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矿产资源是人类生产和生活的物质基础,是自然资源的重要组成部分,是国民经济和社会可持续发展的基本保障。矿产资源利用现状调查成果与储量数据库衔接(简称“两库衔接”)是国土资源部为加强矿产资源管理而开展的一项基础性工作。但由于技术、人文以及历史等诸多因素,核查数据库中许多矿山的测绘资料空间参考不完整甚至完全缺失,导致在转换到国家坐标系过程中矿山位置出现了很大的偏差。目前已有不少关于矿山定位的研究,利用3S技术及图像匹配技术对矿山进行定位,不仅可以节省资金和人力成本,还可以大大提高工作效率,对精确掌握国家矿产资源总量和矿产资源的空间位置分布具有重大的现实意义。已有的矿山定位方法中,坐标转换方法要求待定位矿山有充分的空间参考信息;基于特征点的图像匹配方法通过对待定位矿山DEM图像与基准DEM图像进行匹配达到矿山定位的目的,要求待定位矿山DEM图像特征丰富且与基准DEM图像相似度较高。对于无空间参考且待定位矿山DEM图像特征不足或与基准DEM图像差异较大的情况,尚无较好的解决方法。为此,本文使用图像模糊匹配技术进行矿山定位的研究,以期解决无空间参考DEM图像匹配中特征点不足、DEM图像之间相似度较低的难点问题,为进一步的DEM精匹配提供了良好的初始条件。论文的研究内容及成果主要有以下几点:(1)整理“两库衔接”数据,以无空间参考或空间参考不完整需要定位的矿山数据建立待定位矿山DEM数据库,以有准确空间参考信息的典型矿山数据建立算法验证矿山DEM数据库。(2)下载覆盖四川省全省的ASTER GDEM V2数字高程数据共69幅DEM图像,建立基准DEM数据库。(3)研究对比各类图像匹配方法,选择基于矩形特征的图像匹配方法用于本文矿山定位的研究。(4)提出了五种基于矩形特征的图像相似性指标SIBRF,搜集整理了包含6072个正样本和29400个负样本的训练样本数据集,通过对训练样本数据集的统计分析得到了五种SIBRF各自的分类性能(分类正确率高达89.01%~95.60%),使用Gentle AdaBoost算法在该样本数据集上训练得到了“匹配”与“非匹配”的强分类器(理论分类正确率高达99.08%),并建立了基于矩形特征的图像模糊匹配模型。(5)用四种典型数据对基于矩形特征的图像模糊匹配模型进行了验证,验证结果表明,本文的模糊匹配模型很好地解决了无空间参考矿山定位中因特征点不足或匹配DEM间相似度较低而匹配失败的难点问题,为图像模糊匹配和矿山定位提供了一种新的方法技术。