针对吉林一号(Jilin-1)卫星视频影像的超分辨率重建问题,在分析卫星视频与普通视频及遥感影像不同特性的基础上,研究了在成像场景内含有运动物体情况下,Vandewalle方法和金字塔LK(Lucas-Kanade)光流法运动估计方法的适用性。同时,针对...针对吉林一号(Jilin-1)卫星视频影像的超分辨率重建问题,在分析卫星视频与普通视频及遥感影像不同特性的基础上,研究了在成像场景内含有运动物体情况下,Vandewalle方法和金字塔LK(Lucas-Kanade)光流法运动估计方法的适用性。同时,针对目前中值平移并添加(median shift and add,MSA)方法在视频卫星影像重建中因帧间缺少互补信息而引起的边缘信息不清晰问题,提出了新的中值平移并添加(new median shift and add,NMSA)方法。首先,根据重建的倍数建立重建前、后的空间分辨率格网,并将2个格网统一到1个空间内;然后,以待确定的重建后影像格网像元为中心,确定参与估计的低空间分辨率像元值,利用容许误差确定重建后的像元值。通过利用吉林一号(Jilin-1)卫星数据进行实验,验证了NMSA方法的有效性。展开更多
对比仅包含多光谱信息、仅可实现二维土地覆盖分类的传统光学遥感数据,机载多光谱激光雷达(multispectral light detection and ranging,MS-LiDAR)的优势在于同时包含多光谱和空间信息、可实现三维土地覆盖分类,但现有的机载MS-LiDAR数...对比仅包含多光谱信息、仅可实现二维土地覆盖分类的传统光学遥感数据,机载多光谱激光雷达(multispectral light detection and ranging,MS-LiDAR)的优势在于同时包含多光谱和空间信息、可实现三维土地覆盖分类,但现有的机载MS-LiDAR数据的土地覆盖分类研究所需特征维度过高、算法复杂度高。因此,提出了一种整合空间相关性和归一化差分比率指数(Normalized Difference Ratio Index,NDRI)特征的逐步分类算法。该算法首先融合机载MS-LiDAR数据的多波段独立点云,获取兼具空间位置及其多光谱信息的单一点云数据;然后利用空间邻域增长下的地面滤波算法分离地面和非地面点;接着基于不同目标的激光反射特性差异设计将草地(树木)自地面(非地面)中分离的NDRI指数,并利用类间方差最大原则下的自适应最优NDRI指数实现地面和非地面点的精细分类;最后利用3D多数投票法优化分类结果。采用加拿大Optech Titan实测MS-LiDAR数据测试提出算法的有效性及可行性,实验结果表明:算法的平均总体精度和Kappa系数分别可达90.17%和0.861,可有效实现城区MS-LiDAR数据的三维土地覆盖分类;分步处理的方式更有利于针对具体的分离目标的特点设计简单且有效的规则,算法设计更简单、复杂度低;NDRI可为其他机器学习算法的显著性特征的设计和选择提供理论支撑。展开更多
文摘针对吉林一号(Jilin-1)卫星视频影像的超分辨率重建问题,在分析卫星视频与普通视频及遥感影像不同特性的基础上,研究了在成像场景内含有运动物体情况下,Vandewalle方法和金字塔LK(Lucas-Kanade)光流法运动估计方法的适用性。同时,针对目前中值平移并添加(median shift and add,MSA)方法在视频卫星影像重建中因帧间缺少互补信息而引起的边缘信息不清晰问题,提出了新的中值平移并添加(new median shift and add,NMSA)方法。首先,根据重建的倍数建立重建前、后的空间分辨率格网,并将2个格网统一到1个空间内;然后,以待确定的重建后影像格网像元为中心,确定参与估计的低空间分辨率像元值,利用容许误差确定重建后的像元值。通过利用吉林一号(Jilin-1)卫星数据进行实验,验证了NMSA方法的有效性。
文摘对比仅包含多光谱信息、仅可实现二维土地覆盖分类的传统光学遥感数据,机载多光谱激光雷达(multispectral light detection and ranging,MS-LiDAR)的优势在于同时包含多光谱和空间信息、可实现三维土地覆盖分类,但现有的机载MS-LiDAR数据的土地覆盖分类研究所需特征维度过高、算法复杂度高。因此,提出了一种整合空间相关性和归一化差分比率指数(Normalized Difference Ratio Index,NDRI)特征的逐步分类算法。该算法首先融合机载MS-LiDAR数据的多波段独立点云,获取兼具空间位置及其多光谱信息的单一点云数据;然后利用空间邻域增长下的地面滤波算法分离地面和非地面点;接着基于不同目标的激光反射特性差异设计将草地(树木)自地面(非地面)中分离的NDRI指数,并利用类间方差最大原则下的自适应最优NDRI指数实现地面和非地面点的精细分类;最后利用3D多数投票法优化分类结果。采用加拿大Optech Titan实测MS-LiDAR数据测试提出算法的有效性及可行性,实验结果表明:算法的平均总体精度和Kappa系数分别可达90.17%和0.861,可有效实现城区MS-LiDAR数据的三维土地覆盖分类;分步处理的方式更有利于针对具体的分离目标的特点设计简单且有效的规则,算法设计更简单、复杂度低;NDRI可为其他机器学习算法的显著性特征的设计和选择提供理论支撑。
