【摘要】：單一數(shù)據(jù)源對地物表達(dá)具有一定的局限性,而多源數(shù)據(jù)對地物表達(dá)具有優(yōu)勢互補(bǔ)的特點。融合多源數(shù)據(jù),有利于對更精確的表達(dá)地物目標(biāo)。配準(zhǔn)是融合多源數(shù)據(jù)的前提,而多源數(shù)據(jù)配準(zhǔn)的關(guān)鍵技術(shù)是同名要素匹配。針對多源數(shù)據(jù)配準(zhǔn)中同名要素匹配所采用的特征相似性指標(biāo)存在要求數(shù)據(jù)尺度接近、單一特征相似性指標(biāo)具有較強(qiáng)的片面性、綜合利用多個指標(biāo)時權(quán)重分配模糊和計算復(fù)雜等問題,研究基于位置函數(shù)、基于多邊形近似和基于轉(zhuǎn)向函數(shù)等三種傅立葉形狀相似性模型在同名道路網(wǎng)面要素匹配中的適用性,實現(xiàn)同名道路網(wǎng)面要素匹配。本文的主要工作如下:(1)基于多源遙感數(shù)據(jù)的道路網(wǎng)面要素提取。從同一城市的高分辨率遙感影像、機(jī)載Li DAR點云數(shù)據(jù)中提取道路網(wǎng)數(shù)據(jù),為基于傅立葉形狀相似性模型的同名面要素匹配實驗提供數(shù)據(jù)支撐。(2)基于位置函數(shù)的傅立葉形狀相似性模型。以面要素輪廓曲線任意點作為初始點,并按逆時針方向等間隔采樣點,利用采樣點的離散傅立葉級數(shù)展開式的系數(shù)的模構(gòu)建形狀描述模型,采用Min-Max方法對形狀描述模型進(jìn)行歸一化處理,進(jìn)而基于歐式距離函數(shù)構(gòu)建基于位置函數(shù)的傅立葉形狀相似性模型。(3)基于多邊形近似的傅立葉形狀相似性模型。利用面要素輪廓曲線上的相鄰頂點組成面要素的近似多邊形,以近似多邊形上任意點作為起始點,按逆時針方向任意點相對起始點的弧長函數(shù),利用弧長函數(shù)的連續(xù)傅立葉級數(shù)展開式的系數(shù)項的模構(gòu)建基于多邊形近似的形狀描述模型、歸一化形狀描述模型和形狀相似性模型。(4)基于轉(zhuǎn)向函數(shù)的傅立葉形狀相似性模型。采用Douglas-Peucker算法對面要素輪廓曲線上的頂點進(jìn)行抽稀以提取顯著特征點,并利用相鄰顯著特征點所組成的向量的轉(zhuǎn)向角構(gòu)建面要素輪廓曲線的轉(zhuǎn)向函數(shù),進(jìn)而利用轉(zhuǎn)向函數(shù)的連續(xù)傅立葉級數(shù)展開式的系數(shù)的模構(gòu)建基于轉(zhuǎn)向函數(shù)的形狀描述模型和形狀相似性模型。(5)編程實現(xiàn)了同名道路網(wǎng)面要素匹配,通過試驗對比分析了基于位置函數(shù)、基于多邊形近似和基于轉(zhuǎn)向函數(shù)的傅立葉形狀相似性模型在平移、旋轉(zhuǎn)、尺度和起始點變化等方面的特點,總結(jié)了三種模型的在同名面要素匹配中的適用性。實驗表明,基于位置函數(shù)、基于多邊形近似和基于轉(zhuǎn)向函數(shù)的傅立葉形狀相似性模型均具有平移、旋轉(zhuǎn)、尺度不變性和起始點獨(dú)立性�；谖恢煤瘮�(shù)的傅立葉形狀相似性模型要求采樣點數(shù)量一致且等間隔采樣使其更適合于數(shù)據(jù)尺度差異較小的同名要素匹配;基于多邊形近似的傅立葉形狀相似性模型對數(shù)據(jù)尺度沒有要求,但也存在頂點冗余的問題;基于轉(zhuǎn)向函數(shù)的傅立葉形狀相似性模型克服了頂點冗余的問題,并且該模型不需要對形狀描述模型進(jìn)行歸一化處理�；谖恢煤瘮�(shù)和基于多邊形近似的傅立葉形狀相似性模型具有一定的片面性,但抗噪能力優(yōu)于基于轉(zhuǎn)向函數(shù)的傅立葉形狀相似性模型;基于轉(zhuǎn)向函數(shù)的傅立葉形狀相似性模型雖然受到面要素提取噪聲影響且抽稀處理會增大面要素之間的形狀差異,但基于轉(zhuǎn)向函數(shù)的傅立葉形狀相似性模型具有更好的穩(wěn)定性,當(dāng)相似度大于0.9時,可判定該匹配對為同名面要素。因此基于轉(zhuǎn)向函數(shù)的傅立葉形狀相似性模型更適用于多源數(shù)據(jù)配準(zhǔn)中的同名面要素匹配。本文的研究成果對進(jìn)一步開展多源數(shù)據(jù)配準(zhǔn)具有積極的參考價值。
【圖文】：

圖 1-1 技術(shù)路線圖道路網(wǎng)面要素提取。首先對高分辨率遙感影像進(jìn)行分割，然后選擇個類地物的樣本，通過樣本生成各個地物類別的特征描述值，進(jìn)而對影像中的對象進(jìn)行分類。對機(jī)載LiDAR 點云數(shù)據(jù)進(jìn)行粗差剔除，進(jìn)而對粗差剔除后的點云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波以得到地面點云數(shù)據(jù)，然后通過道路樣本的選擇以確定道路點云數(shù)據(jù)的回波強(qiáng)度取值區(qū)間，進(jìn)而基于強(qiáng)度約束提取道路點云數(shù)據(jù)。由于現(xiàn)有技術(shù)存在一定的缺陷使得道路提取結(jié)果并不完全符合真實情況，因此對上述提取結(jié)果進(jìn)行人工后處理，并進(jìn)行二值化處理以達(dá)到道路提取的目的。利用骨架線提取方法提取都中心線，并構(gòu)建道路網(wǎng)的拓?fù)潢P(guān)系以提

第 2 章 數(shù)據(jù)預(yù)處理從同一城市的高分辨率遙感影像和機(jī)載 LiDAR 點云數(shù)據(jù)中提取續(xù)基于傅立葉形狀相似性模型的同名要素匹配研究提供數(shù)據(jù)支撐的信息提取方法提取高分辨率遙感影像中的道路網(wǎng)數(shù)據(jù)；然后對 L濾波和強(qiáng)度約束以提取道路點云數(shù)據(jù)；其次提取道路為中心線并系以提取道路網(wǎng)面要素。數(shù)據(jù)驗所采用的高分辨率遙感影像和機(jī)載 LiDAR 點云數(shù)據(jù)是 ISPRS 市法伊英根（Vahingen）地區(qū)的數(shù)據(jù)。Vahingen 高分辨率遙感影像遙感協(xié)會于 2008 年 7 月至 8 月所獲取的影像所制作的正射影像，m，數(shù)據(jù)類型為假彩色影像，如圖 2-1 所示。 LiDAR 點云數(shù)據(jù)則是于 2008 年 8 月 21 日由 ALS50 傳感器所獲0m，視場角為 45°，平均點云密度為 6.7pts/m2，其三維效果如圖
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：P208

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2624398