核实测绘生产中数据问题,通过研究分析相关历史数据,结合ModelBuilder建模、ArcEngine二次开发等技术,提出了一套规划竣工核实数据整合方法,并利用已完成的项目成果数据进行实例应用。此方法不仅实现了数据整合的自动化和规范化,有效地提高了数据整合效率、降低了工作成本,而且能应用于房产测量、地籍测绘等其他工作,为多种测绘数据统一规范、有效整合管理提供了技术支持。

新工科背景下“无人机航测”课程思政案例教学

“新工科”建设代表国家及产业未来需求和发展方向,对未来产业布局和卓越工程科技人才培养具有重要意义。在此背景下,“无人机航测”作为测绘类专业的重要实践课程,深入挖掘课程中的思想政治元素,加强学生的思想政治教育,对完成立德树人的根本任务意义重大。通过梳理和挖掘“无人机航测”专业课程的思政元素,结合教学经验,以“无人机系统组成”、“无人机在林业领域应用”和“无人机实训操作”3个教学内容作为案例,探讨课程思政案例教学的实现途径,为测绘类专业相关课程思政教学提供参考。

翻转课堂在摄影测量学课程教学中的应用

随着用人单位对高校毕业生所学专业知识技能的要求逐渐提高,学校各专业在摄影测量学的课堂教授中越来越注重产学研的结合。其中,翻转课堂的教学模式能够使学生在课前通过线上模式主动获取课堂知识,教师在线下课堂上有充足时间解答学生的疑惑。该模式相较于传统的教学方法,能够让学生更系统地学习相关专业内容,并且学生的专业技能也能得到充分锻炼与培养。该文以课程内容中的解析相对定向及绝对定向、数字摄影测量系统及其自动化测绘实验为例,探讨翻转课堂在摄影测量学实验课程应用的可行性,并分析该教学模式在课程教学中的优势。有助于顺应新时代的课程教学要求,建立起科学的教学体系,为我国高校的测绘专业教育改革提供参考。

基于倾斜摄影的大比例尺地籍测量及精度验证

针对传统大比例尺地籍测量成图时间长、成本高等问题,提出一种基于倾斜摄影测量技术的大比例尺地籍测量方法。经多次试验,总结无人机倾斜摄影获取影像数据时的航飞技术参数,梳理倾斜摄影进行地籍测量的技术流程,并利用探索性统计分析方法以海安县黄陈村为例做精度验证。结果表明:界址点位等精度、高精度中误差分别为±2.3cm、±3.3cm,界址点间距等精度、高精度中误差分别为±2.7cm、±3.8cm,均可达到厘米级,且符合国家地籍测量精度要求。倾斜摄影技术为大比例尺地籍测量提供一种高精度、高效率、高性价比、低成本的测量方式。