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公开(公告)号：CN106960174A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710065903.1
申请日：2017-02-06
Applicant: 中国测绘科学研究院
CPC classification number: G06K9/0063 , G01S17/023
Abstract: 本发明给出了一种高分影像激光雷达高程控制点提取及其辅助定位方法，其核心是通过对测高激光雷达数据与高分影像数据的联合处理，提取高分遥感影像高程控制点及其像控点，并通过构建带有高程约束的高分影像定位模型，实现高分影像定位精度的提升。本发明能够在测高激光雷达数据的支持下，显著提升高分遥感影像的立体定位精度与高分影像测绘产品精度。
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公开(公告)号：CN104237887B
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201410513944.9
申请日：2014-09-29
Applicant: 中国测绘科学研究院
Abstract: 本发明提供一种利用POS和InSAR干涉高程数据实现SAR影像间接匹配的方法，该方法通过严密几何模型和最小二乘数字表面匹配构建待匹配SAR影像、待匹配SAR影像对应的InSAR三维数字表面模型、参考SAR影像对应的InSAR三维数字表面模型、参考影像之间的坐标转换关系，实现待匹配影像与参考影像同名点的间接匹配。该方法可用于带有POS和干涉数据的SAR影像间的匹配，能够克服地形复杂区域SAR影像尤其是机载干涉SAR影像间的几何变形和灰度差异而导致的匹配困难。
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公开(公告)号：CN105761228A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610134383.0
申请日：2016-03-09
Applicant: 中国测绘科学研究院
CPC classification number: G06T5/006 , G06F17/12 , G06F17/16 , G06T2207/10032
Abstract: 一种通过微修正RPC参数实现卫星遥感影像高精度几何纠正方法,是在传统RFM像方仿射变换参数定向后，再通过调整RFM模型RPC参数中的78个有理多项式系数实现影像的高精度几何纠正，其中的法方程病态问题利用像方仿射变换定向后的精度信息自适应构造正则化矩阵和正则化参数，实现卫星遥感影像78个RPC参数的稳健求解。在地面控制点充足条件下，本发明可以获得比传统像方仿射变换的RFM定向模型和严密模型更高的几何纠正精度。在基于已有参考地理数据的遥感影像自动匹配纠正领域，比传统方法具有明显的优势。
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公开(公告)号：CN105572687A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201510920337.9
申请日：2015-12-11
Applicant: 中国测绘科学研究院
IPC: G01S17/89
CPC classification number: G01S17/89
Abstract: 一种基于车载激光雷达点云制作建筑物数字线划图的方法，它包括以下步骤：步骤一，初始化原始车载激光雷达点云数据，将每一个激光脚点均设置为待判别点；步骤二，识别建筑物立面；步骤三，提取建筑物立面轮廓；步骤四，矫正存在垂直或平行关系的建筑物立面轮廓；步骤五，输出建筑物数字线划图。本发明将散乱的点云数据通过点云分割方法组织成人类易于理解的、符合自然规律并带有拓扑关系的空间数据结构；所提出基于先验知识的建筑物立面检测与提取方法，适用于点云数据凌乱、区域场景目标分布复杂的车载激光雷达数据；利用建筑物立面拟合平面的法线向量对建筑物立面进行垂直与平行拓扑关系矫正，有效的提高了建筑物立面之间拓扑关系的精度。
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公开(公告)号：CN105512665A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201510920805.2
申请日：2015-12-11
Applicant: 中国测绘科学研究院
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明公开了一种机载激光雷达点云数据边缘提取方法，它包括以下步骤：步骤一，初始化原始机载激光雷达点云数据，将每一个激光脚点均设置为待判别点；步骤二，提取机载激光雷达点云数据中的边缘点；步骤三，对边缘点进行追踪以形成边缘。本发明不需要借助激光雷达点云数据对应的光学图像，不需要将激光雷达点云数据转化成深度图像，直接从三维点云中提取边缘，有效区分各交叉边缘，有效简化了边缘提取算法复杂度，提高了边缘检测的自动化程度，并且能够有效提取激光雷达点云中所有类型边缘。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105445712A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201510777393.1
申请日：2015-11-11
Applicant: 中国测绘科学研究院
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供了一种极化SAR多成分目标分解方法。该方法在以往四成分分解算法的基础上，增加了可能来自地形或粗糙表面的额外漫散射机制作为第五分解成分，即：将全极化SAR相干矩阵T或协方差矩阵C分解为五个散射成分(奇次散射、偶次散射、体散射、螺旋体散射和漫散射)的线性加权和。该算法采用改进的NNED方法求解体散射功率，并直接采用Pauli矩阵相应的奇次散射、偶次散射和漫散射模型，利用广义相似性参数GSP结合特征值分解直接求解奇次散射、偶次散射和漫散射的贡献值。本发明提供的新方法有利于提高极化SAR数据的地物分类精度。
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公开(公告)号：CN105403885A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201510706630.5
申请日：2015-10-27
Applicant: 中国测绘科学研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于广义多子视相干的极化SAR海面船只目标检测方法。本方法对全极化SAR数据的四个极化通道分别进行多子视分解，形成了全极化SAR多子视影像集；由各个全极化数据获得相应的相干矩阵，形成全极化多子视影像数据集；构建全极化SAR多子视影像相干算子；利用相干算子和全极化SAR多子视影像集，计算全极化多子视影像的相干图；统计相干图的累积分布函数；设定恒虚警，结合相干图的累积分布函数，计算检测阈值；遍历所述相干图，判断相干图的各像素值是否大于检测阈值，输出检测结果二值图。该算法突破了子视影像个数的限制，并利用多幅子视影像在更大程度上增强船海对比度，从而有利于海面弱小船只目标的检测。
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公开(公告)号：CN105205816A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510586744.0
申请日：2015-09-15
Applicant: 中国测绘科学研究院
CPC classification number: G06K9/00637 , G06T2207/10032 , G06T2207/30184
Abstract: 本发明涉及一种多特征加权融合的高分辨率SAR影像建筑区提取方法，其主要特点在于应用距离公式确定特征权值的策略较为新颖，包括以下步骤：①对强度影像进行滤波等预处理；②分别基于灰度共生矩阵纹理分析方法和基于变差函数纹理分析方法进行特征提取；③依据巴士距离进行特征权值确定；④将步骤②得到的特征进行加权融合；⑤利用K均值聚类算法对融合后的特征图像进行非监督分类；⑥后处理分类结果去除小区域，填补空洞，并提取外部轮廓，得到建筑区。本发明充分综合了多种有利于建筑区提取的纹理特征，构造的融合特征图包含了比单特征图更加丰富的纹理信息，从而一定程度上提高了建筑区与非建筑区的分类精度，进而提高了建筑区提取精度，最终使得提取到的建筑区边界轮廓更加拟合真实建筑区轮廓。
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公开(公告)号：CN104751481A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510194504.6
申请日：2015-04-22
Applicant: 中国测绘科学研究院
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种基于分层随机抽样的单档电力线LiDAR点云聚类方法，它包括以下步骤：加载单档电力线LiDAR点云数据；确定电力线三维重建模型的数学表达式；对单档电力线LiDAR点云数据进行预处理，并将点云数据进行分段组织和管理；采用分层随机抽样策略，并在电力线三维重建模型约束下进行单档电力线LiDAR点云的聚类。本发明提出了一种直线段和悬链线段相结合的单档单根电力线三维重建模型，降低了重建模型的复杂度；本发明具有聚类精度高、自动化程度高、效率高、鲁棒性和普适性更好的特点，具有对电力线的根数多少不一、电力线类型多样化、电力线空间构型多样化、粗差点、点云不规则断裂、档距长短不一等因素不敏感的优势。
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公开(公告)号：CN102519433B
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201110350547.0
申请日：2011-11-09
Applicant: 中国测绘科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种星载CCD传感器几何定标参数反演方法，该方法根据RPC、星历和姿态参数反求像元在传感器坐标系中的视线方向角和几何定标参数，包括以下步骤：(1)内插影像中间行摄影时刻卫星状态矢量和姿态值；(2)设定高程值，根据RFM模型计算中间行所有像点对应的地面点精确坐标；(3)计算像元在地心直角坐标系中的视线向量，生成像元视线角文件；(4)计算像元在本体坐标系中的视线向量；(5)计算镜头倾角、焦距和像元在传感器像平面坐标系中的坐标，生成传感器几何定标数据文件。本发明可在未提供传感器精确几何定标参数但提供RPC和星历参数的星载CCD传感器能够反演几何定标参数，实现影像的严密几何定位，在遥感影像摄影测量领域具有重要意义。
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