針對非同源數(shù)字高程模型（DEM）數(shù)據(jù)地表差異性大易引起誤差、傳統(tǒng)DEM匹配方法迭代運算范圍小及需設定迭代初值等問題,該文提出一種改進的DEM匹配算法。首先,該方法以最小高差（LZD）法為基礎,通過投影轉換匹配兩種DEM的坐標系,消除DEM間的旋轉角;其次,建立共生矩陣,利用紋理特征差異確定基準DEM最小搜索區(qū)域;最后,結合相位相關法,將空域高程信息轉換為頻域信息,檢驗并尋找匹配偏移矢量,最終實現(xiàn)DEM高精度匹配。實驗表明,該方法能夠拉大數(shù)據(jù)匹配范圍且不需要設定迭代初值,有效提高了算法的迭代效率和DEM匹配精度。 

【文章來源】：測繪科學. 2020,45(01)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

DEM匹配技術路線圖

因此為進一步驗證本文提出的DEM方法在不同地區(qū)的適用性和有效性，進行第2組實驗，第2組實驗區(qū)選擇蘭州市及其周圍地區(qū)，實驗過程與第1組實驗類似，經過灰度共生計算提取紋理特征值，獲得初始搜索DEM，如圖5所示。圖3 原始DEM匹配數(shù)據(jù)（第1組）

原始DEM匹配數(shù)據(jù)（第1組）

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于灰度共生矩陣的乳腺病理圖像紋理特征分析[J]. 趙爽,李延軍,馬志慶,趙文華.  中國醫(yī)學裝備. 2018(08)
[2]一種改進的快速最小高差DEM匹配方法[J]. 陳小衛(wèi),岑敏儀,盧俊,張同剛,張保明.  測繪科學技術學報. 2017(04)
[3]資源三號衛(wèi)星影像DEM提取與精度分析[J]. 蘭穹穹,郝雪濤,齊懷川.  遙感信息. 2015(03)
[4]相位相關法輔助的重復紋理區(qū)低空影像匹配[J]. 何海清,張永軍,黃聲享.  武漢大學學報(信息科學版). 2014(10)
[5]基于灰度共生矩陣的影像紋理特征研究[J]. 王宏光,劉義范.  測繪通報. 2013(02)
[6]利用IKONOS立體像對提取DEM精度的實驗[J]. 丁輝,姚安強.  測繪科學. 2012(01)
[7]ASTER GDEM數(shù)據(jù)介紹與程序讀取[J]. 康曉偉,馮鐘葵.  遙感信息. 2011(06)
[8]遺傳算法和最小二乘匹配相結合的DEM匹配方法[J]. 楊容浩,岑敏儀,張同剛,楊佳.  水土保持通報. 2010(03)
[9]采用截尾最小二乘估計的DEM匹配方法[J]. 張同剛,岑敏儀,馮義從,楊容浩,任自珍.  測繪學報. 2009(02)
[10]用無控制DEM匹配與差異探測監(jiān)測泥石流災害的方法研究[J]. 馮義從,岑敏儀,張同剛.  水土保持通報. 2007(01)

碩士論文
[1]DEM輔助無地面控制點衛(wèi)星影像定位技術研究[D]. 賀宏.解放軍信息工程大學 2013



本文編號：3106551