由于傳統(tǒng)匹配方法主要基于高斯線(xiàn)性空間進(jìn)行,所得細(xì)節(jié)與噪聲程度相似,不能有效保留滑坡的邊緣信息,因此影響滑坡定位的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。針對(duì)上述問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一種基于AKAZE特征和二進(jìn)制穩(wěn)健不變特征（BRISK）算法的無(wú)人機(jī)滑坡遙感影像的快速匹配算法,克服了傳統(tǒng)特征提取與匹配方法的不足。利用AKAZE算法進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)探測(cè),然后使用快速最近鄰搜索庫(kù)（FLANN）對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行匹配,最后利用Ratio方法和單應(yīng)性估計(jì)法剔除誤匹配,提高關(guān)鍵點(diǎn)匹配質(zhì)量。通過(guò)無(wú)人機(jī)滑坡遙感影像匹配試驗(yàn),結(jié)果表明:同等條件下新算法耗時(shí)僅為傳統(tǒng)算法的12%～48%,匹配率較傳統(tǒng)算法增加了10%～40%,不僅能夠準(zhǔn)確地完成同名點(diǎn)的匹配,還提高了運(yùn)行效率,為滑坡災(zāi)害的有效管理以及相關(guān)部門(mén)進(jìn)行應(yīng)急救援提供一定的技術(shù)支撐。 

【文章來(lái)源】：地理信息世界. 2020,27(04)

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

不同光照下各算法匹配率圖

采用中海達(dá)iFlyV5復(fù)合翼無(wú)人機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,像機(jī)型號(hào)為DSC-RX1RM2,像素為4 020萬(wàn),焦距為35 mm,飛行航線(xiàn)4條,飛行高度為410 m,影像的航向重疊度85%,旁向重疊度75%,分辨率4.1 cm。全部實(shí)驗(yàn)在相同條件下進(jìn)行,采用Python3.7編寫(xiě)程序。2.2 試驗(yàn)結(jié)果與分析

從圖2a和圖2b可知,SIFT算法和SURF算法雖檢測(cè)出一定數(shù)目的關(guān)鍵點(diǎn),但檢測(cè)到的滑坡體特征較少且滑坡邊緣信息不足,圖2c中AKAZE算法得到的關(guān)鍵點(diǎn)嚴(yán)重不足,檢測(cè)不到滑坡體和滑坡邊緣特征。以上3種方法對(duì)于滑坡遙感影像特征檢測(cè)的針對(duì)性都有不足之處。圖2d為本文設(shè)計(jì)的AKAZE-BRISK算法,該算法能夠從地表特征遭到一定破壞的滑坡體中檢測(cè)到更多的關(guān)鍵點(diǎn),且對(duì)于邊緣特征非常敏感,可以更好地識(shí)別出滑坡與非滑坡的分界線(xiàn),從而準(zhǔn)確地界定滑坡范圍并確定其位置,因此一定程度上證明了本文方法的有效性。2.2.2 影像變換試驗(yàn)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3490764