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- 复杂气候环境下的航空影像获取方法研究与应用
- 作者： 姚乃文 梁庆炎 张赫雷 郭树城 来源： 热带地貌 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 高效获取 复杂气候 批量处理 航空影像
- 描述： 基于广东省复杂的气候环境，本文提出了复杂气候环境下的有效气候监控分析机制，创新了POS数据解算工作模式，研发了高效辅助航摄作业的系列软件，构建了基于元数据库的影像管理体系，优化了航空摄影测量作业流程，改变了传统的航空影像获取方式。成果广泛应用于广东省多个航空影像数据获取项目中，缩短了广东省基础地理信息数据供给周期，应用效果显著，具有典型示范作用。
- 基于相位均匀卷积的LiDAR深度图与航空影像高效匹配方法
- 作者： 刘伟玉 万一 张永军 姚永祥 刘欣怡 史立松 来源： 武汉大学学报(信息科学版) 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： HPMEC方法 LiDAR深度图 相位均匀能量卷积 航空影像 高效匹配
- 描述： 多源影像匹配主要受到非线性强度差异、对比度差异及局部区域结构特征不显著等问题的干扰，而机载激光雷达（light detection and ranging,LiDAR）深度图与航空影像由于纹理特征之间的显著差异导致部分结构特征缺失更为严重，所造成的相位极值突变进一步增加了匹配难度。因此，提出一种基于相位均匀卷积描述子的方法来实现LiDAR深度图与航空影像之间的高效匹配。在影像特征匹配阶段，首先对相位一致性模型进行扩展，构造相位均匀能量卷积方程，求解得到均匀卷积序列与相位最大标签图，建立一种相位均匀能量卷积直方图（histogram of phase mean energy convolution,HPMEC）；然后采用最近邻匹配算法完成初始匹配，并利用快速边缘化样本共识进行粗差剔除；最后基于线程池并行策略，通过划分重叠格网对影像进行分块匹配。将多组具有不同地物覆盖类型的LiDAR深度图与航空影像作为数据集，分别与位置尺度方向-尺度不变特征转换（position scale orientation-scale invariant feature transform,PSO-SIFT）、Log-Gabor直方图描述（Log-Gabor histogram descriptor,LGHD）、辐射变化强度特征转换（radiation-variation insensitive feature transform,RIFT）和绝对相位一致性梯度直方图（histogram of absolute phase consistency gradients,HAPCG）等方法进行对比实验。结果表明，在LiDAR深度图与航空影像匹配中，HPMEC方法性能明显优于其他4种方法，其平均运行时间是PSO-SIFT的13.3倍、LGHD的10.9倍、HAPCG的10.4倍和RIFT的7.0倍；平均正确匹配点数显著高于其他4种方法；均方根误差在1.9像素以内，略优于其他4种方法。HPMEC方法在LiDAR深度图与航空影像中能够实现高效、稳健匹配。
- 高分辨率航空影像特征匹配SIFT-AKAZE算法的设计与改进
- 作者： 曾泽前 来源： 江西测绘 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 普通影像 特征匹配算法 高分辨率 航空影像 倾斜影像
- 描述： 论文针对高分辨率航空影像匹配难度大等特点，对不同影像特征匹配算法的优缺点进行了探讨分析，并基于SIFT算法和AKAZE算法，提出一种高分辨率航空影像特征匹配算法—SIFT-AKAZE算法。应用分析表明：对于普通影像，该算法较SIFT算法和AKAZE算法的匹配率分别提升7.92%和10.22%，经改进后的SIFT-AKAZE算法能够显著提升在倾斜影像中的匹配成功率，达到5.21%；匹配率随旋转角度的增加呈先减小后增大的变化特征，最小匹配率也能达到13.68%，表明改进后的SIFT-AKAZE算法具有良好的旋转不变性，同时在不同类型影像下的匹配率均较传统算法有较大幅度提升。
- 基于相位均匀卷积的LiDAR深度图与航空影像高效匹配方法
- 作者： 刘伟玉 万一 张永军 姚永祥 刘欣怡 史立松 来源： 武汉大学学报(信息科学版) 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： HPMEC方法 LiDAR深度图 相位均匀能量卷积 航空影像 高效匹配
- 描述： 多源影像匹配主要受到非线性强度差异、对比度差异及局部区域结构特征不显著等问题的干扰，而机载激光雷达（light detection and ranging,LiDAR）深度图与航空影像由于纹理特征之间的显著差异导致部分结构特征缺失更为严重，所造成的相位极值突变进一步增加了匹配难度。因此，提出一种基于相位均匀卷积描述子的方法来实现LiDAR深度图与航空影像之间的高效匹配。在影像特征匹配阶段，首先对相位一致性模型进行扩展，构造相位均匀能量卷积方程，求解得到均匀卷积序列与相位最大标签图，建立一种相位均匀能量卷积直方图（histogram of phase mean energy convolution,HPMEC）；然后采用最近邻匹配算法完成初始匹配，并利用快速边缘化样本共识进行粗差剔除；最后基于线程池并行策略，通过划分重叠格网对影像进行分块匹配。将多组具有不同地物覆盖类型的LiDAR深度图与航空影像作为数据集，分别与位置尺度方向-尺度不变特征转换（position scale orientation-scale invariant feature transform,PSO-SIFT）、Log-Gabor直方图描述（Log-Gabor histogram descriptor,LGHD）、辐射变化强度特征转换（radiation-variation insensitive feature transform,RIFT）和绝对相位一致性梯度直方图（histogram of absolute phase consistency gradients,HAPCG）等方法进行对比实验。结果表明，在LiDAR深度图与航空影像匹配中，HPMEC方法性能明显优于其他4种方法，其平均运行时间是PSO-SIFT的13.3倍、LGHD的10.9倍、HAPCG的10.4倍和RIFT的7.0倍；平均正确匹配点数显著高于其他4种方法；均方根误差在1.9像素以内，略优于其他4种方法。HPMEC方法在LiDAR深度图与航空影像中能够实现高效、稳健匹配。
- 结合多尺度共享编码的半监督网络航空影像语义分割
- 作者： 李佳田 杨汝春 姚彦吉 贺日兴 阿晓荟 吕少云 来源： 测绘学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 语义分割 半监督 主 从解码器 航空影像 多尺度共享编码器
- 描述： 在半监督语义分割中，主要采用编码-主从解码器结构使无标签样本参与计算以提高分割精度，但编码器的连续下采样操作易丢失浅层细节特征，从而导致地物边界分割不完整。为此，本文提出结合多尺度共享编码的半监督网络架构对航空影像进行语义分割，该网络的编码器采用ResNet-50获取影像浅层特征，并通过在ResNet-50末端嵌入多尺度共享编码模块来链接浅层特征，以构建密集特征金字塔和扩大感受野，从而获取目标地物多尺度细节信息。将本文网络与UNet、DeepLabv3+、FCN监督网络和CCT、XModalNet、VLCNet半监督网络在LandCover.ai和DroneDeploy数据集上分别进行了对比试验和精度评估。结果表明：本文网络在标签数量与精度方面均具有明显优势，对于LandCover.ai数据集，在6000张标签样本和6500张无标签样本的前提下，整体mIoU提升1.15%,对于DroneDeploy数据集，在30张标签样本和5张无标签样本的前提下，整体mIoU提升0.94%,同时显著提升影像地物的分割精度，得到更清晰、完整的地物边界。