本文選題：高分影像 + ASIFT��； 參考：《東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年10期

【摘要】：針對(duì)利用高分遙感影像和SIFT算法進(jìn)行大變形滑坡位移場(chǎng)監(jiān)測(cè)時(shí)存在的不足,引入了一種具備完全仿射不變性的圖像特征匹配算法(ASIFT),對(duì)不同時(shí)相高分遙感影像進(jìn)行特征點(diǎn)提取與匹配,并在撫順西露天礦特大型滑坡的位移場(chǎng)監(jiān)測(cè)中進(jìn)行了應(yīng)用.結(jié)果表明,與SIFT算法相比,ASIFT算法彌補(bǔ)了特征提取算法在仿射不變性上的不足,增加了特征匹配點(diǎn),提高了滑坡空間位移矢量場(chǎng)標(biāo)定精度,且自動(dòng)化程度高、成本低,非常適合于特大型滑坡的大變形位移場(chǎng)監(jiān)測(cè).
[Abstract]:Aiming at the shortcomings of using high score remote sensing image and SIFT algorithm to monitor the displacement field of large deformation landslide, An image feature matching algorithm with complete affine invariance is introduced to extract and match feature points from different phase and high score remote sensing images, and it is applied to monitoring the displacement field of super large landslide in Fushun West Open-pit Mine. The results show that compared with SIFT algorithm, the feature extraction algorithm makes up for the lack of affine invariance, increases the feature matching points, improves the calibration accuracy of landslide spatial displacement vector field, and has a high degree of automation and low cost. It is very suitable for monitoring the large deformation displacement field of super large landslide.
【作者單位】： 東北大學(xué)資源與土木工程學(xué)院;遼寧省交通高等�？茖W(xué)校測(cè)繪系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41440032,41074127) 國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(2011CB707102)
【分類號(hào)】：P642.22;TP751

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本文編號(hào)：1801811