摘要：为充分挖掘光学遥感图像在滑坡监测中的应用潜力,本文基于数字图像相关法推导了适应滑坡非均匀形变和自然光照影响的滑坡位移光学影像计算公式,形成了基于光学影像的滑坡位移监测方法。试验分析了地表形变方式和形变量对滑坡位移光学影像计算公式的影响,给出了地表平移、旋转、扭曲3种不同形变方式下,计算误差的概率累计值变化曲线,证明了该公式95%计算结果的相对误差在0.04以内;利用两期SkySat卫星光学影像计算了某滑坡的平面位移场,分析了该滑坡的表面形变特征。本文研究为滑坡灾害监测预警提供了新的技术参考。

摘要：提出一种以最邻近曲面为约束的近景光学影像与地面激光点云高精度配准方法。根据光学影像生成三维稀疏点云,以影像三维稀疏点邻近的激光点拟合的曲面为约束,结合共线条件方程建立影像三维稀疏点云与三维激光点云间变换模型,通过平差迭代解算实现光学影像与激光点云的高精度几何配准。该方法只需提供初始配准参数,无需对激光点云数据进行特征提取和分割,并且基于曲面约束有效地解决了两个点集之间难以精确确定同名点的问题。通过实际数据试验表明该方法能获得很好的配准精度。

摘要：随着PCB产业的突飞猛进、特种元器件的不断推出，表面封装元器件趋向小型化和多功能化，这就促使印制电路板的设计和印制电路板制造技术更趋向高密度、高可靠和高精密度方向发展，以适应电子产品小型化和多功能化的发展和需要。而且PCB产品也向着超薄型、小组件、高密度、细间距方向快速发展。线路板上元器件组装密度提高，PCB的线宽、间距、焊盘越来越细小，已到微米级，复合层数越来越多。传统的人工目测（MVI）和针床在线测试（ICT）检测因“接触受限”（电气接触受限和视觉接触受限）所制，已不能完全适应当今制造技术发展的需要。

摘要：MUMA100是智泰集团多年来根据客户反馈意见研发设计，结合市场需求推出的新型便携式光学影像测量仪。该设备在便携性、微型性方面做出了很大突破，特别在电源方面采用电脑USB接口供电或电源转换器两种方案供选，增加像显微镜一样粗调、微调旋钮，达到最佳测量效果。

摘要：为了提高协同光学和雷达影像提取水稻的精度,该研究通过改进深度学习网络HRNet,提出一种多级特征融合的框架方法,改进后的MSATT-HRNet模型综合利用欧空局哥白尼项目哨兵1号(Sentinel-1)的双极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像和哨兵2号(Sentinel-2)多光谱光学影像,提取了湖南省长沙市望城区水稻种植区域。针对HRNet网络的改进主要包括两部分:1)设计了通道注意力机制与最大池化组成的卷积组用于提取SAR特征,同时将自注意力模块嵌入HRNet基础特征提取模块中用于提取多光谱光学影像的特征;2)为了探索双模态特征之间的内在互补关系,设计了由通道注意力与空间注意力组成的特征融合模块。研究针对改进模型进行了消融试验,并将MSATT-HRNet与其他常用深度学习方法(MCANet、Deeplabv3、Unet)进行了比较。结果表明,该研究提出的多源数据融合方法能够利用不同数据源的互补优势。水稻种植区域提取结果的总体精度、Kappa系数分别达到97.04%和0.961,与MCANet、Deeplabv3、Unet相比,总体精度分别提高6.90、2.67和2.98个百分点,Kappa系数分别提高0.055、0.025和0.030。证实了该方法可以有效提高水稻的判别精度。研究通过深度学习技术与遥感影像的耦合,为南方多云雨地区水稻制图提供了一种可行的选择。

摘要：光学影像和SAR影像具有丰富的互补属性,有效的融合策略可为地物解译提供夯实的信息基础。道路作为条状地物,其拓扑结构、分布规律和应用场景往往会对解译效果带来挑战。基于此,本文提出一种多分支双任务的多模态遥感影像道路提取方法。首先,构建结构相同但参数独立的编码—解码网络分别对光学和SAR影像进行特征提取,并利用道路表面分割标签监督训练;其次,引入SAR影像的编码层特征进行道路边缘检测,并将其中间特征输入至SAR影像的解码层特征,从而优化道路与背景的切割效果;最后,利用设计的通道—条状空间注意力(Channel Attention-Strip Spatial Attention,CA-SSA)充分融合光学影像和SAR影像的浅层和深层特征,从而预测最终的道路提取结果。为验证本文方法的有效性,利用Dongying数据集进行实验,在定量精度评价指标中,本文方法的IoU相比单模态对比方法至少提升1.04%,相比多模态对比方法至少提升1.95%;在定性效果分析中,本文方法在道路交叉口以及低等级道路等重难点区域具有明显优势。此外,在光学影像受云雾影响时,本文方法的道路提取效果最佳。

摘要：遥感海冰监测是当前研究热点,通过条件生成对抗网络(CGAN)将海冰SAR影像转换成光学影像,可获得全天时全天候且形象直观的监测数据,但该方法得到的转换结果存在影像模糊、纹理弱化和颜色失真等问题。本文针对以上问题设计了改进的CGAN网络,综合当前的改进方式,新模型在网络结构上加入了空洞空间金字塔模块并设计了加入交叉特征融合模块的跳跃连接,使用结构相似性和L1范数联合损失函数。本文选取东波弗特海地区5景Sentinel-1影像和7景Sentinel-2影像开展实验,实验结果表明,改进CGAN转换的影像具有更好的视觉效果,峰值信噪比(PSNR)提高了3.4 dB,结构相似性(SSIM)提高了0.11,均方根误差(RMSE)降低了13%,并且经过转换后的影像比SAR影像海冰分类结果准确度提高了7.33%。

摘要：传统的目标检测方法主要依靠人工设计特征，难以适用于海量遥感图像的多类目标检测任务。本文针对高分辨率光学卫星遥感影像中的舰船、飞机、储存罐和桥梁等目标，提出了一种利用R—FCN网络的多类目标检测方法。首先通过人工判读在影像中标注兴趣目标，构建样本库；然后使用样本库对R—FCN网络进行训练；最后，设计了重叠裁切和总体非极大值抑制策略，利用训练好的R—FCN模型完成目标检测。本文充分利用了深度卷积特征，避免了人工设计特征问题。通过在高分二号卫星数据集上进行的对比实验结果表明，本文方法能够快速准确地对多类目标同时进行检测，具有较好的准确性和鲁棒性。

摘要：为了解决传统水库监测管理手段效率低下的问题,采用光学影像和SAR影像数据对水库水体进行提取,实现对水库水域面积的动态监测。对比分析了多种水体提取方法在赵村水库的适用性,并结合现场调研的实际情况,分析了降雨量、水域面积和水位之间的关系。此外,利用数字高程模型对水库淹没区进行了模拟计算,得出了不同坝高设计下的淹没区域面积,并结合遥感影像进行了可视化展示。研究结果表明,光学影像和SAR影像数据相结合的方法可以准确提取水库水体信息,结果与实地调研数据相符,可为后续的水库监测预警工作提供有效的数据支持。

摘要：针对多站地面激光点云拼接中标靶自动识别困难的问题,提出了结合光学影像和点云深度信息的标靶自动识别方法,以及模板自匹配的标靶中心提取方法,实现了标靶的自动识别和中心提取。经室内、室外两种环境真实数据的验证,该方法能自动识别布置在室内、室外场景中的标靶;对自动识别的标靶进行中心提取,精度均在2 mm之内,与人工提取结果一致,证明了方法的有效性和稳定性。该方法为基于标靶的点云自动拼接提供了良好的技术支撑。