無(wú)人機(jī)近紅外傳感器數(shù)據(jù)匹配方法
本文選題:SIFT匹配 + 無(wú)人機(jī); 參考:《國(guó)土資源遙感》2017年01期
【摘要】:隨著無(wú)人機(jī)低空遙感技術(shù)的不斷發(fā)展,其已成為一種重要的遙感技術(shù)手段。無(wú)人機(jī)傳感器也從普通可見(jiàn)光向多/高光譜傳感器發(fā)展,但鑒于無(wú)人機(jī)載荷小對(duì)傳感器的限制,這些新型傳感器數(shù)據(jù)質(zhì)量較差,現(xiàn)有方法難以直接處理。因此,以無(wú)人機(jī)近紅外傳感器所獲取數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,基于尺度不變特征轉(zhuǎn)換(scale-invariant feature transform,SIFT)匹配方法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化和粗差剔除,以解決無(wú)人機(jī)多/高光譜數(shù)據(jù)后期成圖應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù),并對(duì)該方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,通過(guò)該方法能夠獲取穩(wěn)健的匹配結(jié)果,對(duì)提高無(wú)人機(jī)多/高光譜等新型傳感器的應(yīng)用效果具有重要價(jià)值。
[Abstract]:With the continuous development of unmanned aerial vehicle (UAV) low altitude remote sensing technology, it has become an important means of remote sensing technology. UAV sensors are also developed from common visible light to multispectral sensors. However, due to the limitation of UAV payload on sensors, the data quality of these new sensors is poor, and the existing methods are difficult to deal with them directly. Therefore, taking the data obtained by UAV near infrared sensor as the research object, the parameter optimization and gross error elimination are carried out based on scale-invariant feature transform sift matching method. In order to solve the key technology of UAV multi-spectral data post-mapping application, and the experimental verification of the method. The experimental results show that the robust matching results can be obtained by this method, and it is of great value to improve the application effect of new sensors such as UAV multi-spectrum / hyperspectral sensors.
【作者單位】: 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京);中國(guó)國(guó)土資源航空物探遙感中心;長(zhǎng)江空間信息技術(shù)工程有限公司(武漢);北京航空航天大學(xué)自動(dòng)化科學(xué)與電氣工程學(xué)院;
【基金】:中國(guó)國(guó)土資源航空物探遙感中心對(duì)地觀測(cè)技術(shù)工程實(shí)驗(yàn)室航遙青年創(chuàng)新基金項(xiàng)目“基于紅外光學(xué)傳感器的低空遙感應(yīng)急監(jiān)測(cè)方法研究”(編號(hào):2013YFL09) 中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局地質(zhì)調(diào)查項(xiàng)目“地質(zhì)災(zāi)害低空遙感應(yīng)急監(jiān)測(cè)方法技術(shù)研究”(編號(hào):1212011120219)共同資助
【分類號(hào)】:TP79
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,本文編號(hào):1956617
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