摘要：在详细介绍GVF Snake原理的基础上,重点对GVF Snake的内、外部约束力在边界提取中的作用以及初始边界对提取结果的影响进行了试验研究,提出了初始边界和内部约束力权值的合理设置方法,设计并实现了交互式GVF Snake算法,用于提取遥感图像上水域的不规则边界。该算法采用种子点区域生长法自动给出水域的初始边界,采用人机交互法设置内部约束力权值,然后运用GVF Snake算法搜索水域的实际边界。试验表明对于形状极不规则的水域,交互式GVF Snake算法也能方便、快速、准确地获取其边界。

摘要：时间延迟积分电荷耦合器件(TDI CCD)交错拼接推扫相机,是指焦平面上交错成两行排列多个TDI CCD阵列,并采用推扫成像方式的光学相机。为兼顾空间分辨率与地面覆盖宽度,当前较多的高分辨率光学遥感卫星都搭载了此类相机。本文总结了此类相机的成像原理和特点,基于成像瞬间多片CCD共享一套外方位元素的特点构建了该类相机的"整体几何模型"。针对定位过程中的外部误差和内部误差,基于整体几何模型设计了相应的内外误差补偿方案,对该类相机几何模型的优化进行了研究。以8片TDI CCD交错拼接的天绘一号(TH-1)卫星高分相机原始影像为试验数据设计了多组试验对本文方法进行验证。结果表明:本文的整体几何模型可严格描述该类相机的原始几何物像关系;仅进行外部误差补偿时,影像定位精度显著提升,但各分片CCD影像残留有不同的系统误差;仅进行内部误差补偿时,影像定位精度没有显著提升,但各分片CCD影像定位精度的一致性得到明显改善;对内部、外部误差均补偿后,影像在X、Y、Z方向的定位精度皆优于2m,且各分片CCD影像定位精度具备一致性;将计算出的内部误差补偿参数应用于成像时间间隔22d的其他多景影像时仍达到了同样的定位精度。

摘要：基于浮动车的城市交通信息采集技术是智能交通系统获取实时交通信息的重要手段之一。针对浮动车的城市交通信息等间距采样的不足,本文设计了一种基于城市道路复杂度的自适应采样算法:①根据道路属性定义道路结点对城市道路网络复杂度的影响因子;②利用四叉树对城市道路网络复杂度进行描述;③根据浮动车的瞬时速度和道路复杂度自适应计算浮动车的采样周期。通过仿真和试验表明,新算法能够在不同复杂程度的道路情况下自适应提供有效、可靠的采样周期。

摘要：基于模板匹配的道路追踪方法是道路提取中较实用的一类方法,但传统模板匹配方法主要以相关系数作为相似性测度,对车辆、树荫等遮挡敏感,不适用于高分辨率遥感影像道路提取。针对这一问题,本文采用一种稳健的相似性测度,设计了一种基于均值漂移的道路中心点匹配算法,克服了传统模板匹配对遮挡敏感的缺点;然后运用卡尔曼滤波,实现高分辨率遥感影像道路中心线追踪。试验表明,该方法能够准确提取高分辨率遥感影像道路中心线,对车辆、树荫等遮挡具有稳健性。

摘要：为了获取较大的卫星影像幅宽,通常在传感器焦平面内交错排列多个时间延迟积分(TDI)CCD。由于分片影像具有同源性、同时性和一定的重叠度,采用图像匹配的方法选取大量连接点可以较好地将影像拼接起来。首先分析了TDI CCD成像的主要影响因素;然后在标准影像上提取出大量的、均匀分布的特征点,利用成像设计参数预测同名点位置;最后采用垂直轨道方向直接平移、沿轨道方向分段改正的重采样策略获得拼接影像,有效地避免了因地形起伏带来的拼接错位。实验结果表明,采用该方法处理后的分片影像拼接效果良好,满足后续处理的要求。