本文關(guān)鍵詞：多源高分辨率遙感影像自動(dòng)配準(zhǔn)方法研究

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【摘要】：隨著遙感技術(shù)的發(fā)展進(jìn)步,遙感影像在社會(huì)經(jīng)濟(jì)、國(guó)家戰(zhàn)略與安全等各方面發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。遙感大數(shù)據(jù)是當(dāng)前大數(shù)據(jù)時(shí)代的典型代表,除了一般數(shù)據(jù)的特點(diǎn)外,遙感數(shù)據(jù)還具有海量、多源、異構(gòu)的特點(diǎn)。特別是高分辨率遙感影像的出現(xiàn)和實(shí)際使用,使得人們可以在更小尺度觀察分析目標(biāo)對(duì)象,但這也極大地倍增了所需處理的影像數(shù)據(jù)量。影像遙感大數(shù)據(jù)的這些特點(diǎn)對(duì)于影像的實(shí)時(shí)、快速處理提出了新的、更高的要求。影像配準(zhǔn)是遙感影像處理技術(shù)中的重要研究課題,以往的遙感影像配準(zhǔn)方法,主要由人工通過(guò)目視解譯影像對(duì)比來(lái)交互式選擇地面控制點(diǎn)(GCP)及其在影像中的對(duì)應(yīng)點(diǎn)。通過(guò)人工進(jìn)行影像配準(zhǔn),任務(wù)量大,又受到人員的經(jīng)驗(yàn)及主觀因素的影響,受視覺(jué)分辨率的限制難以確定像元級(jí)別的控制點(diǎn),因而效率低下,匹配精度有限。遙感大數(shù)據(jù)處理中目前亟待解決的一個(gè)問(wèn)題是發(fā)展一種能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)提取控制點(diǎn)的方法來(lái)代替原有的人工配準(zhǔn)選點(diǎn)。影像自動(dòng)配準(zhǔn)的關(guān)鍵所在就是實(shí)現(xiàn)Base影像與Warp影像之間特征點(diǎn)自動(dòng)化搜索和匹配。影像配準(zhǔn)的方法可以從灰度、特征、頻域三個(gè)方面進(jìn)行分類,每種方法各有其特點(diǎn)。基于特征點(diǎn)的影像配準(zhǔn)方法相比較其他方法具有計(jì)算量小,穩(wěn)定性好,易于快速實(shí)現(xiàn)匹配,所以得到了愈來(lái)愈廣泛的研究和使用。本文在研究分析遙感影像自動(dòng)配準(zhǔn)的方法的基礎(chǔ)上,主要從以下幾個(gè)方面對(duì)多源高分辨率遙感影像進(jìn)行的自動(dòng)配準(zhǔn)進(jìn)行了分析:(1)研究分析了遙感影像配準(zhǔn)的原理和方法,對(duì)基于灰度的方法從互相關(guān),互信息兩個(gè)方面進(jìn)行了對(duì)比分析;而對(duì)基于特征的方法主要對(duì)Moravec,Harris,Forstner三種算子原理進(jìn)行比較分析。通過(guò)比較和分析,為后期的影像配準(zhǔn)奠定理論基礎(chǔ)和進(jìn)行框架的構(gòu)設(shè)。(2)本文以日本ALOS影像,美國(guó)Worldview-2影像和我國(guó)高分一號(hào)衛(wèi)星影像三種高分辨率遙感影像為研究目標(biāo),進(jìn)行特征點(diǎn)的提取和配準(zhǔn),最終實(shí)現(xiàn)自動(dòng)配準(zhǔn)。(3)利用有理多項(xiàng)式系數(shù)模型(RPC)和數(shù)字高程模型(DEM)對(duì)三種高分辨率遙感影像進(jìn)行正射校正,消除地形等產(chǎn)生的誤差,從而提高了影像的幾何精度(4)利用MATLAB平臺(tái)實(shí)現(xiàn)利用尺度不變特征轉(zhuǎn)換(SIFT)算法進(jìn)行以Worldview-2影像為基準(zhǔn)影像,以ALOS影像和高分一號(hào)為待配準(zhǔn)影像,進(jìn)行特征點(diǎn)的提取和匹配,獲得滿足幾何精度要求的結(jié)果。
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP751

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本文編號(hào)：1200177