本文選題：國產(chǎn)衛(wèi)星影像 + 影像配準(zhǔn)　； 參考：《測繪通報》2017年08期

【摘要】：我國西部高海拔山區(qū)的地形地貌使得在衛(wèi)星影像上確定同名特征點比較困難,為了解決國產(chǎn)衛(wèi)星影像存在的譜段偏差,本文選擇了基于SIFT算法、基于區(qū)域灰度和人工配準(zhǔn)3種方法,對ZY1-02C、ZY-3和GF-1等國產(chǎn)衛(wèi)星影像展開了配準(zhǔn)試驗研究,應(yīng)用目視法和中誤差法進行了精度評價,并對結(jié)果進行了對比分析。試驗結(jié)果表明:人工法雖能獲得較高的配準(zhǔn)精度,但效率很差;基于區(qū)域灰度法受影像亮度差異影響很大,同名點提取少,精度最差;基于SIFT算法自動化程度最高,可以提取大量特征點,并能篩選提出誤匹配點,配準(zhǔn)精度較高。
[Abstract]:The topography and landform of the high elevation mountain area in western China make it difficult to determine the characteristic points of the same name on satellite images. In order to solve the spectral deviation of domestic satellite images, this paper chooses the algorithm based on SIFT. Based on the three methods of regional gray scale and manual registration, the registration experiments of domestic satellite images such as ZY1-02CZY-3 and GF-1 are carried out. The accuracy is evaluated by using the visual method and the neutral error method, and the results are compared and analyzed. The experimental results show that although the artificial method can obtain high registration accuracy, but the efficiency is very poor, the gray level method based on region is greatly affected by the difference of image brightness, the extraction of the same name points is less, and the precision is the worst, and the automation degree of the algorithm based on SIFT is the highest. A large number of feature points can be extracted, and the mismatch points can be selected, so the registration accuracy is high.
【作者單位】： 東南大學(xué)交通學(xué)院測繪工程系;
【基金】：基金項目:全國邊海防地區(qū)基礎(chǔ)地質(zhì)遙感調(diào)查(121201003000150003)
【分類號】：P237

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本文編號：1945380