航空影像辅助的机载LiDAR植被点云分类

作者： 王果   王强   张振鑫   徐棒   赵光兴   来源： 激光与光电子学进展 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 植被点云分类   图像处理   机载激光雷达   融合   航空影像  

描述： 针对从非地面点云数据中难以自动分类植被和建筑物的问题,提出一种航空影像辅助的机载LiDAR(Light Detection and Ranging)植被点云分类方法。根据植被的光谱特征明显不同于其他地物这一特点,在生成数字正射影像的基础上,首先利用K均值(K-means)聚类算法对影像进行聚类和图像增强,然后将增强后的影像和对应区域的点云数据进行融合,最后通过影像处理结果对机载LiDAR植被点云进行分类。选取某城市的机载LiDAR植被点云数据和航空影像进行实验,定量分析结果显示所提方法的总分类精度为96.47%,Kappa系数为0.9248,该方法能够达到点云中植被自动分类的目的。

基于注意力金字塔网络的航空影像建筑物变化检测

作者： 田青林   秦凯   陈俊   李瑶   陈雪娇   来源： 光学学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   图像处理   变化检测   空洞卷积   特征金字塔  

描述： 针对遥感图像语义分割中存在对多尺度目标的漏检和分割边界粗糙等问题,提出了一种基于注意力金字塔网络的航空影像建筑物变化检测方法。该方法采用编码-解码结构,在编码阶段使用ResNet101作为基础网络来提取特征,并在部分残差模块应用空洞卷积增大感受野,同时将金字塔池化结构作为编码网络的最后一层,以提取图像多尺度特征;在解码阶段的横向连接过程中引入注意力机制以突出重要特征,并采用自上而下的密集连接方式计算特征金字塔,有效融合不同阶段、不同分辨率的特征。在大型建筑物变化检测数据集上进行验证实验,实验结果表明所提方法在对不同尺寸建筑物目标的变化检测中展现出了良好的适应性,相比于经典语义分割网络具有一定的优势。

基于温岭市二类调查的航空影像正射纠正技术研究

作者： 林辉   来源： 西南林业大学学报(自然科学) 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 图像处理   数字摄影测量   UCX   正射纠正   LPS  

描述： 航空影像是二类调查的重要基础资料,但航空影像因地形等因素影响而产生畸变,使用前需要消除畸变进行正射纠正。本研究根据Ultra Cam X数字航摄相机的信息,在LPS工程中设置对应的参数,读入数据自带的外方位元素,直接对空三计算结果进行设定,对正射影像的定位精度以地形图为参照进行分析。结果表明:应用LPS就可以完成对数字航摄影像正射纠正,处理后的影像的匹配性较好,定位精度较高,效果较理想;通过检查点提取地形图和影像的对应坐标进行误差计算,平均总误差仅为1.249 m,可以满足温岭市森林资源二类调查的需要;该方法解决了航空影像数据量大、数量多、处理时间长、DEM使用等难题,对实际生产具有重要意义。

基于半监督学习的遥感飞机图像检测方法

作者： 杜泽星   殷进勇   杨建   来源： 激光与光电子学进展 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   图像处理   目标检测   半监督学习   生成式对抗网络  

描述： 基于半监督学习的遥感飞机图像检测方法

基于特征融合与软判决的遥感图像飞机检测

作者： 朱明明   许悦雷   马时平   李帅   马红强   来源： 光学学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 区域卷积神经网络   特征融合   图像处理   软判决   飞机检测  

描述： 提出了一种特征融合结合软判决的飞机检测方法。以区域卷积神经网络为基本框架,依次采用L2范数归一化、特征连接、尺度缩放和特征降维来融合多层特征。为了降低网络在目标高度重叠时的漏检率,引入软判决来改进传统的非极大值抑制方法。实验结果表明,所提方法能够准确快速地检测到飞机,得到检测率为94.25%、虚警率为5.5%、平均运行时间为0.16 s的实验结果。与现有的其他检测方法相比,所提方法的各项指标均得到显著提升。

基于点特征检测的农业航空遥感图像配准算法

作者： 陆健强   李旺枝   兰玉彬   何秉鸿   林佳翰   来源： 农业工程学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据降维   算法   图像配准   图像处理   点特征检测   遥感  

描述： 针对当前无人机遥感图像配准算法普遍存在匹配精度差与配准速度慢等问题,该文以点特征检测方法为基础,结合矩阵降维处理方法,提出一种适用于农业航空遥感图像配准的改进算法—SNS(scale-invariantfeaturetransformand singularvaluedecomposition)算法。SNS算法以高斯函数同步检测尺度空间极值点的坐标和特征尺度,利用海森矩阵消除伪特征点,获取特征点精准定位,在求取特征点的模值与方向基础上,采用奇异值分解方法进行矩阵优化,实现数据降维再重构。试验结果表明,SNS算法与经典算法相比,配准速度平均提高5.01%,配准精度均方根误差平均降低10.48%,说明SNS算法在压缩数据量的同时,提高了整体配准精度,具有配准速度较快和鲁棒性较好的特点。研究结果可为农业航空遥感图像快速配准提供参考。

基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法

作者： 董永峰   仉长涛   汪鹏   冯哲   来源： 激光与光电子学进展 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   卷积神经网络   图像处理   目标检测   深度学习   Mask   RCNN算法  

描述： 光学遥感图像目标检测一直都是遥感领域研究的热点之一,但现有的检测方法对背景复杂且尺寸较小的目标检测准确率不高。针对以上问题,提出了一种以Mask-RCNN为基础框架的目标检测方法。该算法以ResNet50为特征提取网络并在此基础之上利用特征重用技术来更好地提取目标的语义特征,且针对不同类型的飞机尺寸比例不固定等特点,设计了一组更加合适的候选框尺度集合。实验结果证明,该方法与以往常用的检测算法相比在小物体检测上拥有更高的检测精度。

基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法

作者： 董永峰   仉长涛   汪鹏   冯哲   来源： 激光与光电子学进展 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   卷积神经网络   图像处理   目标检测   深度学习   Mask   RCNN算法  

描述： 基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法

飞机目标分类的深度卷积神经网络设计优化

作者： 马俊成   赵红东   杨东旭   康晴   来源： 激光与光电子学进展 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 图像分类   深度卷积神经网络   图像处理   高分类精度   飞机目标   归一化混淆矩阵  

描述： 飞机目标分类的深度卷积神经网络设计优化

基于点特征检测的农业航空遥感图像配准算法

作者： 陆健强   李旺枝   兰玉彬   何秉鸿   林佳翰   来源： 农业工程学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据降维   算法   图像配准   图像处理   点特征检测   遥感  

描述： 针对当前无人机遥感图像配准算法普遍存在匹配精度差与配准速度慢等问题,该文以点特征检测方法为基础,结合矩阵降维处理方法,提出一种适用于农业航空遥感图像配准的改进算法—SNS(scale-invariantfeaturetransformand singularvaluedecomposition)算法。SNS算法以高斯函数同步检测尺度空间极值点的坐标和特征尺度,利用海森矩阵消除伪特征点,获取特征点精准定位,在求取特征点的模值与方向基础上,采用奇异值分解方法进行矩阵优化,实现数据降维再重构。试验结果表明,SNS算法与经典算法相比,配准速度平均提高5.01%,配准精度均方根误差平均降低10.48%,说明SNS算法在压缩数据量的同时,提高了整体配准精度,具有配准速度较快和鲁棒性较好的特点。研究结果可为农业航空遥感图像快速配准提供参考。