高分辨率光学卫星影像高精度定位技术与实践

卫星影像高精度定位技术的核心是建立一套适合其成像特点的数学模型和解算方法。在分析严密几何成像模型和通用数学成像模型的基础上,提出了无需了解具体卫星平台、传感器结构和检校参数,具有明确几何意义模型参数,可通过RPC参数计算得到的,理论上适用于各种光学卫星影像几何处理的抽象几何成像模型;并介绍了基于该模型的自检校区域网平差及其在卫星影像高精度定位中的实际应用。为了满足区域网平差对连接点数量和分布的要求,探讨了基于SIFT特征点与角特征点相结合的连接点自动提取算法以及获取高精度同名点像点坐标的方法。针对实际应用中卫星影像通常存在明显系统误差的问题,介绍了自检校区域网平差过程中的3种系统误差在轨检校和补偿方法,并通过实际数据验证了综合使用这3种方法对系统误差检校和补偿改正的有效性。为提高卫星影像无控定位精度,研究了在卫星影像区域网平差中使用SRTM作为控制信息以提高平面和高程无控定位精度的技术和方法。实验数据表明,使用SRTM作为控制信息,单景资源三号立体影像的无控定位精度可达平面5.6 m,高程2.4 m。以一个约18.4万km^2的区域为实验区,介绍了多时相多次覆盖大区域资源三号立体卫星影像无控自由网的整体平差,外业精度检查表明,其平面精度为5.42 m,高程精度为2.85 m。

高精度卫星遥感影像在景谷县地质环境调查中的应用

选择SPOT-6卫星高精度遥感影像,以人类工程活动区域为解译范围,以RGB彩色合成图像作为解译的标准图像,经图像校正与增强、图像融合与图层叠加处理后,对景谷县自然地质环境、人类工程建筑等地理要素和滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害进行了遥感解译。结果表明,景谷县3大地质灾害主要分布在河流两侧、山体陡峭区域,主要受植被破坏以及人类工程活动的影响。

基于深度学习的建筑识别技术在城市体检中的应用

建筑变化是城市体检的重要维度之一,但实际工作常受制于建筑数据可获取性。探索基于深度学习和高精度卫星影像数据的建筑识别技术在城市体检中的应用。首先提出由城乡建设基本情况、政策落实与风险预警、规划实施评估等目标构成的建筑变化视角下城市体检评估框架;然后介绍基于深度学习和高精度卫星影像的建筑识别与分析方法,并提取2014年、2019年的建筑轮廓和高度信息;最后以上海为例,从建筑存量变化基本情况、当前城市体检关注的重点指标、上海“十三五”规划实施情况3个方面开展评估。结果发现:“十三五”期间上海建筑存量有所增长,关于工业用地减量化和空间布局优化的政策实施效果显著,推进新城、分类推进镇的建设等政策实施较好,中心城区建筑总量控制、城市开发边界外工业用地减量复垦两项政策有待进一步落实。

黄土塬区三维地震采集炮检点优化设计技术研究及应用

巨厚黄土和地形起伏剧烈是影响黄土塬采集的地震资料品质的关键因素,如何在黄土塬探区自动、高效、合理地选择有利区域布设炮检点对于提高地震资料品质至关重要。在地震数据采集理论设计的基础上,综合利用高精度卫星遥感影像、数字高程模型、近地表调查数据等建立地震资料采集区域地形地貌和地理信息数字模型,通过对比研究,将炮检点布设区分为5类,即冲沟、汇流沟等资料较好的首要布设区,塬、峁等可布设调整区,陡坡等缓布调整区,山脊和山顶避高区,地表障碍禁炮区等,再根据这些区域的优先级别进一步优化采集设计,形成一套炮检点优化设计技术。将该技术应用于鄂尔多斯盆地南部的彬长三维工区地震采集设计,优化后适当增补了炮检点,炮点调整率近30%,新采集的地震资料叠加剖面的浅、中、深反射波组齐全、连续性较好,应用效果表明,该技术使用方便、快捷,能够有效提高黄土塬探区采集的地震资料品质。

利用卫星遥感立体影像提取DEM的研究

本文以Spot-5 HRS数据为例,通过对试验区数据的生产,阐述了利用卫星遥感立体影像匹配提取DEM的工艺流程,并与传统DEM提取工艺进行比对分析,展现了通过卫星遥感立体影像的高精度匹配获取DEM,在提高工效,降低了劳动强度,及快速、区域性提取DEM等方面的优势。