摘要：现阶段,无人机摄影测量成为了测绘领域主要数据采集方式。为验证该技术进行大比例尺测图精度的可靠性,依托D-2000无人机进行1∶500比例尺的测图设计完成高精度制图。首先,利用D-2000无人机对测区进行1.5 cm分辨率影像数据采集,并进行处理获取的测区三维模型和数字线画图;然后,在测区均匀选择高差较大的特征点进行坐标点提取以及分布均匀的特征线进行长度量测作为精度评估参考样本;最后,利用网络RTK及全站仪对选择的特征点、线进行坐标重采样作为精度参考。通过对2种方法的水平、高程精度对进行比分析可知,基于D-2000倾斜摄影方案获取三维坐标与RTK采集样本点平面坐标X、Y方向平均精度中误差分别差1.44 cm、1.12 cm,高程Z平均精度中误差为1.6 cm,测量结果满足1∶500比例尺精度要求,可为房屋一体化工作提供基准参考。

摘要：棉花是新疆最主要的经济作物之一,及时准确地监测棉花种植信息对棉花种植管理及国际贸易至关重要。该文以石河子市为研究区,提出一种基于Sentinel-1和Sentinel-2数据的单一分类支持向量机提取新方法。结果表明,棉花8月份提取精度最大,总体精度为91.69%,Kappa系数为0.83。光学特征重要性大于雷达极化特征,其中Sentinel-2的红边波段对棉花提取贡献率最大,Sentinel-1极化特征在棉花吐絮期重要性较为显著。

摘要：针对传统Canny算子存在梯度算子简单、阈值选取缺乏自适应性等问题,提出一种改进的高低阈值选取算法。首先将卷积模版扩大到3×3,并对45°和135°方向上的权值进行优化;然后利用改进的Otsu法自适应地生成高低阈值;最后对局部阈值进行优化,从而完成对Canny算子的改进。实验结果表明,针对不同的影像,改进算法能自适应地生成符合局部特征的高低阈值,在纹理细节丰富和图像对比度较小的区域,能够在避免过多冗余信息的情况下最大限度地保留局部细节,改进后的方法能够为边缘提取提供参考。

摘要：南方山地丘陵地区耕地资源稀缺,耕地分布较为分散,导致现有的土地利用产品存在精度较低的情况。针对上述问题,文章以福州市为例,基于GEE云计算平台,借助Sentinel-1与Sentinel-2数据,探究不同特征组合下随机森林耕地信息的提取效果。结果表明,光学影像Sentinel-2数据的分类精度高于Sentinel-1数据,光谱指数和地形特征的引入使得分类精度得到明显提升;通过结合Sentinel-1和Sentinel-2数据构建最佳特征组合,总体精度达到92.37%,Kappa系数为0.89。总体而言,基于GEE云平台的Sentinel-1和Sentinel-2数据适用于南方多云多雨复杂地形地区的耕地信息提取。