基于物探飞行模式的正射影像快速制作

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随着航空物探和摄影测量技术的发展,产生了基于物探和摄影测量技术相结合的飞行方式。为了研究物探飞行模式下正射影像的快速制作方法,针对物探飞行模式的摄影特点,利用摄影中心构建泰森多边形的方法确定最佳影像采样区域和接边线,并根据数字高程模型(DEM)和航空数码影像的外方位元素自动生成测区数字正射影像(DOM),以避免人工的接边处理。同时,针对区域整体DOM数据量大的特点,提出了一种分块、分级的金字塔存储调度策略进行海量影像的存储、显示、漫游及缩放,以突破32位文件系统的限制,实现海量存储和海量正射影像的快
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针对基于像元的高分辨率遥感图像自动解译存在的缺点,提出一种分三步走的高分辨率遥感图像自动解译技术流程:首先采用核PCA进行特征提取,然后采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行分类,最后采用择多滤波器进行分类后处理。通过对覆盖西藏山南地区的IKONOS图像的解译实验表明,本文方法能够有效地实现遥感图像自动解译,其结果与人工目视解译图基本一致,取得了理想的效果。
高空间分辨率遥感图像在土地覆被分类方面应用广泛,但传统的基于像元分类方法的精度较低。为了提高高分辨率图像的分类精度,通过灰度共生矩阵法快速提取纹理特征,利用支持向量机(SVM)并辅以纹理特征,对浙江湖州典型实验样区的ALOS图像进行土地覆被分类。结果表明:基于纹理特征和SVM的图像分类能更好地提取地物信息,分类总精度达到90.88%;单纯SVM的分类精度(89.96%)高于最大似然法(分类精度86