CH20121448 基于最大后驗和非局域約束的非下采樣輪廓波變換域SAR圖像去噪方法=An Algorithm of SAR Image Denoising in Nonsubsampled Contourlet Transform Domain Based on Maximum a Posteriori and Non-local Restriction/岳春宇，江萬壽（武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室）//測繪學報.-2012，41（1）.-59～64

提出一種基于最大后驗和非局域約束的非下采樣輪廓波變換域SAR圖像去噪方法。根據(jù)SAR圖像數(shù)據(jù)的特征，引入非對數(shù)加性模型，并在該模型下對SAR圖像NSCT域中的噪聲分布統(tǒng)計建模，應用最大后驗準則和非局域約束相結(jié)合的方法解求SAR圖像真實信號的NSCT系數(shù)。試驗結(jié)果表明，本方法具有良好的去噪能力。圖3表2參20

?SAR圖像去噪 非對數(shù)加性模型 非下采樣輪廓波最大后驗 非局域

CH20121449 一種基于多分辨率拓撲網(wǎng)絡的高質(zhì)量初始圖斑對象生成方法=A H igh-quality Image Objects Generating Method Based on Multi-resolution Topology Network/左志權(quán)（中國測繪科學研究院），張祖勛，張劍清//測繪學報.-2012，41（1）.-65～68

設計出一種基于多分辨率拓撲網(wǎng)絡的拓撲啟發(fā)式影像分割算法，并對其涉及關(guān)鍵性技術(shù)進行探討。通過細致分割試驗，驗證采用該分割算法生成高質(zhì)量圖斑對象的可行性。圖9參14

?影像分割 特征選擇 異質(zhì)度 啟發(fā)式搜索 多分辨率拓撲網(wǎng)絡

CH20121450 永久散射體差分干涉測量技術(shù)中SAR影像精配準的一種新方法=A New Method for Fine Registration of SAR Im ages in PS InSAR/陶秋香，劉國林（山東科技大學測繪科學與工程學院）//測繪學報.-2012，41（1）.-69～73

提出并實現(xiàn)一種基于加權(quán)最小二乘的低相干SAR影像對精配準新方法。該方法借助一幅與主、輔影像相干性都較高的第3幅影像來完成低相干SAR影像對的初步配準，利用加權(quán)最小二乘法求出二者間的坐標映射函數(shù)，從而實現(xiàn)低相干SAR影像對的高精度亞像素級配準。采用ERS-1/2實際數(shù)據(jù)的配準試驗，驗證該方法可以提高低相干SAR影像對的干涉圖質(zhì)量，提高二者之間的相干性和控制點的配準精度，改善低相干SAR影像對的配準效果，在一定程度上解決PS InSAR技術(shù)中低相干SAR影像對的配準問題。圖4表3參17

?永久散射體 干涉測量 低相干 精配準 加權(quán)最小二乘

CH20121451 基于交互式分割技術(shù)和決策級融合的SAR圖像變化檢測=Interactive Segmentation Technique and Decision-level Fusion Based Change Detection for SAR Images/萬紅林，焦李成，辛芳芳（西安電子科技大學智能感知與圖像理解教育部重點實驗室）//測繪學報.-2012，41（1）.-74～80

為免去降斑預處理及克服選擇分布模型的限制，結(jié)合差異圖的特點和一種不涉及分布模型的交互式分割方法，產(chǎn)生不同“種子點”下的變化檢測結(jié)果后，再利用投票策略進行決策級融合給出最終的變化檢測結(jié)果。分割中，將每個像素的特征設置為由差異圖及靜態(tài)小波變換分解差異圖再丟棄高頻系數(shù)后重構(gòu)得到的各層表示內(nèi)，對應位置上的灰度值構(gòu)成的矢量。此特征及決策級融合的策略使該變化檢測技術(shù)對SAR圖像中的斑點噪聲具有一定的抗差性。在無需對SAR圖像做預處理的情況下，對真實SAR圖像數(shù)據(jù)集的變化檢測結(jié)果證實了方法的有效性。圖6表2參22

?交互式分割技術(shù) 差異圖的特點 決策級融合 靜態(tài)小波變換 SAR圖像 變化檢測

CH20121452 具有尺度與旋轉(zhuǎn)不變性的立體影像自動匹配研究=The Scale and Rotating Invariant Auto Stereo Matching/趙西安，陳志學，呂京國，靖常峰（北京建筑工程學院測繪系）//測繪學報.-2012，41（1）.-81～86

提出一種具有尺度與旋轉(zhuǎn)不變性的影像自動匹配算法。首先基于方向小波變換構(gòu)造三尺度特征點算子，進行兩尺度匹配，保證其尺度不變性問題；其次構(gòu)造特征點64維描述向量，解決影像匹配的旋轉(zhuǎn)不變性。分別采用地面立體像對、無人機平臺立體像對、航空立體像對進行試驗分析。試驗結(jié)果表明，提出的立體匹配算法具有良好的尺度和旋轉(zhuǎn)不變性。圖8表1參20

?影像匹配 立體影像 尺度不變性 旋轉(zhuǎn)不變性 特征點

CH20121453 SAR波長對遙感圖像統(tǒng)計特征的影響=The Effect of SARW avelength on Remote Sensing Image Statistical Features/劉國良，黃愛民（國防科技大學機電工程與自動化學院）//測繪學報.-2012，41（1）.-87～92，99

傳感器參數(shù)不同會導致圖像灰度與表象特征不同，進一步會影響到統(tǒng)計特征表達。因此有必要系統(tǒng)研究常用統(tǒng)計特征與傳感器參數(shù)之間的相關(guān)性，從而實現(xiàn)更加抗差的圖像處理與分析。研究目前常用的6種圖像統(tǒng)計特征，在合成孔徑雷達（SAR）波長變化時（L波段、C波段和X波段）的抗差性。試驗中，對抗差性能指標作出定義，并對不同統(tǒng)計特征的抗差性做出了比較與分析。試驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)，不同統(tǒng)計特征對波長變化的抗差性不同，同時圖像特征在不同地形時隨波長變化的規(guī)律也不一致。圖3表3參17

?合成孔徑雷達 影像匹配 統(tǒng)計特征 抗差性 共性特征

CH20121454 一種基于多基線組合頻率估計的相位展開方法=A Phase Unwrapping Algorithm Based on Multibaseline Combined Frequency Estimate/謝先明（桂林電子科技大學信息與通信學院），皮亦鳴//測繪學報.-2012，41（1）.-93～99

提出一種新的多基線干涉SAR相位估計方法。該方法選取適當?shù)幕€組合，用最大似然估計器提取每一復像元（隨基線變化的）頻率，在展開最短基線干涉相位基礎(chǔ)上，最終獲得長基線干涉相位估計值。該方法簡單有效，且不需要進行大量的迭代運算，甚至當最短基線較短時，不需要進行干涉相位展開。仿真數(shù)據(jù)處理結(jié)果驗證該方法的有效性。圖7表2參16

?多基線 相位展開 最大似然估計

CH20121455 基于向量場模型的多光譜遙感圖像多尺度邊緣檢測=Multiscale Edge Detection in Multispectral Remotely Sensed Imagery Based on Vector Field Model/李暉，肖鵬峰，馮學智（南京大學地理與海洋科學學院），馮莉，王珂//測繪學報.-2012，41（1）.-100～107

提出一種基于向量場模型的多光譜圖像多尺度邊緣檢測算法，并在算法中引入兩種梯度方向量化鄰域模型。首先，對多光譜圖像進行二進小波變換，得到每個波段圖像在不同尺度上的細節(jié)系數(shù)，然后根據(jù)向量場模型計算多光譜圖像的梯度幅值和梯度方向，選擇適宜的鄰域模型對梯度方向進行量化，最后沿量化后的方向獲取由細到粗的多層次邊緣信息。對QuickBird多光譜圖像上農(nóng)田、廠房等地物進行多尺度邊緣提取，定性分析圖像分辨率大小與地物尺寸關(guān)系在不同尺度邊緣信息的表征；利用F測度，定量評價檢測結(jié)果的邊緣準確度。與傳統(tǒng)算子檢測結(jié)果對比表明，利用向量場模型綜合所有波段的邊緣信息，減少多波段圖像邊緣信息的不一致性，引入的量化鄰域模型能夠有效地獲取完整的多尺度邊緣點。圖8表1參15

?多光譜遙感圖像 邊緣檢測 多尺度 向量場 二進小波變換

提出了一種基于無人機影像獲取高程信息的方法，該方法無需地面控制點數(shù)據(jù)，只利用無人機的飛控數(shù)據(jù)以及相機自身的參數(shù)。文中推導了不同飛行狀況下的幾何計算模型，并利用真實的無人機數(shù)據(jù)進行實驗和誤差分析，證明了該方法的可行性。最后還將地物點的高程擴展到其所在的平面中，改善了直觀觀測效果。實驗表明，提出的方法能夠大大提高獲取地物高程信息的效率。圖8表2參6

?無人機影像 高程提取 無地面控制點

CH20121457 線性混合模型的光譜解混算法綜述=A Review on Spectral Unmixing Algorithm s Based on Linear Mixing Model/李二森，張保明，宋麗華，余文杰（信息工程大學測繪學院），唐德瑾//測繪科學.-2011，36（5）.-42～44

混合像元的存在不僅影響了基于高光譜圖像的地物識別和分類精度，而且已經(jīng)成為遙感科學向定量化發(fā)展的主要障礙。目前的混合像元分解算法大多采用線性混合模型，其關(guān)鍵步驟為端元提取。文中從線性混合模型的定義出發(fā)，總結(jié)了近年來提出的端元提取算法，并重點對SMACC、VCA、SGA等算法進行了深入的分析，最后總結(jié)了混合像元分解的發(fā)展趨勢。參26

?混合像元 光譜解混 線性混合模型

CH20121458 基于廣義點攝影測量的后方交會與前方交會方法研究=Spatial Resection and Forward Intersection with Generalized Point Photogramm etry/孔胃，張學明，何建美（濟南市勘察測繪研究院）//測繪科學.-2011，36（5）.-45～48

廣義點攝影測量將傳統(tǒng)的點攝影測量和當代發(fā)展的線攝影測量以及無窮遠點理論綜合升華，將攝影測量中處理的物理意義上的點擴展到數(shù)學意義上的廣義點。主要研究廣義點攝影測量理論下的后方交會和前方交會解算方法。分析評價了不同控制線分布情況對后方交會精度的影響；依據(jù)前方交會原理，對閉合直線段和圓進行了三維重建，取得了良好的效果。圖5表5參8

老年人是2型糖尿病的高危人群，發(fā)生率約為17%～20%，現(xiàn)存患者人數(shù)不斷上升[1]。用藥是控制2型糖尿病血糖的主要方法，二甲雙胍等藥物社會大眾認知程度較高，規(guī)范使用血糖控制率可以達到90%以上。但是現(xiàn)實情況是，患者的合理用藥水平較低，血糖控制率不足60%，降糖藥物的不合理應用不僅影響血糖控制，增加高血糖損害風險，同時還會直接影響用藥的安全，增加低血糖等不良反應發(fā)生風險[2-3]。為進一步提升醫(yī)院老年2型糖尿病患者降糖藥物合理使用水平，醫(yī)院嘗試在門診以及住院部對2型糖尿病患者進行合理用藥的質(zhì)量改進活動，2017年1—3月干預，2018年1—3月復查，其中完成2次調(diào)查對象174例，現(xiàn)報道如下。

?廣義點攝影測量 后方交會 前方交會

CH20121459 遙感組合指數(shù)與不同分類技術(shù)結(jié)合提取農(nóng)業(yè)用地方法=A Methodology of Agricultural Land Extraction Using Remote Sensing Combined Index and Different Classification Technologies/張明月，楊貴軍（國家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心），宋偉東，徐濤//測繪科學.-2011，36（5）.-73～76

多光譜遙感影像因具有豐富的波譜信息，提高了地表覆蓋的辨識能力，利用遙感數(shù)據(jù)高精度自動提取專題信息是目前研究的熱點和難點。以北京市ASTER影像為例，通過對城市生態(tài)環(huán)境中土地類型及其光譜特征規(guī)律分析，組合歸一化差異植被指數(shù)、修正歸一化差異水體指數(shù)和歸一化差異建筑指數(shù)三種指數(shù)，制作組合指數(shù)新影像。對組合指數(shù)影像采用基于支持向量機的面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄟM行農(nóng)業(yè)用地信息提取，同時將該方法分別與基于原始影像、組合指數(shù)影像的最大似然及支持向量機的分類方法進行對比分析。實驗結(jié)果表明：組合歸一化差異指數(shù)影像壓縮了數(shù)據(jù)維數(shù)，降低了覆蓋地物相關(guān)性，易于農(nóng)業(yè)用地信息提取。對組合指數(shù)影像采用基于支持向量機的面向?qū)ο蠓诸惙椒ň冗_95.701％。圖2表5參14

?遙感信息提取 農(nóng)業(yè)用地 組合歸一化差異指數(shù) 面向?qū)ο?支持向量機

CH20121460 富二價鐵巖石信息提取及在鈾礦勘查中的應用=Method of Bivalent Iron-rich Rocks’Information Extraction and Its Application in U Mineral Exploration/楊燕杰，趙英俊，劉德長（核工業(yè)北京地質(zhì)研究院遙感信息與圖像分析技術(shù)國家級重點實驗室），張萬良//測繪科學.-2011，36（5）.-77～78

利用航空高光譜CASI數(shù)據(jù)和巖石的光譜特征，提出一種快速提取富含F(xiàn)e2+巖石信息的算法，并由此獲取輝綠巖脈信息。經(jīng)過實地驗證，數(shù)據(jù)處理結(jié)果的精度較高，處理結(jié)果中輝綠巖脈規(guī)模及其走向等特征清晰。將提取的結(jié)果與鈾礦異常信息對比分析，發(fā)現(xiàn)富含F(xiàn)e2+的輝綠巖脈與鈾異常具有很強的相關(guān)性。通過利用這種方法，在研究區(qū)南部又新發(fā)現(xiàn)了兩條輝綠巖脈構(gòu)造。圖8表1參7

?高光譜 輝綠巖脈

CH20121461 面向?qū)ο蟮母叻直媛市l(wèi)星影像道路信息提取=Object-oriented Road Information Extraction from High Resolution Satellite Imagery/唐靜（昆明理工大學國土資源學院），吳俐民，左小清//測繪科學.-2011，36（5）.-98～99

采用面向?qū)ο蠓椒▽Ω叻直媛市l(wèi)星影像道路信息提取。首先加入建筑物矢量數(shù)據(jù)對影像分割提取出建筑物，然后采用多尺度進行分割，對分割后的對象進行最近鄰采樣，得到總體分類圖。最后根據(jù)道路特點構(gòu)建道路知識庫對道路信息優(yōu)化。試驗表明，面向?qū)ο蟮牡缆沸畔⑻崛】朔恕敖符}現(xiàn)象”，取得了較好的提取效果。圖4表1參6

?道路信息 衛(wèi)星影像 面向?qū)ο?信息提取

CH20121462 北京城區(qū)及奧林匹克公園熱環(huán)境遙感動態(tài)監(jiān)測與分析=Dynamic RS Monitoring and Analysis of the Thermal Environments in Beijing Urban Area and the Olympic Park/孫維先（國家測繪局職業(yè)技能鑒定指導中心），杜明義，蔡國印//測繪科學.-2011，36（5）.-103～105

利用MODIS、ASTER和TM等多源、多尺度遙感數(shù)據(jù)，基于遙感和GIS空間分析技術(shù)，從宏觀和微觀兩個層面研究了從2003年到2008年北京城區(qū)及奧林匹克公園熱島效應的時空演變，并分析了下墊面（綠地系統(tǒng)、水系統(tǒng)）與熱島效應的關(guān)系。研究表明，宏觀上，從2003年到2008年，北京城區(qū)及奧林匹克公園熱島強度雖然存在一定程度的振蕩，但總體呈逐年下降趨勢。微觀上，北京城區(qū)上午的熱島強度與水體、綠地的關(guān)系密切，其他時刻的熱島強度受綠地、水體的影響較低；奧林匹克森林公園及中心區(qū)內(nèi)大面積綠地及水體的存在明顯地減弱了奧林匹克公園園區(qū)的熱島效應，奧林匹克公園內(nèi)的平均地表溫度比場館區(qū)的平均地表溫度低2℃。圖10參9

?熱環(huán)境 動態(tài)監(jiān)測

CH20121463 建筑爆破倒塌過程的攝影測量分析系統(tǒng)=Close-range Photogrammetry Analysis System of Building Blasting Demolition/崔曉榮（中國科學技術(shù)大學力學系），鄭炳旭，沈兆武//測繪科學.-2011，36（5）.-109～111

將近景攝影測量分析系統(tǒng)引入工程爆破領(lǐng)域，對建筑物倒塌過程的運動軌跡進行測量分析。分析系統(tǒng)用非量測用攝影機采集建筑爆破倒塌過程的影像，用直接線性變換解法解析圖像，再進行專業(yè)化的數(shù)據(jù)后處理，獲得建筑物倒塌過程的構(gòu)件（或部分結(jié)構(gòu)體）的運動學和動力學參數(shù)以及爆破后座、動能、勢能、機械能損失率等引申物理量，從而實現(xiàn)各種爆破效果評價參數(shù)的定量分析。實踐證明基于非量測用攝影機的建筑爆破倒塌過程的攝影測量分析系統(tǒng)是經(jīng)濟可行的，能夠滿足工程分析的精度要求。圖2參9

?近景攝影測量 拆除爆破 爆破倒塌過程 影像采集 影像處理

CH20121464 一種面向?qū)ο蟮倪b感影像城市綠地提取方法=An Extraction Algorithm of Urban Vegetation from Remote Sensing Image Based on Object-oriented Approach/李成范，尹京苑，趙俊娟（上海大學計算機工程與科學學院）//測繪科學.-2011，36（5）.-112～114，120

針對目前面向?qū)ο蠓椒ㄔ诟叻直媛蔬b感影像中提取綠地專題信息的特點，以及受到城市區(qū)域范圍尺度限制因素的影響，提出一種利用高分辨率遙感影像提取城市區(qū)域范圍綠地專題信息的方法，結(jié)合影像分割、影像面向?qū)ο竽０褰y(tǒng)計和基于多閥值的模糊分類技術(shù)的優(yōu)勢，林地、密草地和疏草地專題信息被提取出來。研究中提出利用基于面向?qū)ο蠖喑叨确指钏惴ê妥畲笏迫槐O(jiān)督分類法的提取結(jié)果進行精度評價，實驗結(jié)果證明，在城市區(qū)域范圍尺度上，該方法計算簡便且實現(xiàn)了93.72％的高精度和總Kappa系數(shù)為0.8236的評價結(jié)果。圖3表3參15

?城市尺度 影像分割 統(tǒng)計模板 多閥值模糊分類 綠地

CH20121465 四川大巴山國家地質(zhì)公園地質(zhì)遺跡景觀數(shù)據(jù)庫平臺構(gòu)建=Geological Relic Landscapes Database Platform of Daba Mountain National Geopark in Sichuan/付順（成都理工大學信息管理學院），闞璦珂，吳旭，李國慶//測繪科學.-2011，36（5）.-115～117

以四川大巴山國家地質(zhì)公園為例，研究并構(gòu)建了一套面向地質(zhì)遺跡資源管理和景觀規(guī)劃輔助為主要目標的數(shù)據(jù)庫管理綜合平臺。參照《中國國家地質(zhì)公園建設技術(shù)要求和工作指南》（2002），建立了適合研究區(qū)地質(zhì)遺跡景觀的分類體系、編碼規(guī)則和數(shù)據(jù)庫。設計開發(fā)了基于SOA的數(shù)據(jù)庫管理平臺架構(gòu)，并通過網(wǎng)絡門戶集成各項服務。經(jīng)投入運行表明，大巴山國家地質(zhì)公園數(shù)據(jù)庫平臺有效整合了地質(zhì)公園內(nèi)的空間信息和景觀專題信息，有利于地質(zhì)公園管理機構(gòu)全面掌握地質(zhì)遺跡的空間分布和景觀結(jié)構(gòu)特征，為實現(xiàn)資源保護與旅游開發(fā)的信息保障提供參考。圖4表2參9

?國家地質(zhì)公園 地質(zhì)遺跡景觀 面向服務架構(gòu)

CH20121466 利用POS數(shù)據(jù)進行像點坐標粗差檢測=Gross Error Detection of Image Point Coordinates Using POSData/付建紅，吳珍麗（武漢大學遙感信息工程學院）//測繪科學.-2011，36（5）.-165～166，216

根據(jù)同名像點存在的幾何位置關(guān)系，提出一種利用POS數(shù)據(jù)進行像點坐標粗差檢測的方法，用模擬數(shù)據(jù)驗證了方法的正確性和有效性，并利用兩組不同攝影比例尺的實際航攝資料進行了試驗。試驗表明，用該方法剔除像點坐標中的粗差后，立體像對相對定向精度得到很大提高。在保證POS數(shù)據(jù)內(nèi)部相對精確的情況下，其整體系統(tǒng)誤差對粗差檢測結(jié)果沒有影響。圖2表3參14

?影像匹配 粗差檢測

CH20121467 一種基于高分辨率航片的無遮擋影像獲取算法=An Algorithm of Capturing None-blocking Images Based on High-resolution Aerial Photos/武廣臣，劉艷（遼寧科技學院）//測繪科學.-2011，36（5）.-186～187

三維建模是3D GIS中一項基本任務，其速度在一定程度上取決于紋理獲取的速度。隨著三維數(shù)字城市建設的推進，傳統(tǒng)的相機拍照法已不能滿足快速獲取紋理的要求。為此，提出了一種基于高分辨率航片的無遮擋影像獲取算法，并設計出選取理想航片的算法，實現(xiàn)了紋理自動匹配，對快速建模具有重要意義。圖4參10

?三維建模 數(shù)字城市

CH20121468 航外控制測量控制點布設與信息檢查技術(shù)探索=Laying Out Control-point and Checking Information Basing on Digital Image in the Photogrammetric Field Work/徐衛(wèi)霄，余旭初（信息工程大學測繪學院），秦永志，王善秀，祝鵬飛//測繪科學.-2011，36（5）.-188～189，220

在現(xiàn)階段航測外業(yè)控制測量實際生產(chǎn)中，仍有部分環(huán)節(jié)采用手工作業(yè)，使得整個航測外業(yè)控制測量各個工序之間銜接性差，整體性弱。比如，控制點布設和控制點信息檢查階段，這些傳統(tǒng)的作業(yè)方法已經(jīng)不適應數(shù)字化生產(chǎn)的要求，它必將制約生產(chǎn)的速度和質(zhì)量。旨在通過構(gòu)建數(shù)字化生產(chǎn)平臺，輔助解決航測外業(yè)控制測量中控制點布設和控制點信息檢查生產(chǎn)效率低、存在系統(tǒng)誤差以及易于產(chǎn)生人為粗差等問題。圖5參7

?控制點布設 信息檢查 數(shù)字影像

CH20121469 地物光譜反射率測量與行星反射率計算聯(lián)合教學設計與實踐=Teaching Design and Practice on Reflectance Measurement Combined with the Calculation of Planetary Reflectance/孔祥生，張安定（魯東大學地理與規(guī)劃學院），錢永剛，董宇陽//測繪科學.-2011，36（5）.-234～236

地球表面物體反射特性是遙感科學研究和教學的重要組成部分，立足于地物自身的反射特性，從野外光譜反射率測量和衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)行星反射率計算兩方面，提出星地一體的地物反射特性聯(lián)合教學模式，為開展遙感類實踐教學提供一定的參考和借鑒。實踐證明，該教學模式不僅可以使學生更容易理解和掌握地物和行星反射率的基本概念，而且能夠進一步加深學生對遙感數(shù)據(jù)反演地表反射率和地面同步測量反射率之間的關(guān)系，提高學生對遙感類課程的興趣度。圖2參12

?地表反射率測量 行星反射率計算 實踐教學

CH20121470 圖像分數(shù)維計算模型的改進=An Im proved Method for Calculating Fractal Dimension of Image/于子凡（武漢大學遙感信息工程學院），胡麗紅//測繪科學.-2011，36（6）.-22～24

分數(shù)維作為一種圖像紋理特征常用于遙感圖像分類，提高圖像分數(shù)維的測量有助于提高遙感分類精度。在介紹目前常用的基于分形布朗運動分數(shù)維計算方法的基礎(chǔ)上，運用分形的相關(guān)理論，指出了現(xiàn)有方法存在的缺陷，提出了改進的分數(shù)維計算方法；并用SPOT全色影像中常見的5種地物進行了對比實驗，實驗結(jié)果表明，提出的改進方法獲得的分數(shù)維測量結(jié)果比現(xiàn)有的方法更接近理論分析結(jié)果，更有利于地物的識別與分類。圖5表1參7

?分數(shù)維 分形布朗運動

CH20121471 一種基于證據(jù)理論的多極化SAR圖像分割方法=Segmentation of Multi-polarized SAR Imagery Based on the Theory of Evidence/鄧少平，李平湘（武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室），張繼賢，黃國滿，趙爭//測繪科學.-2011，36（6）.-32～34，31

提出了一種基于證據(jù)理論的融合像素信息和上下文信息的多極化合成孔徑雷達（SAR）圖像分割方法。D-S證據(jù)理論是一種不確定性推理方法?；贒-S的SAR影像分割方法將像素信息和上下文信息看作兩類證據(jù)，先對高度平滑后的影像作初始的過分割，然后基于D-S理論對初始分割圖斑的邊界進行迭代修正，最后再融合兩類證據(jù)對初始分割的圖斑進行合并。該方法比傳統(tǒng)基于像素信息的方法具有更強的抗噪性能。橫斷山脈的雙極化SAR影像分割實驗表明，該方法對噪聲敏感度相對較低，可以獲得較可靠的分割結(jié)果。圖3參15

?證據(jù)理論 圖像分割 上下文信息

CH20121472 POS與數(shù)字航空相機集成系統(tǒng)數(shù)據(jù)后處理方法研究=Data Post-processing Method of POS Integrated with Aerial Digital Camera/劉力榮（中國測繪科學研究院），黃永定，關(guān)艷玲，左建章//測繪科學.-2011，36（6）.-39～41

機載POS與數(shù)字航空相機集成系統(tǒng)用于直接地理定位數(shù)據(jù)獲取，研究集成系統(tǒng)數(shù)據(jù)后處理方法，設計IMU偏心角、偏心分量解算的數(shù)學模型，利用地對地檢校場數(shù)據(jù)及實際航攝影像數(shù)據(jù)驗證了該數(shù)據(jù)處理方法的正確性和可行性，并進行直接定向精度驗證。圖7表3參7

?數(shù)字航空相機 系統(tǒng)集成 數(shù)據(jù)后處理 偏心分量

CH20121473 POS數(shù)據(jù)用于雙介質(zhì)水下地形攝影測量的研究=Analysis at Underwater Topographic Twomedia Photogrammetry with POS Data/劉善磊，趙銀娣（中國礦業(yè)大學環(huán)境與測繪學院），李英成，薛艷麗//測繪科學.-2011，36（6）.-42～45

以雙介質(zhì)攝影測量的基本公式為基礎(chǔ)、海水為介質(zhì)，利用POS數(shù)據(jù)進行雙介質(zhì)水下地形攝影測量研究。介紹了機載POS系統(tǒng)及雙介質(zhì)攝影測量基本公式，論述了海水折射率和由折射引起的高程改正系數(shù)的求解，提出了雙介質(zhì)相對定向和直接定向的計算方法，最后用模擬數(shù)據(jù)進行驗證。圖4表6參10

?雙介質(zhì)攝影測量 海水折射率 高程改正系數(shù)

CH20121474 航空數(shù)字攝影測量對林分立木測高及精度分析=Stand Tree Height Measured by Digital Photogrammetry/王佳，馮仲科（北京林業(yè)大學測繪與3S技術(shù)中心）//測繪科學.-2011，36（6）.-77～79

為了解決以往森林調(diào)查手段需要在野外工作，并且比較耗費人力、物力與時間的問題，提出用航空攝影立體像對數(shù)字攝影測量的方法來估測林分立木高度。利用兩張廊坊市自然公園拍攝比例尺為1∶2500的航空像對，構(gòu)建數(shù)字立體模型，在此模型上測量50株樣木的高度，并結(jié)合實地用全站儀實測得出的數(shù)據(jù)進行精度的分析評價。結(jié)果表明：利用航空立體像對數(shù)字攝影測量立木高度，與全站儀實測數(shù)據(jù)相比差異不顯著，兩組數(shù)據(jù)呈線性正相關(guān)關(guān)系，精度達到93.96％，與林業(yè)調(diào)查上95％的精度要求較為接近。圖7表1參8

?林木高度 立體像對

CH20121475 無人機高空間分辨率影像分類研究=Classification of High Resolution Imagery by Unmanned Aerial Vehicle/魯恒，李永樹，林先成（西南交通大學地理信息工程中心）//測繪科學.-2011，36（6）.-106～108

利用無人機影像進行土地利用類型研究，面向?qū)ο蠓椒▽τ跋穹指?，獲取了最佳分割尺度；根據(jù)各土地類別的特征信息建立分類定義，提出了快速、準確獲取土地利用類型的方法。研究結(jié)果表明，運用面向?qū)ο蠓椒芎芎玫亟鉀Q無人機高分辨率影像分類問題，其中關(guān)鍵是影像分割尺度的選擇和影像對象特征信息的提取。圖2表1參9

?無人機影像 面向?qū)ο?特征提取

CH20121476 基于SIFT特征配準的多幀迭代盲解卷積算法=Multi-frame Iterative Blind Deconvolution Based on the SIFT Feature Registration/宋向，耿則勛，王洛飛，魏小峰（信息工程大學測繪學院）//測繪科學.-2011，36（6）.-109～111

在未配準的情況下，多幀圖像解卷積算法不能發(fā)揮其利用多幀圖像信息互補的優(yōu)勢，針對這種情況，將基于SIFT特征配準的算法引入多幀圖像解卷積算法中，這一做法克服了各幀影像之間相同位置不同細節(jié)像素之間的影響，有效地提高了復原圖像的質(zhì)量。實際觀測數(shù)據(jù)的復原結(jié)果證明了思想的正確性，配準后圖像的復原結(jié)果更加清晰，且體現(xiàn)出觀測目標更多的細節(jié)信息。圖3參13

?大氣湍流 湍流降質(zhì)圖像 尺度不變特征 圖像復原 多幀圖像解卷積

CH20121477 一種改進的機載SAR基線估計方法=An Improved Baseline Estimation Method of Airborne SAR/木林（遼寧工程技術(shù)大學測繪與地理科學學院），張繼賢，黃國滿，趙爭//測繪科學.-2011，36（6）.-121～123，97

利用地面控制點對機載雙天線雷達系統(tǒng)的基線參數(shù)進行估計。首先證實了基線長度的精度與控制點斜距差的精度是同數(shù)量級的，然后運用最小二乘法解算控制點的斜距差，并通過干涉相位信息和解纏相位信息對斜距相位差進行精化處理，得到精度較高的斜距相位差參加基線的解算。通過實驗表明，該方法獲得的基線參數(shù)精度較高。圖5表4參11

?角反射器 斜距相位差 干涉相位 解纏相位

CH20121478 利用改進的SUSAN算法提取航空影像中孤立的特征點=Extracting Isolated Feature Points in Aerial Images by Using Improved SUSAN Algorithm/杜藝，龔循平（中國測繪科學研究院）//測繪科學.-2011，36（6）.-131～132，94

針對地形起伏較大、無明顯建筑物的航空影像，分析了SUSAN算法角點檢測理論，提出一種提取孤立特征點的方法。先對圖像進行梯度幅值運算，然后對梯度幅值進行Otsu法閾值分割，設計模板并對孤立特征點進行套合，最后利用SUSAN算法計算原始影像的角點初始響應，經(jīng)過非極大值抑制提取孤立特征點。經(jīng)實驗證明，與傳統(tǒng)的Harris角點、Forstner角點相比，該特征點受地形起伏、太陽高度角、視角變換等外界條件干擾較小，為下一步影像匹配做了較好的準備。圖4參7

?特征點提取 角點檢測 閾值分割

CH20121479 寬基線立體影像Harris-Laplace特征的最小二乘匹配算法=W ide Baseline Im age Sequence Least Squares Matching A lgorithm of Harris-Laplace/姚國標，楊化超，張磊（中國礦業(yè)大學江蘇省資源環(huán)境信息工程重點實驗室）//測繪科學.-2011，36（6）.-141～143

針對寬基線立體影像匹配的困難，提出一種基于Harris-Laplace的最小二乘匹配算法。算法基于Harris-Laplace特征檢測器獲得精度較高的初始特征點，對初始特征點進行NCC匹配，并應用基本矩陣F與單應矩陣H估計剔除誤匹配點對，采用距離加權(quán)最小二乘匹配算法進行擴展匹配并同時保留定位精度較高的原始Harris-Laplace特征點。實驗表明，此算法匹配率高，在視點改變、光照條件變化等情況下具有較好的魯棒性。圖7表1參8

?寬基線 最小二乘匹配

CH20121480 基于RPC的TerraSAR-X影像立體定向平差模型=RPC-based Ad justment Model for TerraSARX Stereo Orientation/張過（武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室），李貞//測繪科學.-2011，36（6）.-146～148，120

針對新型高分辨率雷達衛(wèi)星TerraSAR-X立體像對，提出采用基于RPC的平差模型，通過少量的地面控制點來擬合因傳感器不穩(wěn)定、平臺星歷數(shù)據(jù)不精確及測距誤差引起的影像幾何畸變，從而達到精確定向目的。為驗證RPC平差模型的適用性，通過在立體成像區(qū)域均勻布設人工角反射器點的方法驗證其模型精度，并評估了其三維定向平差后的精度。實驗結(jié)果表明RPC平差模型能很好地適用于TerraSAR-X立體數(shù)據(jù)，并可獲得4點控制條件下，平面0.166m和高程0.241m的精度，說明利用RPC平差模型可以對TerraSAR-X數(shù)據(jù)的立體定向達到很好的精度。圖1表4參13

?平差模型 立體定向

CH20121481 改進IHS變換的圖像融合方法研究=Improved IHS Transform for Remotely Sensed Imagery Fusion/張麗俠（蘭州交通大學數(shù)理與軟件工程學院），張力，艾海濱//測繪科學.-2011，36（6）.-149～151，143

經(jīng)典的IHS變換融合以其快速、簡單的特點得到廣泛應用，但該方法在顯著提高圖像空間分辨率的同時引起了嚴重的光譜失真。分析了IHS變換引起光譜失真的原因，并總結(jié)了已有的針對光譜失真的IHS變換改進算法，提出基于小波的IHS變換融合，利用小波分解盡可能地保留了原I分量中的光譜信息，在提高空間分辨率的同時減少了光譜失真。實驗證明，該方法有效地減少了融合結(jié)果的扭曲程度。圖4表2參10

?圖像融合 光譜扭曲 小波變換 圖像質(zhì)量評價

CH20121482 最優(yōu)路徑的無人機影像拼接=UAV Image Mosaic Based on Optimal Path/何敬，李永樹（西南交通大學地理信息工程中心）//測繪科學.-2011，36（6）.-152～154

SIFT算法是基于尺度空間的特征匹配方法，該算法為每個關(guān)鍵點指定了方向參數(shù)，具備旋轉(zhuǎn)不變性，對圖像傾斜的適應性很強。采用SIFT算法對無人機圖像提取特征點，利用歐氏距離粗匹配，通過距離中誤差精匹配。在對拼接誤差原因分析的基礎(chǔ)上，提出了采用最優(yōu)路徑的拼接方法來降低誤差。圖5表1參8

?無人機影像 最優(yōu)路徑 影像拼接

CH20121483 極化散射特性保持的改進迭代Wishart分類算法=Improved Iterative Wishart Classification Algorithm Based on Polarimetric Scattering Characteristics Preservation/巫兆聰，歐陽群東，孫軒（武漢大學遙感信息工程學院），鄒濱//測繪科學.-2011，36（6）.-161～163

為克服基于極化散射特性保持的迭代Wishart分類算法不適用于城區(qū)及對混合散射像素分類欠理想等不足，提出一種改進方法。其基本思想是先應用四分量分解算法將像素分成4種基本散射類型和混合散射類型，接著以平均合并度為指導對基本散射類型中的像素自適應聚類，最后對所有像素進行散射特性保持的迭代Wishart分類。試驗結(jié)果表明，改進算法較原始算法有更好的適應性和分類效果。圖4表2參10

?散射特性保持 非監(jiān)督分類 四分量散射模型

CH20121484 GeoEye-1影像制作數(shù)字正射影像圖的精度評定=Accuracy Assessment on Digital Orthophoto Map Produced from GeoEye-1 Image/劉專（湖南省第二測繪院）//測繪科學.-2011，36（6）.-201～203

GeoEye-1衛(wèi)星傳感器采用三線陣CCD掃描傳感器，擁有空間分辨率高、單景影像地面成像面積大等諸多優(yōu)點。以澳大利亞霍巴特市作為實驗區(qū)，在ERDAS LPS平臺下，結(jié)合國家航測規(guī)范，試驗研究了不同地形和GCPs條件下應用GeoEye-1影像制作DOM的精度及誤差分布情況。通過試驗，對應用GeoEye-1影像制作DOM的精度、效率、效益、適應性、作業(yè)流程有了客觀的認識和評價，為GeoEye-1影像應用于DOM生產(chǎn)中提供了技術(shù)支持。圖3表3參13

?Geoeye-1影像 正射影像制作 精度評價

CH20121485 統(tǒng)計遙感空間基礎(chǔ)框架的研究與應用=Research and Application of Spatial Framework in Statistics and Remote Sensing/何浩，潘耀忠，張錦水（北京師范大學地表過程與資源生態(tài)國家重點實驗室），王曉東//測繪科學.-2011，36（6）.-253～256

研究通過建立多尺度、多分辨率、多種類的空間基礎(chǔ)框架數(shù)據(jù)庫體系，根據(jù)地理空間位置實現(xiàn)統(tǒng)計信息資源的整合與共享。針對統(tǒng)計遙感業(yè)務對空間基礎(chǔ)框架的需求，提出了統(tǒng)計遙感空間基礎(chǔ)框架建設的目標與任務，研究了框架建設中框架構(gòu)成、數(shù)據(jù)體系、標準體系、技術(shù)體系和組織運行體系等關(guān)鍵技術(shù)，并展示了統(tǒng)計遙感空間基礎(chǔ)框架在國家統(tǒng)計遙感糧食作物種植面積測量與估產(chǎn)業(yè)務運行系統(tǒng)中的應用實例。圖6表1參11

?統(tǒng)計遙感 空間基礎(chǔ)框架 空間統(tǒng)計 地理信息

CH20121486 數(shù)字流域體系構(gòu)建及關(guān)鍵技術(shù)探討=Research on System Construction and Key Techniques of Digital Basin/李權(quán)國，苗放（成都理工大學信息工程學院）//測繪科學.-2011，36（6）.-265～266，261

從分析數(shù)字流域的內(nèi)涵入手，在綜述數(shù)字流域研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，對數(shù)字流域建設過程中的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲與管理等模塊進行研究，建立了數(shù)字流域的應用模塊，分析了數(shù)字流域建設涉及的關(guān)鍵技術(shù)，包括空間信息技術(shù)、海量流域數(shù)據(jù)的存儲與傳輸技術(shù)、流域信息的可視化與虛擬仿真技術(shù)以及特征信息提取技術(shù)等。圖1參10

?數(shù)字流域 體系框架 空間信息技術(shù) 關(guān)鍵技術(shù)

CH20121487 基于自適應中值濾波和改進Hough變換的直線提取=Line Extraction Based on Adaptive Median Filter and Im proved Hough Transform/劉春閣（四川建筑職業(yè)技術(shù)學院交通與市政工程系）//測繪科學.-2011，36（6）.-267～269

直線是遙感圖像的重要紋理特征，直線提取是直線匹配、遙感影像數(shù)據(jù)的三維重建、圖像配準等的前提基礎(chǔ)。針對傳統(tǒng)Hough變換存在的問題以及MatLab軟件工具箱中現(xiàn)有濾波算法的不足，提出對Hough變換進行改進，設計自適應中值濾波，并結(jié)合Canny邊緣檢測算子實現(xiàn)了直線的準確提取，使得直線提取算法具有較強的抗噪性能，不誤檢直線。圖9參7

?自適應中值濾波 直線提取 邊緣檢測

CH20121488 應用分水嶺變換與支持向量機的極化SAR圖像分類=Polarimetric SAR Image Classification Using Watershed-Transformation and Support Vector Machine/巫兆聰，歐陽群東，胡忠文（武漢大學遙感信息工程學院）//武漢大學學報·信息科學版.-2011，37（1）.-7～10，72

結(jié)合分水嶺變換與支持向量機的特性，提出一種新的極化SAR圖像分類算法。其基本思想是先通過分水嶺變換及區(qū)域合并處理，將極化SAR圖像分割成一系列同質(zhì)區(qū)；再以同質(zhì)區(qū)為基本單元，進行特征提取及樣本選擇后采用支持向量機分類。實驗結(jié)果表明，該算法可有效降低相干斑對分類的影響，與傳統(tǒng)基于像素的SVM算法相比，其分類精度有顯著的提高，且結(jié)果也更易于理解。圖1表2參10

?分水嶺變換 區(qū)域合并處理 支持向量機

CH20121489 一種改進的SIFT描述子及其性能分析=An Improved SIFT Descriptor and Its Performance Analysis/唐朝偉，肖?。ㄖ貞c大學通信工程學院），邵艷清，苗光勝//武漢大學學報·信息科學版.-2011，37（1）.-11～16

為了解決傳統(tǒng)SIFT描述子在圖像存在多個相似區(qū)域時易造成誤匹配的問題，提出了一種改進的SIFT描述子及其生成方法。該方法通過構(gòu)建尺度空間、檢測極值點、確定關(guān)鍵點等步驟生成關(guān)鍵特征點，然后計算每個關(guān)鍵點周圍圖像區(qū)域的旋轉(zhuǎn)不變紋理特征作為該關(guān)鍵點的描述，并將其融合到局部特性SIFT描述向量中，形成旋轉(zhuǎn)不變紋理化SIFT描述子，并采用了兩種不同的匹配策略應用于圖像匹配，實驗結(jié)果表明，本方法更加全面地描述了圖像信息，有效提高了SIFT算法匹配準率，改善了匹配效果，實現(xiàn)了對SIFT算法的改良。圖6參13

?圖像匹配 特征提取 圖像變換

CH20121490 基于極化相干最優(yōu)與極化總功率的W ishart-H/Alpha分類=W ishart-H/A lpha Classification Based on Optimal Coherence and Polarimetric Span/楊杰，史磊，李平湘（武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室）//武漢大學學報·信息科學版.-2011，37（1）.-22～25

Wishart-H/Alpha法進行聚類可以實現(xiàn)復雜場景的高精度分類。然而在聚類的過程中，由于各類中心所對應的散射機理發(fā)生了混淆，使得不透水層代表之一的水泥路面與裸露土壤發(fā)生了混淆，這對實際應用不利。提出了利用最優(yōu)相干系數(shù)與極化總功率系數(shù)構(gòu)成的二維直方圖空間進行閾值分割，將Wishart-H/Al-pha分類方法中混淆的水泥道路與裸露土壤重新分離出來，并通過國內(nèi)機載X波段雙天線極化干涉實驗，驗證了本方法的有效性。圖1參11

?極化干涉 極化總功率

CH20121491 基于靜態(tài)模型的多視角SAR圖像目標識別方法=A Method of Multi-look SAR Image Target Recognition Based on Static Model/楊露菁，郝威，王德石（海軍工程大學電子工程學院）//武漢大學學報·信息科學版.-2011，37（1）.-26～30

傳統(tǒng)的多視角SAR圖像集合對于目標姿態(tài)角具有高度敏感性，因此在用于目標識別時存在一些不足之處。針對該問題提出一種多視角SAR圖像的靜態(tài)建模方法，它將來自一個目標多個視角下的圖像信息集成到一個綜合的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，并且該數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與目標散射中心有關(guān)而與角度無關(guān)。然后利用靜態(tài)模型對不完全姿態(tài)角的目標數(shù)據(jù)進行靜態(tài)建模，利用模板匹配法對輸入多視角圖像進行目標識別。理論分析和仿真結(jié)果表明，本方法在每個目標只有少量姿態(tài)角模板數(shù)據(jù)可用的情形下比傳統(tǒng)模型具有優(yōu)勢。圖4表2參15

?SAR圖像識別 靜態(tài)模型 模板匹配 多視角

CH20121492 一種遙感影像Min/max流去噪方法的研究=Surface Min/max Flow Method for Remote Sensing Image Denoising/高建（武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室），張斌，張飛艷，秦前清//武漢大學學報·信息科學版.-2011，37（1）.-31～34

提出一種曲面Min/max流去噪方法，利用圖像曲面曲率代替經(jīng)典方法曲線曲率并修改開關(guān)機制，增強對復雜噪聲環(huán)境的適應性，同時加入梯度權(quán)控制邊緣曲面演化速度，在噪聲壓制的同時盡量保持邊緣。實驗表明，該方法能夠在去除噪聲的同時保持比較清晰的圖像邊緣。圖4表1參13

?圖像曲面 圖像去噪 中心加權(quán)中值濾波

CH20121493 一種融合PSO和Isodata的遙感圖像分割新方法=A New Method of Remote Sensing Im age Segmentation Based on PSO and Isodata/馬彩虹，戴芹，劉士彬（中國科學院對地觀測與數(shù)字地球科學中心）//武漢大學學報·信息科學版.-2011，37（1）.-35～38

針對當前遙感圖像分割方法存在的缺點，將人工智能領(lǐng)域的粒子群優(yōu)化方法應用到遙感圖像分割方面，提出了一種融合PSO和Isodata的遙感圖像分割新方法。對不同分辨率遙感圖像的分割實驗結(jié)果表明，融合PSO和Isodata的遙感圖像分割新方法能夠自適應確定聚類數(shù)目，避免了聚類過程的隨機性，使分割結(jié)果更加接近實際情況。圖1表2參14

?特征距離 遙感圖像分割

CH20121494 利用模板匹配和BSnake算法準自動提取遙感影像面狀道路=Quasi-automatic Extraction of Zonal Roads from Remote Sensing Images Using Temp late Matching and BSnake Model/孟樊（中國科學院地理科學與資源研究所資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點實驗室），方圣輝//武漢大學學報·信息科學版.-2011，37（1）.-39～42

針對已有的遙感影像面狀道路提取策略在自動化程度、效率及精度方面的不足，提出了一種新的快速有效的準自動提取方法。遙感影像上各種面狀道路的提取實驗證明了算法的有效性，在自動化程度、速度和精度上均有明顯成效。圖6表2參11

?模板匹配 B樣條曲線 面狀道路提取

CH20121495 一種利用級聯(lián)濾波和松弛法的SAR圖像配準方法=Registration Method for SAR Image Based on Cascade Filter and Relaxation Optim ization Algorithm/岳春宇，江萬壽（武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室）//武漢大學學報·信息科學版.-2011，37（1）.-43～45，62

提出了一種利用級聯(lián)濾波和松弛法的SAR圖像配準方法。首先利用基于Beltrami流的偏微分方程與增強Lee濾波的級聯(lián)濾波算法去除SAR圖像噪聲，然后對濾波后的參考圖像提取邊緣，對邊緣特征點采用松弛法特征匹配，同時應用金字塔分級匹配策略由粗到精增加匹配的正確性。實驗證明，本方法具有較高的配準精度。表2參15

?級聯(lián)濾波 松弛法

CH20121496 利用特征選擇自適應決策樹的層次SAR圖像分類=A Hierarchical Classification Method Based on Feature Selection and Adaptive Decision Tree for SAR Image/何楚，劉明，許連玉，劉龍珠（武漢大學電子信息學院）//武漢大學學報·信息科學版.-2011，37（1）.-46～49

提出了一種新的基于特征選擇自適應決策樹的層次分類算法，用于合成孔徑雷達（synthetic apertureradar，SAR）圖像的分類。采用Joint Boosting算法選擇出最適用于各類的特征組合，并自適應地搜索構(gòu)造出一個由兩類分類器構(gòu)成的層次分類器，利用特征選擇結(jié)果和自適應決策樹進行了SAR圖像的學習和推理，實現(xiàn)了自動分類，在國內(nèi)首批極化干涉SAR數(shù)據(jù)上的實驗證明了本算法的有效性。圖3表2參10

?合成孔徑雷達 圖像分類 層次分類算法 自適應決策樹 特征選擇

CH20121497 基于多結(jié)構(gòu)元素復合濾波的形態(tài)學邊緣檢測=Morphological Edge Detection A lgorithm Based on Multi-structure Elements Com pound Filter/唐永鶴，盧煥章（國防科學技術(shù)大學ATR實驗室）//武漢大學學報·信息科學版.-2011，37（1）.-50～53

為了進一步提高形態(tài)學邊緣檢測算法的性能，設計了一種多結(jié)構(gòu)元素復合濾波器，定義了一種具有方向估計的形態(tài)學梯度，并在此基礎(chǔ)上提出了一種對噪聲不敏感的邊緣檢測算法。該算法充分發(fā)揮形態(tài)學變換方式和結(jié)構(gòu)元素的噪聲抑制和細節(jié)保持性能，用含有方向信息的結(jié)構(gòu)元素檢測圖像的邊緣，并通過沿梯度方向進行非極大值抑制獲取單像素寬邊緣。實驗結(jié)果表明，本算法邊緣檢測效果良好，抗噪性能強，且處理速度較快。圖7參9

?邊緣檢測 形態(tài)學梯度 非極大值抑制

CH20121498 坡度隨水平分辨率變化及其空間格局研究=Changes of DEM-derived Slope with Horizontal Resolution and Their Spatial Distribution/劉紅艷（西北農(nóng)林科技大學資源環(huán)境學院），楊勤科，王春梅，李俊//武漢大學學報·信息科學版.-2011，37（1）.-105～109

以黃土丘陵溝壑區(qū)的縣南溝流域為研究區(qū)，基于1∶1萬地形圖，利用ANUDEM軟件生成5m到200m分辨率DEM，并利用Arc/Info中計算坡度的方法提取了各種分辨率的坡度。研究表明，隨著DEM分辨率的降低，單個樣點坡度值表現(xiàn)出不確定性，但同一坡度級所有柵格點的坡度均值呈現(xiàn)一定的規(guī)律性，低坡度段表現(xiàn)為先升高后降低，中坡度段呈現(xiàn)微弱變化，陡坡度段呈現(xiàn)對數(shù)降低趨勢；溝沿線上坡度值呈比較劇烈的下降趨勢、分水線和流水線上坡度緩慢下降。圖5表5參28

?分水線 流水線 溝沿線 半方差函數(shù)

CH20121499 基于空間特性的立交橋自動檢測方法=Automatic Viaduct Detection Based on the Spatial Characters/李卉（中國地質(zhì)大學（武漢）行星科學研究所），鐘成，黃先鋒，李德仁//武漢大學學報·信息科學版.-2011，37（1）.-110～113

針對城市復雜立交橋的空間特性，提出了集成激光雷達數(shù)據(jù)和遙感影像實施立交橋的快速自動檢測的技術(shù)流程和關(guān)鍵技術(shù)，突破了利用傳統(tǒng)遙感影像難以實現(xiàn)立交橋自動檢測難題。實際數(shù)據(jù)驗證了整個流程和關(guān)鍵技術(shù)的可行性和有效性。圖4參13

?激光雷達數(shù)據(jù) 自動檢測 三維建模

CH20121500 利用PLSA技術(shù)進行圖像分割=Image Segmentation Method Based on PLSA Technology/鄭肇葆（武漢大學遙感信息工程學院），鄭宏//武漢大學學報·信息科學版.-2011，37（2）.-132～135

?概率潛語義分析 圖像分割 航空影像

CH20121501 利用線特征進行高分辨率影像與LiDAR點云的配準=Registration of LiDAR Point Clouds and High Resolution Images Based on Linear Features/馬洪超，姚春靜，鄔建偉（武漢大學遙感信息工程學院）//武漢大學學報·信息科學版.-2011，37（2）.-136～140，159

試圖從離散點云數(shù)據(jù)中尋找影像的同名點是非常困難的，因此傳統(tǒng)的基于同名特征點的配準方法難以使用。應用共線方程作為嚴格配準模型，利用LiDAR點云空間中的線特征替代傳統(tǒng)配準模型中的點特征，取得了高精度的配準結(jié)果，同時對點云密度和影像分辨率之間的尺度關(guān)系進行了半定量分析。圖2表2參16

?機載激光雷達 線特征 尺度分析

CH20121502 利用HJ-1A/1BCCD數(shù)據(jù)進行黃河凌汛監(jiān)測=Ice Flood Monitoring of Yellow River Using HJ-1A/ 1B CCD Data/劉良明，徐琪，周正，葉沅鑫（武漢大學遙感信息工程學院）//武漢大學學報·信息科學版.-2011，37（2）.-141～144

利用HJ-1A/1B衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù)進行黃河凌汛監(jiān)測，提出了基于主成分分析和決策樹的冰凌提取方法。實驗結(jié)果顯示，利用HJ-1A/1B衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù)能有效地提取出黃河的冰凌范圍，對黃河凌汛監(jiān)測具有較大的應用潛力。圖1表2參14

?主成分分析 決策樹

CH20121503 利用Harris算子進行廣義點攝影測量特征提取及其矢量化=Generalized Point Photogrammetry Feature Extraction Based on Harris Operator and Vectorization/萬雪（武漢大學遙感信息工程學院）//武漢大學學報·信息科學版.-2011，37（2）.-145～148

提出了一種基于非局部極值抑制的Harris算子，實現(xiàn)了特征點和邊緣線的聯(lián)合提取。采用基于主方向的邊緣跟蹤，實現(xiàn)了邊緣的矢量化存儲。實驗證明，改進后的Harris算子在特征點和邊緣線聯(lián)合提取時較原始算法效果更好。本算法采用一定的數(shù)學模型對邊緣線進行擬合，從而進一步對邊緣特征進行描述，有利于數(shù)據(jù)管理和后期的特征匹配。圖4表2參11

?非局部極大值抑制 主方向 矢量化

CH20121504 一種提高高分辨率光學影像融合質(zhì)量的實用方法——以IKONOS影像為例=A Practical Method for Improving Fusion Quality of High-resolution Optical Image-Taking IKONOS as Examples/王忠武，劉順喜（中國土地勘測規(guī)劃院）//武漢大學學報·信息科學版.-2011，37（2）.-149～153

以IKONOS影像為例，從常用的五類融合方法的缺點出發(fā)，通過分析植被對融合質(zhì)量的影響，提出了顧及植被影響的基于變換融合和濾波融合的組合融合模型，并總結(jié)出影響融合質(zhì)量的三個因素，進而有針對性地設計并集成了改進方法，以提高融合質(zhì)量。結(jié)合真實影像融合實驗，比較了不同的改進組合融合方法。結(jié)果表明，相對于常用方法，基于組合模型的融合方法具有很大的優(yōu)越性，同時采用改進植被指數(shù)固定閾值植被分離法、變換融合改進方法和濾波融合改進方法的組合融合方法具有最優(yōu)的融合效果，是一種能有效提高IKONOS影像融合質(zhì)量的實用方法。圖2表1參14

?融合質(zhì)量 組合模型

CH20121505 利用單位對偶四元數(shù)進行航空影像區(qū)域網(wǎng)平差解算=Bund le Block Ad justment of Aerial Imagery Based on Unit Dual Quaternion/龔輝，姜挺，江剛武，張銳（信息工程大學測繪學院）//武漢大學學報·信息科學版.-2011，37（2）.-154～159

將對偶四元數(shù)應用于攝影測量中，提出了一種基于單位對偶四元數(shù)的航空影像區(qū)域網(wǎng)平差解算方法。相比于常規(guī)的平差方法和四元數(shù)方法，該算法的最大特點是將影像的攝站位置和姿態(tài)以一個單位對偶四元數(shù)整體表示，從而構(gòu)建基于對偶四元數(shù)的區(qū)域網(wǎng)平差模型，并采用具有約束條件的參數(shù)平差進行解算。利用兩個地區(qū)不同比例尺的實際航空影像數(shù)據(jù)進行實驗，結(jié)果表明，該算法的平差精度與常規(guī)的區(qū)域網(wǎng)平差方法相當，對影像比例尺及控制點的數(shù)量與分布的需求也與常規(guī)的平差方法基本相同，為對當前輕小平臺獲取航空影像進行攝影測量處理提供了一條新的技術(shù)思路。表3參19

?對偶四元數(shù) 幾何代數(shù) 攝影測量 外方位元素 區(qū)域網(wǎng)平差 平差精度

CH20121506 一種有效的航拍圖像中直線提取算法=An Effective Algorithm for Line Extraction in Aerial Image/董銀文（海軍工程大學電子工程學院），苑秉成，王航宇，石釗銘//武漢大學學報·信息科學版.-2011，37（2）.-160～164

首先對航拍圖像進行小尺度高斯濾波；然后進行邊緣檢測，得到邊緣檢測幅度圖像；再在邊緣檢測幅度圖像中進行啟發(fā)式搜索連接，提取出符合直線模型的直線搜索軌跡；最后根據(jù)直線搜索軌跡的判別獲取直線。實驗結(jié)果表明，該算法可以在航拍圖像中提取出真實的直線，是一種有效的直線提取算法。圖10參15

?航拍圖像 直線提取 啟發(fā)式搜索 邊緣檢測

CH20121507 利用方向場進行指紋圖像快速分區(qū)=Orientation Field Based Rapid Global Segmentation of Fingerprint Image/陳暉（國防科學技術(shù)大學計算機學院），舒欣，殷建平//武漢大學學報·信息科學版.-2011，37（2）.-165～169

指紋方向場真實地反映了指紋圖像中本質(zhì)的紋理特征，包括指紋的基本形狀、結(jié)構(gòu)和走勢。方向場圖像在局部區(qū)域表現(xiàn)相對一致，而在全局范圍則表現(xiàn)出較大的差異?；诜较驁鰧χ讣y圖像進行分區(qū)，可以提供一種有用的輔助性全局特征。提出了一種指紋圖像快速分區(qū)方法，并結(jié)合一種基于局部描述子的指紋圖像匹配算法給出了其應用實例。在FVC2004DB1數(shù)據(jù)集上設計了實驗，結(jié)果表明，這種分區(qū)方法能有效地提高識別率，同時縮短處理時間。圖2參15

?指紋方向場 快速分區(qū) 全局特征 局部匹配

CH20121508 永久散射體點目標提取方法研究=Study on Selection of PS Point Targets/龍四春（中南大學資源與安全工程學院），李陶，馮濤//大地測量與地球動力學.-2011，31（4）.-144～148

分析幅度穩(wěn)定性、相位穩(wěn)定性、時序相關(guān)性及振幅離差閾值等多種PS點提取方法的特點與缺陷，提出基于時序相關(guān)系數(shù)閾值與振幅離差閾值并集和交集的PS點識別策略，給出其相應模型，并實例驗證了該方法的有效性與優(yōu)越性。圖6表1參12

?永久散射體 識別提取 點目標檢測

CH20121509 利用SBAS-DInSAR技術(shù)提取騰沖火山區(qū)形變時間序列=Time Series of Deformation in Tengchong Volcanic Area Extracted by SBAS-DInSAR/季靈運，王慶良，崔篤信，胡亞軒，郝明，李煜航，秦姍蘭（中國地震局第二監(jiān)測中心）//大地測量與地球動力學.-2011，31（4）.-149～153，159

基于6景JERS-1 L波段SAR影像，利用小基線集-合成孔徑雷達干涉測量技術(shù)，通過線性形變相位、非線性形變相位、大氣延遲相位以及地形殘差相位的分離，提取了騰沖火山地區(qū)1995-1997年間地表形變時間序列（雷達視線向），與2003-2004年的GPS觀測結(jié)果對比表明，SBAS-DInSAR技術(shù)提取地殼形變的精度可達亞cm級。時間序列形變顯示膽札-高田斷裂兩側(cè)形變差異性顯著，可能與其下方存在的地殼巖漿囊的活動有關(guān)。打鷹山地區(qū)地表形變揭示其下方可能存在隱伏斷裂。圖6表2參20

?形變時間序列 大氣延遲相位 騰沖火山區(qū)

CH20121510 探地雷達薄層信號的譜反演算法=A Spectral Inversion Algorithm for GPR Signals of Thin Layers/黃忠來（廈門大學信息科學與技術(shù)學院），張建中，黃吉林//大地測量與地球動力學.-2011，31（4）.-154～159

為了從多層介質(zhì)的探地雷達回波數(shù)據(jù)中提取薄層的位置和厚度信息，推導和驗證了在頻率域內(nèi)實現(xiàn)的譜反演算法。該算法給出了各反射面的廣義反射系數(shù)，并建立了用于聯(lián)系反射系數(shù)序列頻譜和薄層參數(shù)的代價函數(shù)并進行反演。仿真結(jié)果表明，對于厚度小于調(diào)諧厚度的薄層，該算法也可以進行準確反演，從而提高了對于薄層的分辨能力。圖10表1參7

?探地雷達 譜反演算法 廣義反射系數(shù) 代價函數(shù)

CH20121511 面向震害檢測的SAR相干分析處理平臺的設計與實現(xiàn)=Design and Implementation of SAR Data Processing Plaform for Coherence Analysis in Earthquake Damage Detection/李劼，葉成名，苗放，楊秋玲（成都理工大學地球探測與信息技術(shù)教育部重點實驗室）//大地測量與地球動力學.-2011，31（5）.-119～122，131

根據(jù)震區(qū)相干分析的需求，在Windows系統(tǒng)平臺和VC++6.0編譯環(huán)境中，實現(xiàn)了用戶交互式操作的基礎(chǔ)平臺。該平臺主要包括數(shù)據(jù)讀取、影像配準和相干性分析與評價等功能模塊，并以ERS數(shù)據(jù)為試驗，驗證了平臺的高可靠性和高效性。圖2表1參7

?數(shù)據(jù)處理平臺 程序設計 相干性分析

CH20121512 基于改進SAM的高光譜影像混合像元分解算法研究=Research on Decomposition of Hyperspectral Im age Mixed Pixel Based on Im p roved SAM Algorithm/韓文超，田慶久（南京大學國際地球系統(tǒng)科學研究所），余濤，顧行發(fā)//遙感信息.-2011（6）.-3～7，86

將傳統(tǒng)遙感圖像分類方法中的光譜角度制圖法（Spectral Angle Mapping-SAM）加以變換，改進為一種符合全約束條件下的高光譜遙感圖像的混合像元分解模型。新算法在端元豐度比例滿足全約束的條件下，通過逼近的方法尋找一種端元豐度的比例組合，使測試光譜與目標光譜的廣義夾角最小，從而認為該比例組合就是混合像元分解的結(jié)果。試驗結(jié)合高光譜遙感模擬圖像進行了分解實驗，同時與最小二乘法做了比較，結(jié)果表明，新算法不僅嚴格地將各種端元組分的豐度值控制在0到1之間，而且其分解結(jié)果與模擬圖像的實際情況也比較吻合，總體上新算法要優(yōu)于最小二乘法。圖6參11

?光譜角度制圖法 像元分解 最小二乘法 高光譜圖像

CH20121513 基于先驗形狀的人工目標識別與輪廓恢復=Artificial Object Recognition and Contour Restoration Based on Prior Shape/尹高飛，肖鵬峰，吳桂平（南京大學地理信息科學系），李暉，周立國//遙感信息.-2011（6）.-8～12

以具有典型形狀特征的操場為例，探討了形狀特征在人工目標自動識別中的應用?；谛螤钐卣鞯娜斯つ繕俗R別，一般首先將圖像分割為多個基元，然后依據(jù)人工目標有較規(guī)則形狀的特點，以形狀特征作為指標進行識別。由于高分辨率遙感圖像細節(jié)信息豐富，這種方法所提取的目標輪廓往往不完整。提出了“圖像-基元-目標-輪廓恢復”的識別模式，在目標識別后采用加入形狀先驗知識的主動輪廓模型對目標進行輪廓恢復。實驗結(jié)果表明，這種方法可以有效地修正目標提取結(jié)果中的輪廓缺失。圖8參18

?目標識別 先驗形狀 輪廓恢復 主動輪廓模型 高分辨率遙感圖像

CH20121514 基于人類視覺系統(tǒng)區(qū)域分裂的圖割遙感圖像分割算法研究=Remote Sensing Image Segmentation Based on Human Visual System Region Splitting and Graph Cut/蔣華（桂林電子科技大學網(wǎng)絡中心），溫靜，王玉斌//遙感信息.-2011（6）.-13～17

針對傳統(tǒng)Normalized Cut（NC）在分割圖像過程中實時性差的特點，提出一種使用人類視覺系統(tǒng)（HVS）區(qū)域分裂的圖割方法。根據(jù)HVS特性用區(qū)域分裂算法將遙感圖像分割成多個小區(qū)域，再結(jié)合各個小區(qū)域的灰度和空間信息從全局角度用NC方法在區(qū)域間進行劃分，完成圖像的最終分割。實驗表明，相對于傳統(tǒng)的NC方法，該算法在獲得相近分割質(zhì)量的同時，分割速度有了顯著提高，是一種有效的圖像分割方法。圖4表1參10

?遙感圖像分割 區(qū)域分裂

CH20121515 利用歸一化互信息進行基于像斑的遙感影像變化檢測=Segment-based Remote Sensing Image Change Detection Using Normalized Mutual Information/李亮，舒寧，王琰（武漢大學遙感信息工程學院）//遙感信息.-2011（6）.-18～22

提出了利用遙感影像分割獲取像斑進行變化檢測的方法。將歸一化互信息引入到遙感影像變化檢測中，利用像斑的灰度直方圖以及聯(lián)合灰度直方圖計算像斑的歸一化互信息，依據(jù)條件熵最小的原則，獲取最佳劃分閾值，并與相關(guān)系數(shù)法進行了比較。實驗結(jié)果顯示歸一化互信息法更適用于遙感影像變化檢測。圖5表2參11

?像斑 歸一化互信息 條件熵

CH20121516 自適應閾值的遙感影像角點提取算法=Corner Detection of Rem ote Sensing Im age Based on A-daptive Threshold Algorithm/何微，鄧小煉（三峽大學理學院）//遙感信息.-2011（6）.-23～27

針對傳統(tǒng)SUSAN角點提取算法中閾值選取的不確定性，提出了一種自適應分割閾值的SUSAN改進算法。首先采用SUSAN模板對圖像進行模板計算得到梯度圖，然后根據(jù)梯度圖的灰度分布特征，采用圖像分割方法的判斷分析法和KSW熵方法對梯度圖做分析處理，最終實現(xiàn)閾值的自動選取，正確提取出有價值的特征角點。試驗結(jié)果表明，改進算法較之傳統(tǒng)算法有明顯優(yōu)勢，能準確有效地提取出角點，具有較強的適應性和應用價值。圖8參13

?特征角點提取 判斷分析法 自適應閾值

CH20121517 基于遙感影像的黃河洪災監(jiān)測系統(tǒng)模型=Yellow River Flood Monitoring System Model Based on Remote Sensing Image/佘紅偉（西北工業(yè)大學理學院），張艷寧，劉學工，韓琳//遙感信息.-2011（6）.-28～32

基于多光譜遙感圖像，提出了一種集河道主溜線自動檢測、河勢演變分析、洪水漫灘檢測與分析評估功能于一體的黃河洪災監(jiān)測系統(tǒng)模型。首先對基于遙感圖像的主溜線檢測、河勢演變檢測、洪水漫灘檢測原理與算法進行了詳細描述；然后，利用遙感多光譜圖像對所提出的檢測算法進行了實驗驗證，最后對實驗結(jié)果和系統(tǒng)模型進行了總結(jié)和分析。實驗結(jié)果表明，提出的黃河洪災監(jiān)測模型具有重要的實用價值。圖8表1參10

?遙感圖像 主溜線 洪災監(jiān)測

CH20121518 短波紅外遙感高溫地物目標識別方法研究=M ethod of Identifying High-temperature Target Using Shortwave Infrared Remote Sensing Data/朱亞靜，邢立新，潘軍，孟濤（吉林大學地球探測科學與技術(shù)學院）//遙感信息.-2011（6）.-33～36，41

對于地表高溫目標而言，具有明顯區(qū)別于常溫地物的獨特波譜特性，在短波紅外波段（1.3μm～3.0μm）遙感影像上，高溫目標像元的輻射能量值為反射與發(fā)射能量綜合。通過研究高溫地物反射和發(fā)射光譜特性，構(gòu)建高溫目標短波紅外遙感識別定量參數(shù)，提出了基于ETM+數(shù)據(jù)短波紅外波段的歸一化火點指數(shù)（NDFI）方法。實驗結(jié)果表明，NDFI可探測傳統(tǒng)熱紅外方法難以識別的小面積高溫目標，經(jīng)野外驗證識別精度可達94％。圖3表4參7

?短波紅外 高溫目標 歸一化火點指數(shù)

CH20121519 高光譜遙感影像降維的拉普拉斯特征映射方法=Lap lacian Eigenmap for Hyperspectral Remote Sensing Image Dimensionality Reduction/黃蕾（湖北省基礎(chǔ)地理信息中心）//遙感信息.-2011（6）.-37～41

針對高光譜遙感影像數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)冗余度高的特點，引入拉普拉斯特征映射方法對高光譜遙感數(shù)據(jù)進行非線性降維。為了解決傳統(tǒng)流形學習方法不能處理大數(shù)據(jù)量遙感影像的問題，提出了基于多元線性回歸的拉普拉斯特征映射線性解法。實驗證明，提出的降維方法能夠保持數(shù)據(jù)集在原始特征空間分布的局部幾何屬性，降維后的影像具有更好的分類精度。圖5表1參12

?高光譜 拉普拉斯特征映射

CH20121520 太湖水體時間序列葉綠素濃度與反射光譜特征分析=Analysis of Time-series Chlorophyll-a Concentration and Reflectance Spectra Characteristics of Lake Taihu/鞏彩蘭，周穎（中科院上海技術(shù)物理研究所），尹球，匡定波，陳利雄，胡勇//遙感信息.-2011（6）.-42～46

對2008年5月到2009年5月采集的太湖水體反射光譜數(shù)據(jù)進行了異常數(shù)據(jù)檢測、歸一化等預處理后，計算了常用于葉綠素濃度反演的特征參量，包括熒光峰高度、熒光面積、特征波段比值、反射率微分；并分析建立了這些特征參量與對應葉綠素濃度的相關(guān)模型。研究表明：熒光面積、特征波段比值等與實測葉綠素濃度具有較好的相關(guān)性，而藍綠光波段反射率比值對內(nèi)陸水體葉綠素濃度反映不明顯。湖泊水體的光學特征能夠較好反映藍藻的不同生長狀態(tài)，太湖藍藻隨時間變化的規(guī)律大致分為5月～11月，12月～4月兩個階段。研究結(jié)果可為湖泊水體富營養(yǎng)化高光譜遙感監(jiān)測的波段選擇提供參考。圖6表1參16

?湖泊富營養(yǎng)化 藍藻 葉綠素a 時序光譜

CH20121521 基于地基合成孔徑雷達的弱目標檢測性能分析=Performance Analysis of Weak Target Detection via G round-based Synthetic Aperture Radar/周勇勝，周梅，唐伶俐，李傳榮（中國科學院光電研究院）//遙感信息.-2011（6）.-47～50

合成孔徑雷達（SAR）是一種主動微波成像遙感技術(shù)，弱目標檢測與分類是其重要應用之一。鑒于弱目標的有效檢測與SAR系統(tǒng)參數(shù)密切相關(guān)，為系統(tǒng)地研究弱目標的散射特性及其檢測性能與SAR系統(tǒng)參數(shù)的關(guān)系，提出了一種基于地基SAR進行弱目標檢測的實驗研究方法。首先通過構(gòu)建室內(nèi)實驗場景，獲取了多頻多極化原始SAR回波數(shù)據(jù)并進行成像處理；接著分析了不同工作頻率、不同帶寬條件下塑料材質(zhì)目標以及干沙覆蓋目標的后向散射特性；最后討論了極化方式對檢測性能的影響。實驗方法和結(jié)果有助于進一步利用極化干涉SAR信息進行弱目標檢測研究。圖6參7

?合成孔徑雷達 弱目標檢測

CH20121522 基于馬爾科夫模型塔里木河下游輸水區(qū)景觀預測=Landscape Prediction of Tarim River A rea Based on the Markov Model/牛婷（新疆農(nóng)業(yè)大學草環(huán)學院），鄧銘江，李霞//遙感信息.-2011（6）.-51～56

以塔里木河下游植被分布區(qū)域2000年、2002年ETM、2004年、2006年ASTER影像和景觀格局分析結(jié)果為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，使用馬爾科夫過程模型對未來景觀格局變化進行預測，并對結(jié)果進行驗證，其地類模擬值和實際值之間的偏差都在0.5％之內(nèi)。結(jié)果表明：2006年～2030年研究區(qū)天然植被逐年增加；沙地減少明顯；河流基本維持自己的動態(tài)平衡，植被增加和沙地減少的幅度均逐漸趨于平緩，達到閾值。這預示著未來時期生態(tài)輸水仍然對地類覆被變化起著積極的作用。表8參15

?馬爾科夫模型 景觀預測 塔里木河

CH20121523 AMSR-E積雪產(chǎn)品在內(nèi)蒙地區(qū)的精度驗證=Validation of AMSR-E Snow Depth Products in Inner Mongolia/楊曉峰（中國氣象科學研究院中國氣象局），鄭照軍，楊忠東//遙感信息.-2011（6）.-61～68

使用地面積雪觀測數(shù)據(jù)對2005年～2008年40°N～48°N、112°E～128°E區(qū)域的AMSR-E積雪產(chǎn)品進行了誤差分析和精度驗證，結(jié)果表明：2005年～2008年的AMSR-E積雪產(chǎn)品較好地反映了研究區(qū)域地面積雪信息的時間變化特征；AMSR-E積雪產(chǎn)品普遍地低估了地面積雪深度，相對而言，當?shù)孛娣e雪較薄時，AMSR-E可較好地反映積雪深度，當積雪較厚時，AMSR-E明顯低估積雪深度；2005年～2006年、2006年～2007年以及2007年～2008年3個冬-春季時段AMSR-E和站點觀測值的平均差值分別達7.38cm，6.87cm和22.07cm。圖9表2參18

?積雪深度產(chǎn)品 誤差分析 精度驗證

CH20121524 ASTER GDEM數(shù)據(jù)介紹與程序讀取=An Introduction to ASTER GDEM and Procedure Reading/康曉偉（中國科學院研究生院），馮鐘葵//遙感信息.-2011（6）.-69～72

2009年6月30日，期待已久的ASTER GDEM數(shù)據(jù)由日本經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)?。∕ETI）和美國航天局（NASA）共同發(fā)布，其空間分辨率達到了1″×1″（約30m×30m），相比2003年NASA發(fā)布的SRTM數(shù)據(jù)有了很大的提高，并且其陸地表面覆蓋率也大幅提高，達到了陸地面積的99％。介紹了ASTER GDEM的相關(guān)特性以及使用程序讀取該數(shù)據(jù)的方法。圖1表2參7

CH20121525 基于遙感的長沙市城市熱島效應時空分析=Temporal and Spatial Analysis of Urban Heat Island in Changsha Based on Remote Sensing Data/劉宇鵬，楊波（湖南師范大學GIS研究中心資源與環(huán)境科學學院），陳崇//遙感信息.-2011（6）.-73～78

利用TM/ETM+數(shù)據(jù)，以長沙市為例，反演了地表溫度，并針對不同時相的遙感數(shù)據(jù)，利用城市熱島強度來反映熱島效應強弱的變化。結(jié)果表明，長沙市的熱島空間分布與城市建成區(qū)的輪廓相吻合。城市熱島的范圍隨著城市建設、新建開發(fā)區(qū)以及道路交通網(wǎng)的發(fā)展不斷增大，且在東南方向為主要增長方向。根據(jù)熱島強度鑒別并提取了強熱島區(qū)與正常區(qū)，發(fā)現(xiàn)長沙市強熱島區(qū)的面積已經(jīng)從1993年的13.18km2擴大至2008年的68.16km2。最后，對長沙市熱島未來的發(fā)展趨勢進行了預測。圖5表3參19

?城市熱島 地表溫度 熱島強度

CH20121526 一種針對環(huán)境一號衛(wèi)星A星高光譜與CCD數(shù)據(jù)融合的方法=A Method of HJ-1A High Spectral Imager and CCD Data Fusion/熊文成，魏斌，孫中平，申文明，游代安（環(huán)境保護部衛(wèi)星環(huán)境應用中心）//遙感信息.-2011（6）.-79～82，108

利用我國自主研制的環(huán)境一號小衛(wèi)星A星上搭載的CCD相機與高光譜成像儀（HSI），以洪河國家級濕地為研究區(qū)，進行融合實驗。先分析了兩種載荷的特點，然后根據(jù)載荷特點，設計并評價了兩種載荷數(shù)據(jù)融合的方法。結(jié)果表明，由于A星CCD相機與高光譜成像儀成像條件相似，可以對兩個載荷的數(shù)據(jù)進行融合，得到具備較高分辨率與光譜分辨率的數(shù)據(jù)，為后續(xù)高精度分類制圖、目標識別、信息提取等應用提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)源。圖15表1參5

?環(huán)境衛(wèi)星 高光譜 多光譜

CH20121527 典型地質(zhì)災害遙感應急調(diào)查研究=Emergency Remote Sensing Exploration of Typical Geohazards/薛東劍，何政偉（地質(zhì)災害防治與地質(zhì)環(huán)境保護國家重點實驗室），楊德生，張東輝//遙感信息.-2011（6）.-83～86

采用多源遙感影像數(shù)據(jù)，以平武縣為例，進行了地質(zhì)災害調(diào)查分析，彌補了單一數(shù)據(jù)源信息提取能力的不足，尤其是在云、雨等氣候惡劣條件下，無法清晰獲得光學圖像的時候，雷達影像可以提供豐富的可用信息，解譯效果較好，這對加快應急信息化建設，減災救災業(yè)務具有重要借鑒意義。圖4參15

?地質(zhì)災害 遙感影像

CH20121528 一種基于數(shù)據(jù)網(wǎng)格技術(shù)的MODIS空間數(shù)據(jù)服務模型研究=A MODIS Data Management and Service Model Based on Data Grid Technology/曾怡（北京林業(yè)大學信息學院），李國慶//遙感信息.-2011（6）.-92～97

介紹了MODIS數(shù)據(jù)共享與資源服務現(xiàn)狀，研究了一種基于3層結(jié)構(gòu)的MODIS數(shù)據(jù)服務模型，詳細介紹了數(shù)據(jù)服務模型的管理和分發(fā)機制。為了確保數(shù)據(jù)服務模型的可擴展性和平臺無關(guān)性，設計了基于XML的可擴展性數(shù)據(jù)訪問語言和數(shù)據(jù)目錄服務。最后給出了在空間信息網(wǎng)格試驗床上的示范驗證，并對實驗結(jié)果進行分析。圖3表3參14

?數(shù)據(jù)網(wǎng)格 空間數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)服務

CH20121529 基于GIS和RS的濕地動態(tài)變化監(jiān)測及驅(qū)動力分析——以黑河上游野牛溝河為例=The Dynamic Monitoring and Analysis on Driving Force of Wetland Based on GIS and RS-Taking the Yeniugou River（Upstream of Heihe）as a Case/胡冰殊，曹廣超，馬燕飛（青海師范大學生命與地理科學學院），李健，韋金磊//遙感信息.-2011（6）.-98～102

以黑河上游野牛溝河為研究區(qū)，利用1987年、2006年兩個時相的Landsat-5TM數(shù)據(jù)，結(jié)合植被類型圖、SRTM高程數(shù)據(jù)、1∶5萬地形圖等數(shù)據(jù)，獲取了該區(qū)13類地物類型。利用ENVI軟件提取濕地類型轉(zhuǎn)移矩陣，分析了自1987年以來黑河上游野牛溝濕地的動態(tài)變化過程及其驅(qū)動力。結(jié)果顯示：該區(qū)濕地總面積從1987年的53000hm2減少為2006年的51900hm2，凈減少量為1071.63hm2，增減幅度較大。其中變化幅度最大的為沼澤濕地，減少1021.59hm2，變化率為2.7％，其次為冰川濕地，減少50.04hm2，變化率為0.67％。通過分析表明，在自然驅(qū)動力方面，氣溫升高和降水量減少使?jié)竦孛娣e趨于減少；人文驅(qū)動力方面，人口增長的壓力與經(jīng)濟發(fā)展的需要，才是導致該區(qū)濕地減少的根本驅(qū)動力。圖3表2參10

?面積轉(zhuǎn)移矩陣 驅(qū)動力分析

CH20121530 珠江三角洲地區(qū)土地利用變化的MODIS監(jiān)測及其水環(huán)境意義=Land Use Change Monitoring U-sing MODIS and Its Water Environmental Significance in Pearl River Delta Area/胡金蓉，張淵智（香港中文大學太空與地球信息科學研究所）//遙感信息.-2011（6）.-103～108

闡述應用多源遙感數(shù)據(jù)及多目標空間分析手段，研究珠江三角洲地區(qū)土地利用變化驅(qū)動的非點源污染與該區(qū)水質(zhì)環(huán)境演變的方法。充分利用不同遙感數(shù)據(jù)特點，有效融合高、低空間分辨率數(shù)據(jù)，將進一步提高土地利用變化動態(tài)遙感監(jiān)測能力。充分利用珠江三角洲地區(qū)近年來土地利用土地覆蓋研究成果，將有助于分析非點源污染驅(qū)動因子與珠江河口及鄰近水域水質(zhì)環(huán)境的惡化趨勢。圖3表3參15

?土地利用 水質(zhì)環(huán)境 珠江三角洲

CH20121531 基于SARscape的干涉疊加在地表形變監(jiān)測中的應用=Application of Interferogram Stackingin Surface Deformation Based on SARscape/王昊，董杰，鄧書斌（Esri中國（北京）有限公司）//遙感信息.-2011（6）.-109～113

地表形變主要表現(xiàn)為地震形變、地面沉降、山體滑坡等，由InSAR技術(shù)發(fā)展而來的干涉疊加通過挖掘時間序列SAR圖像獲取mm級的形變信息。介紹了干涉疊加技術(shù)的基本原理和技術(shù)流程、基于永久散射體的方法，利用2008年～2010年的23幅Cosmo-skymed數(shù)據(jù)對北京奧林匹克公園內(nèi)的主要區(qū)域進行了地表形變的監(jiān)測。圖5表2參8

?干涉疊加 地表形變 永久散射體 短基線

CH20121532 面向?qū)ο蟮哪乔鶺orldView-2影像的分類=Object-oriented Image Classification of Naqu Using World View-2 Image/倪卓婭（中國地質(zhì)大學地球科學與資源學院），甘甫平，周萍，霍紅元//遙感信息.-2011（6）.-114～118

隨著WorldView-2衛(wèi)星的發(fā)射，首次出現(xiàn)了8波段多光譜高分辨率商業(yè)衛(wèi)星。高分辨率影像包含豐富的空間結(jié)構(gòu)信息和地理特征信息，采用傳統(tǒng)的基于像元的影像分析方法精度明顯達不到要求。為了提高精度，以西藏那曲為研究區(qū)，利用面向?qū)ο蟮姆椒▽δ乔腤orldView-2影像進行分類，采用模糊分類法，利用所分地物的特征確定類別，針對西部地區(qū)干旱河流的特殊情況，提出了一種基于地物空間輪廓特征的分類方法，分類結(jié)果較好。圖7表3參17

?高分辨率影像 面向?qū)ο?/p>

CH20121533 基于多尺度分割的煤礦區(qū)典型地物遙感信息提取=Remote Sensing Information Extraction of Typical Surface Objects in a CoalM ining Area Based on Multiple-scale Segmentation/侯飛（徐州師范大學測繪學院），胡召玲//測繪通報.-2012（1）.-22～25

根據(jù)煤礦區(qū)典型地物類型的特點，研究遙感影像信息提取時面向?qū)ο蠓诸惙椒ǖ淖顑?yōu)分割尺度問題。試驗結(jié)果表明：在適于不同地物提取的最優(yōu)分割尺度下，充分利用煤礦區(qū)影像對象的光譜、形狀、紋理以及類間相關(guān)等特征，并綜合應用隸屬函數(shù)法和最鄰近分類法，能有效地提取出煤礦區(qū)地物信息，與最大似然分類法相比，能夠較好地消除“椒鹽現(xiàn)象”，其總體分類精度可提高26.2％。圖4表1參8

?遙感影像 煤礦區(qū) 面向?qū)ο蠓诸?多尺度分割

CH20121534 利用DSM以及彩色遙感航空影像快速提取建筑物目標信息=Quick Extraction of Buildings Based on DSM and RGB-Aerial Image/黎樹禧，宋楊，李長輝（廣州市城市規(guī)劃勘測設計研究院）//測繪通報.-2012（1）.-33～35，73

利用激光數(shù)據(jù)成果DSM以及真彩色航空遙感影像，借助面向?qū)ο蟮姆治鍪侄螌υ囼瀰^(qū)建筑物目標信息進行快速提取。結(jié)果表明，基于以面向?qū)ο蠓诸惣夹g(shù)為核心的eCognition，結(jié)合地物顏色信息、植被指數(shù)等特征能夠?qū)G地目標進行提取，并可以利用eCognition圍繞設定的規(guī)則利用邏輯運算實現(xiàn)綠地利用的變化檢測。圖8參8

?目標提取 建筑物 面向?qū)ο?/p>

CH20121535 高分辨率SAR影像調(diào)繪研究=On Interpretation of H igh-resdution SAR Image/付春永，譚克龍（中煤航測遙感局）//測繪通報.-2012（1）.-42～44，80

在研究雷達成像機理的基礎(chǔ)上，利用山西長治地區(qū)的高分辨率機載SAR影像，分析影像定位問題，對精度進行簡單評價，并對典型地物的成像特點進行詳細分析。圖11參7

?機載SAR影像

CH20121536 基于形態(tài)重建的高分辨率遙感影像城市道路提取=Urban Road Extraction of High Resolution Remote Sensing Images Based on Shape Reconstruction/楊先武（信陽師范學院城市與環(huán)境科學學院），韋春桃，呂建剛，吳平//測繪通報.-2012（1）.-45～47

根據(jù)城市道路在高分辨率遙感影像中的形態(tài)特性，提出一種基于形態(tài)重建的提取方法。試驗結(jié)果表明，該方法能有效地從高分辨率遙感影像中提取出城市道路網(wǎng)。圖7參9

?遙感影像 道路提取 形態(tài)重建

CH20121537 數(shù)碼航測成圖像控布設方案研究=Research on DMC Aerial Mapping Photo-control Point Planning/馬文生（汕頭市潮陽區(qū)規(guī)劃測繪大隊）//測繪通報.-2012（1）.-48～49，59

針對現(xiàn)有的國家技術(shù)標準對數(shù)碼航測成圖像控布設尚無確定性標準的現(xiàn)狀，對生產(chǎn)中常用的航線網(wǎng)解析空中三角測量的精度估算公式進行改進，并用DMC航攝影像進行驗證。試驗結(jié)果表明，改進的精度估算公式適用于數(shù)碼航測加密精度估算，能很好地解決生產(chǎn)需求，具有一定的推廣價值。表2參9

?數(shù)碼航測 像片控制點 精度估算

CH20121538 一種基于點目標的雷達影像質(zhì)量評價方法=A Method of SAR Image Quality Evaluation Based on Pinpoint Target/黃艷（西安測繪研究所），張永利，劉志銘//測繪工程.-2012，21（1）.-30～33，38

提出一種空間性能指標和輻射性能指標相結(jié)合的基于點目標的雷達強度影像質(zhì)量評價方法。利用空間分辨率、峰值旁瓣比和積分旁瓣比指標對雷達影像質(zhì)量進行定性評價，并利用仿真和實測數(shù)據(jù)進行實驗分析，結(jié)果表明，該方法具有較好的有效性和可操作性。圖5表3參5

?合成孔徑雷達 質(zhì)量評價 積分旁瓣比 峰值旁瓣比

CH20121539 融合航空影像的LiDAR地物點云分類=Classification of LiDAR Object Points by Fusing Aerial Image/龔亮，李正國，包全福（信息工程大學測繪學院）//測繪工程.-2012，21（1）.-34～38

點云濾波分類是LiDAR后續(xù)應用的基礎(chǔ)工作，在點云濾波的基礎(chǔ)上，以航空影像為輔助條件，結(jié)合點云高程信息，設計一套地物點云的分類方法。該方法首先融合航空影像與LiDAR數(shù)據(jù)，將對應RGB值賦予每個點，根據(jù)植被的光譜特征提取出部分植被點云；然后再根據(jù)文中定義的點云高程紋理，在剩余地物點云中提取出建筑物點，最后根據(jù)回波次數(shù)信息分離出剩余植被點，完成地物點云的分類。采用北京鳳凰嶺地區(qū)一組機載LiDAR數(shù)據(jù)進行實驗。實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效地將地物點云進行分類并且滿足一定的精度要求，具有一定的實用價值。圖8表1參7

?機載激光掃描 航空影像 高程紋理

CH20121540 利用無人機影像制作地震災區(qū)三維景觀圖=Using UAV Image Produce 3D Landscape of Earthquake Disaster Region/李軍，李永樹，蔡國林（西南交通大學地理信息工程中心）//測繪工程.-2012，21（1）.-50～53

為實時、準確地獲取地震災區(qū)的災情和災后重建狀況，研究如何利用高分辨率無人機影像制作災區(qū)三維景觀圖。對無人機影像進行幾何糾正、影像拼接，利用攝影測量方法生成實驗區(qū)的DEM，進而將影像制作成正射影像圖；將無人機影像紋理映射到DEM上構(gòu)建災區(qū)的三維地形景觀，并以正射影像圖為底圖對安置區(qū)的地物進行三維建模；最后根據(jù)規(guī)劃和管理需要，編制三維景觀系統(tǒng)，實現(xiàn)地震災區(qū)三維景觀的瀏覽、查詢與分析。實踐表明，采用無人機影像制作的三維景觀圖具有分辨率高、形象逼真等特點；影像的獲取和處理以及系統(tǒng)的編制可為災區(qū)重建提供豐富詳實的信息。圖5參7

?無人機影像 地震災區(qū) 三維可視化 三維建模

CH20121541 高分辨率遙感測繪嵩山實驗場的設計與實現(xiàn)=Design and Implementation of Songshan Test Field for High Resolution Remote Sensing and Mapping/張永生（信息工程大學測繪學院）//測繪科學技術(shù)學報.-2011，29（2）-0079～0082

以高精度地面基準為參照對遙感定位各種可能的影響要素進行整體性、定量化的驗證、分析與評估，顯然是一種合理、有效、可信、可行的方式。這里針對實際應用需求，重點介紹嵩山高精度遙感測繪綜合實驗場的設計思路與實現(xiàn)情況，并對遙感定位精度與可靠性實驗場驗證的基地化方法進行了探討與分析。圖6參6

?實驗場 高分辨率遙感 遙感測繪 遙感定位

CH20121542 改進SIFT算法的小型無人機航拍圖像自動配準=Unmanned Aerial Vehicle Serial Aerial Image Automatic Registration Based on Improved SIFT Algorithm/熊自明（信息工程大學測繪學院，解放軍國際關(guān)系學院），萬剛，閆鶴//測繪科學技術(shù)學報.-2011，29（2）-0153～0156

針對小型無人機航拍圖像視點離散、視角變化有一定運動規(guī)律的特點，首先對航拍圖像進行數(shù)據(jù)預處理，結(jié)合Harris特征點和SIFT特征向量的優(yōu)勢，提取Harris特征點、計算特征點的特征半徑和SIFT特征向量，并利用PCA降低特征向量的維數(shù)；然后采用最鄰近（NN）方法進行特征匹配，利用BBF算法搜索特征的最鄰近以提高匹配速度；最后采用PROSAC算法提純特征點匹配對并精確計算運動模型參數(shù)，實現(xiàn)了圖像的自動配準。實驗證明，該圖像配準方法在準確性、效率方面較經(jīng)典的SIFT算法有較大的提高。圖2表1參8

?無人機航拍圖像 圖像配準 特征點提取 特征匹配 尺度不變特征變換

CH20121543 一種基于歐拉角序列變換的影像外方位元素解算方法=A Method of Solving for Image Exterior Orientation Elements Based on Euler Angle Sequence Transformation/王書民，張愛武（首都師范大學三維信息獲取與應用教育部重點實驗室），胡少興，孟憲剛，楊凌波//測繪通報.-2012（2）.-11～13，108

IMU/DGPS組合導航定位可以獲取傳感器精確姿態(tài)位置數(shù)據(jù)，在低空遙感監(jiān)測中具有重要應用。但是POS系統(tǒng)并不能直接輸出影像的外方位元素，需要經(jīng)過多次轉(zhuǎn)換才能用于影像校正。針對不同POS系統(tǒng)輸出航偏、俯仰、橫滾角的軸序的不同，詳細推導POS數(shù)據(jù)依據(jù)歐拉角序列進行余弦變換求解影像外方位元素的一般過程，并對ω-ψ-κ和Yaw-Pitch-Roll歐拉角序列作重要說明，且以NovAtel SPAN-CPT接收機為例證明該方法的正確性。圖1表2參7

?歐拉角序列 余弦矩陣 外方位元素

CH20121544 全球地形實時繪制中海量多源遙感影像的拼接方法=A Mosaic Method for Multi-resource Mass Remote Sensing Images in G lobal Terrain Real-time Rendering/汪榮峰，廖學軍（裝備指揮技術(shù)學院試驗指揮系）//測繪通報.-2012（2）.-82～84

設計全球四叉樹層次細節(jié)模型和基于數(shù)據(jù)集的存儲方案，以支持海量遙感影像數(shù)據(jù)的高效管理和訪問；為保證顯示效果，提出以多邊形描述數(shù)據(jù)集的形狀，并設計基于數(shù)據(jù)集形狀多邊形的影像拼接算法。圖2參4

?地形紋理 全球四叉樹 海量遙感影像 數(shù)據(jù)集 形狀多邊形

CH20121545 基于基準點和基準方向的SIFT誤匹配校正方法=A Method of Correcting SIFT Mismatches Based on Reference Point and Reference Direction/陳敏，邵振峰（武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室），慎于藍//測繪通報.-2012（3）.-16～18，35

針對SIFT特征匹配算法對于圖像中存在多個相似結(jié)構(gòu)時誤匹配概率較大的問題，提出一種基于基準點和基準方向的誤匹配剔除方法。試驗結(jié)果表明，該方法在保留絕大部分正確匹配點對的基礎(chǔ)上，可大大降低誤匹配概率。圖2表1參7

?基準點 基準方向 特征匹配

CH20121546 資源三號測繪衛(wèi)星三線陣成像幾何模型構(gòu)建與精度初步驗證=Trip le Linear-array Imaging Geometry Model of Ziyuan-3 Surveying Satellite and Its Validation/唐新明，張過，祝小勇（國家測繪地理信息局衛(wèi)星測繪應用中心），潘紅播，蔣永華，周平，王霞，郭莉//測繪學報.-2012，41（2）.-191～198

根據(jù)資源三號測繪衛(wèi)星的總體設計，分析資源三號衛(wèi)星高精度幾何處理的關(guān)鍵問題，結(jié)合資源三號測繪衛(wèi)星幾何特性，提出基于虛擬CCD線陣成像技術(shù)的資源三號測繪衛(wèi)星成像幾何模型。利用資源三號衛(wèi)星第一軌影像大連地區(qū)數(shù)據(jù)，完成前視、正視、后視的傳感器校正產(chǎn)品的生產(chǎn)試驗，不同控制點情況下進行平差試驗，初步生產(chǎn)該地區(qū)的數(shù)字表面模型（DSM）和數(shù)字正射影像（DOM），精度驗證結(jié)果表明在試驗區(qū)四角布設控制點的情況下DOM平面精度優(yōu)于3m，DSM高程精度優(yōu)于2m。與國外相近分辨率的衛(wèi)星相比，資源三號測繪衛(wèi)星可以達到較高的幾何精度。圖7表4參19

?資源三號測繪衛(wèi)星 成像幾何模型 虛擬CCD陣列 區(qū)域網(wǎng)平差 空間前方交會

CH20121547 一種改進的正射影像鑲嵌線最小化最大搜索算法=An Improvement of Minim izing Local Maximum Algorithm on Searching Seam Line for Orthoimage Mosaicking/袁修孝，鐘燦（武漢大學遙感信息工程學院）//測繪學報.-2012，41（2）.-199～204

正射影像在影像邊緣和覆蓋有房屋、樹木等地物的區(qū)域上表現(xiàn)出投影差，且投影差在不同的影像上不相同。當兩幅正射影像鑲嵌時，在重疊區(qū)域的差分影像上，這些區(qū)域表現(xiàn)為高亮度區(qū)，理想的鑲嵌線應避開此類區(qū)域。采用改進的最小化最大算法在正射影像重疊區(qū)域的差分影像上自動搜索鑲嵌線，其中采用貪心法取代Dijkstra算法進行局部路徑選擇，并且改進算法判定條件。試驗表明，改進算法搜索的鑲嵌線能夠很好地避開投影差大的區(qū)域，且具有較好的自適應性。圖6表2參16

?正射影像鑲嵌 貪心搜索法 最小化最大算法

CH20121548 基于光譜最佳尺度分割特征的高光譜混合像元分解=Unmixing of Hyperspectral Mixture Pixels Based on Spectral Multiscale Segemented Features/吳波（福州大學空間數(shù)據(jù)挖掘與信息共享教育部重點實驗室），熊助國//測繪學報.-2012，41（2）.-205～212

提出一種基于光譜多尺度分割特征的混合像元分解方法。首先在分割段內(nèi)離差平方和最小準則下，對高光譜影像的光譜進行多尺度分割，并提取以各分割段中對應像元的光譜平均值的光譜特征。多尺度特征提取可以通過多尺度特征分析，選取最佳尺度特征或者不同分割尺度下的光譜特征組合，從而進行混合像元的限制性分解。利用模擬的與真實的數(shù)據(jù)進行驗證，結(jié)果表明，本方法能夠有效地提高遙感影像混合像元的分解精度，并且顯著優(yōu)于光譜維小波特征的分解方法。圖7表3參17

?光譜特征 多尺度分割 光譜分解 高光譜影像 分解精度

CH20121549 基于馬爾可夫隨機場的模糊c-均值遙感影像分類=Remote Sensing Classification Based on Markov Random Field and Fuzzy c-means Clustering/楊紅磊，彭軍還（中國地質(zhì)大學土地科學技術(shù)學院）//測繪學報.-2012，41（2）.-213～218

針對模糊c-均值聚類方法對初始值敏感，且在聚類時忽略空間相關(guān)信息的不足提出一種基于馬爾可夫隨機場的模糊c-均值聚類方法，該方法用馬爾可夫隨機場來描述像元的空間相關(guān)性，形成顧及空間相關(guān)的模糊c-均值分類方法。初始值依據(jù)第一主成分的密度函數(shù)確定，既克服對初始值的依賴性，又在聚類的時候考慮空間相關(guān)信息。通過實例數(shù)據(jù)驗證，所提出的方法分類精度優(yōu)于傳統(tǒng)的模糊c-均值模型。圖9表2參21

?模糊c-均值聚類 馬爾可夫隨機場 遙感影像分類 主成分變換 核密度函數(shù)

CH20121550 基于car（p，q）模型和數(shù)學形態(tài)學理論的LiDAR點云數(shù)據(jù)濾波=Filtering of Airborne LiDAR Point C loud Data Based on car（p，q）M odel and Mathematical Morphology/隋立春，楊耘（長安大學地質(zhì)工程與測繪學院）//測繪學報.-2012，41（2）.-219～224

在分析現(xiàn)有的LiDAR點云數(shù)據(jù)后處理方法的基礎(chǔ)上，提出一種點云數(shù)據(jù)“分步”濾波方法。首先對LiDAR點云數(shù)據(jù)進行數(shù)學形態(tài)學“粗”濾波，得到“地面點假設”和“非地面點假設”。然后引入顧及因果關(guān)系的自回歸模型（car模型）對兩類點云數(shù)據(jù)假設進行模型化處理和假設檢驗，根據(jù)假設檢驗的結(jié)果判斷地面點和非地面點，最終得到可靠的分類結(jié)果。與單純的“最小二乘擬合預測法”或“數(shù)學形態(tài)學”方法進行比較，證明“分步”處理的思想用于LiDAR點云數(shù)據(jù)分類處理的可靠性。圖5表3參23

?數(shù)學形態(tài)學開算子 LiDAR點云數(shù)據(jù) 假設檢驗

CH20121551 基于支持向量機的遙感影像厚云及云陰影去除=The Removal of Thick Cloud and Cloud Shadow of Remote Sensing Image Based on Support Vector Machine/梁棟，孔頡，胡根生，黃林生（安徽大學計算智能與信號處理教育部重點實驗室）//測繪學報.-2012，41（2） .-225～231，238

提出一種基于支持向量機的遙感影像厚云及云陰影去除方法。首先利用支持向量機的學習性能檢測影像中的云層，并利用太陽角度信息，判定云陰影區(qū)域，得到云層和云陰影的二值圖。再對影像進行支持向量值輪廓波變換，利用云層和云陰影二值圖生成的選擇矩陣，對變換系數(shù)進行多層鑲嵌，完成云層及云陰影的初去除。最后對影像鑲嵌未能去除的云層及云陰影，通過統(tǒng)計學補償?shù)姆椒ㄟM行修復。仿真試驗表明，該方法能有效恢復厚云區(qū)域的地物信息，形成的無云圖像細節(jié)清晰，圖像光滑。圖8表2參15

?遙感影像 云層去除 支持向量機 支持向量值輪廓波變換 影像鑲嵌

CH20121552 基于非局部總變差的消除不規(guī)則采樣遙感圖像復原方法=Restoration of Irregular Sampled Remote Sensing Image Based on NLTV/徐煥宇，孫權(quán)森，夏德深（南京理工大學計算機科學與技術(shù)學院）//測繪學報.-2012，41（2）.-232～238

提出一種消除不規(guī)則采樣的遙感圖像復原方法，該方法結(jié)合了ACT算法和總變差（TV）圖像復原模型以達到同時去除多種圖像退化因素的目的，并且結(jié)合非局部均值（NLM）算子給出了基于NLTV的消除不規(guī)則采樣遙感圖像復原模型，最后使用算子分裂與擴展的坎貝爾投影算法求解模型。試驗結(jié)果表明，該方法能夠有效減少復原圖像的階梯效應并提高復原圖像的紋理細節(jié)信息。圖5表1參19

?圖像復原 遙感圖像 非局部均值

CH20121553 在感興趣的區(qū)域?qū)用嫔线M行SAR圖像變化檢測的方法研究=A Region-of-interest Level Method for Change Detection in SAR Imagery/萬紅林，焦李成，王桂婷，辛芳芳（西安電子科技大學智能感知與圖像理解教育部重點實驗室）//測繪學報.-2012，41（2）.-239～245

提出一種基于抽取和處理感興趣區(qū)域，在區(qū)域?qū)用嫔蠜Q策生成變化檢測結(jié)果的技術(shù)。該技術(shù)包含兩個關(guān)鍵點。一個是借用平穩(wěn)小波變換（stationary wavelet transform，SWT），結(jié)合模糊C-均值（fuzzy C-means，F(xiàn)CM）聚類算法和尺度間融合策略獲取抽取感興趣區(qū)域的標簽。另一個是依據(jù)標簽搜索感興趣區(qū)域內(nèi)所有的連通區(qū)域，并把每個連通區(qū)域看做為一個數(shù)據(jù)點，以使變化檢測結(jié)果在區(qū)域?qū)用嫔仙?。借助于這兩點，本文方法結(jié)果的主觀效果和客觀性能都優(yōu)于其他相關(guān)技術(shù)。對真實SAR圖像數(shù)據(jù)集的變化檢測結(jié)果證實本文方法的有效性。圖6表4參22

?SAR圖像 變化檢測 感興趣區(qū)域 區(qū)域?qū)用?尺度間融合

CH20121554 知識引導下的城區(qū)LiDAR點云高精度三角網(wǎng)漸進濾波方法=A High-quality Filtering Method with Adaptive TIN Models for Urban LiDAR Points Based on Priori-know ledge/左志權(quán)，張祖勛，張劍清（武漢大學遙感信息工程學院）//測繪學報.-2012，41（2）.-246～251

針對城區(qū)LiDAR點云特點，提出一種基于知識的三角網(wǎng)漸進濾波方法：①對格網(wǎng)內(nèi)插后的柵格數(shù)據(jù)進行面向?qū)ο蠓指睿虎诓捎玫鶲tsu聚類手段對地面對象與非地面對象自動分離；③針對分類結(jié)果構(gòu)建初始三角網(wǎng)，并自適應調(diào)整地面點判據(jù)參數(shù)，達到提高濾波質(zhì)量目的。選用ALS50系統(tǒng)真實數(shù)據(jù)進行濾波試驗，并與傳統(tǒng)方法濾波結(jié)果進行精度評價，評價結(jié)果表明基于知識的濾波方法能進一步提高點云濾波質(zhì)量。圖8表2參19

?知識引導 不規(guī)則三角網(wǎng) 兩類誤差

CH20121555 基于機載LiDAR數(shù)據(jù)的大型立交橋自動提取與建模方法=Autom atic Extracting and Modeling Approach of City Cloverleaf from Airborne LiDAR Data/陳卓，馬洪超（武漢大學遙感信息工程學院）//測繪學報.-2012，41（2）.-252～258

提出一種基于機載LiDAR數(shù)據(jù)的大型立交橋建模方法。在提取立交橋數(shù)據(jù)點的基礎(chǔ)上，采用先分割后建模策略，提出并實現(xiàn)立交橋結(jié)構(gòu)自動分割方法，將復雜的交匯、分叉結(jié)構(gòu)分割成多個結(jié)構(gòu)簡單的區(qū)段。在建模過程中，從輪廓中確立約束邊，采用全約束三角網(wǎng)建模方法，建立立交橋三維可視化模型。最終利用區(qū)段建模信息結(jié)合先驗知識檢測并恢復被遮擋的結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)完整結(jié)構(gòu)的真三維建模。試驗結(jié)果表明，設計及流程在復雜結(jié)構(gòu)立交橋的建模問題上可以取得令人滿意的結(jié)果。整個模型在地理位置，幾何尺寸以及拓撲關(guān)系上均與實際地物保持一致，具備三維瀏覽以及交互式操作的條件。對模型質(zhì)量和算法效率的分析進一步說明其可行性與有效性。圖10參23

?LiDAR系統(tǒng) 大型立交橋 三維立交橋模型 區(qū)段分割 全約束三角網(wǎng)算法 遮擋恢復

CH20121556 基于累積相似度表面的空間權(quán)重矩陣構(gòu)建方法=Accumulated Sim ilarity Surface for Spatial Weights Matrix Construction/楊康，李滿春，劉永學，程亮，陳焱明（南京大學地理與海洋科學學院）//測繪學報.-2012，41（2）.-259～265，272

將地理要素相似度定義為屬性相似度與空間相似度，提出累積相似度表面的概念，引入曲線演化理論和快速行進方法生成累積相似度表面，構(gòu)建空間權(quán)重矩陣。通過趨勢面模擬數(shù)據(jù)與ASTER GDEM數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)的試驗分析證明，相比于利用歐氏距離等距離測度方法，通過累積相似度表面構(gòu)建的空間權(quán)重矩陣綜合考慮地理要素的屬性相似度與空間相似度，體現(xiàn)地理要素的局部空間特征，能夠更為準確地反映地理要素空間特征變化趨勢。圖5參22

?空間權(quán)重矩陣 快速行進方法 反距離權(quán)重插值 趨勢面

CH20121557 一種地面激光雷達點云與紋理影像穩(wěn)健配準方法=A Robust Registration Method for Terrestrial LiDAR Point Clouds and Texture Image/王晏民，胡春梅（武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室）//測繪學報.-2012，41（2）.-266～272

為了使地面激光雷達點云得到真實和高分辨率紋理，需要對目標進行全方位的拍照。這時點云和影像的配準會出現(xiàn)大角度的問題。而由于控制點選點誤差、儀器誤差等，配準精度往往不能滿足要求。針對以上問題，提出一種穩(wěn)健的配準方法。首先，應用重心化的空間相似變換模型和正交旋轉(zhuǎn)矩陣與反對稱矩陣的關(guān)系推導解算配準參數(shù)角元素的模型。將配準結(jié)果當做初始值。然后，應用一種基于共線方程的改進丹麥法選權(quán)迭代法進行降權(quán)精確配準，確定配準參數(shù)的精確值。試驗表明，本方法穩(wěn)定性強、配準精度高，適合任意角度影像與點云的高精度配準。圖2表3參21

?地面激光雷達 大角度影像 影像配準 丹麥法選權(quán)迭代

CH20121558 基于單張遙感影像的城市建筑物高度提取研究=Research on Urban Building Height Extraction from Single Satellite Image/王京衛(wèi)，郭秋英，鄭國強（山東建筑大學土木工程學院）//測繪通報.-2012（4）.-15～17

城市建筑物高度信息在城市監(jiān)測、規(guī)劃、管理以及各項城市經(jīng)濟活動中有著重要的應用，在分析建筑物陰影成像同太陽、衛(wèi)星的幾何關(guān)系基礎(chǔ)上，給出利用單張遙感影像提取建筑高度信息的模型。該模型根據(jù)單張遙感影像上建筑物房頂角點與其陰影的長度來計算建筑物高度，并且提取的建筑物高度同實測值相比絕對誤差在±1m以內(nèi)。該方法操作簡單靈活、快捷高效，可應用于城市大規(guī)模建筑物高度信息的提取，具有較高的實用價值。圖3表1參5

?遙感影像 建筑物陰影 建筑物高度

CH20121559 一種三維地理環(huán)境中的災場影像快速更新方法=A Method to Update the Terrain Image of Disaster Scenarios in Three-dimensional Environment/曹?。ㄖ袊茖W院地理科學與資源研究所），段光耀//測繪通報.-2012（4）.-79～82，98

提出一種在三維地理環(huán)境中，以普通相機拍攝的數(shù)碼相片為數(shù)據(jù)源，對災害現(xiàn)場的地表影像進行快速更新的方法。該方法首先通過記錄相機拍攝時的位置和姿態(tài)參數(shù)計算出影像覆蓋的區(qū)域；然后通過紋理坐標轉(zhuǎn)換計算出覆蓋區(qū)的紋理坐標；最后通過多重紋理混合技術(shù)在避免重復繪制的情況下，實現(xiàn)對地表影像的快速更新。該方法可彌補以遙感或航拍影像為數(shù)據(jù)源的傳統(tǒng)方法在數(shù)據(jù)獲取、處理以及傳輸?shù)确矫娴娜秉c，并能縮短整個影像更新流程的周期，滿足了災害救援在時效上的要求。圖8表1參10

?災害救援 影像更新 三維地理信息系統(tǒng) 多重紋理混合