影像重叠率和地面分辨率对基于无人机影像的树高估测精度的影响

植被冠层高度是一个重要的生态度量指标;无人机遥感技术为森林和城市景观中的树高快速估测提供了更经济、高效的途径,但目前基于无人机影像的采集条件对精确获取森林结构参数的影响还存在许多不确定的因素。本文以福州大学旗山校区为研究区,采集不同地面分辨率/航向/旁向重叠率无人机影像（5cm/90%/80%、10cm/90%/80%、5cm/65%/60%）,并实测了树高及冠幅。在软件中对无人机影像进行处理,生成研究区正射影像和三维点云;然后评价生成的地面数字高程模型的精度以及基于点云的局部最大值法提取树高;最后比较不同影像重叠率及地面分辨率下的树高估测精度。实验结果表明：较小的地面分辨率及较大的重叠率下的采集参数不仅生成的点云密度较高,重建更为完整,单木检测的F测度及树高估测精度更高,尤其是对于高度和冠幅较小的梧桐,而且当林下无灌木丛时有助于减小DEM误差。     

重叠解离度方法在HPTCL上的新进展

近年来,计算机在色谱最优化分离条件选择方面有所报道,本文利用数理统计方法,将高效液相色谱的重叠解离度方法扩展到高效薄层色谱的三元溶剂的最优化选择,成功地分离了九种有机农药。     

无人机影像自动拼接校正

无人机影像可获得海量的高空间分辨率影像,在国土资源、林业调查、农业、灾害快速响应等多方面具有广阔的应用前景,不过如何立刻收集这些数据,是无人机快速应用的一个难题。如何拼接一系列具有重叠区的相邻影像,构成无缝可用的总影像,是应用的一个重要问题。研究采用浙江省富阳的无人机影像,预处理后基于参考影像,先对待匹配影像进行均质化变换,以减小影像间的明显差异,再寻找匹配特征并寻优。在影像之间的重叠区域,为尽量达到影像间无缝连接,采用平滑处理。拼接算法在Matlab 6.5中实现所得到的最终结果,较好地实现了影像间的结合,总体连接平滑并且接缝不明显。研究能够为实现无人机影像的自动化处理,加快无人机在各领域的应用。     

汽轮机组调节系统的重叠度与节流损失

以实际运行机组为模型,分析了影响125MW汽轮机组调速汽门节流损失的诸多因素,讨论了阀点位置、预启阀、门杆热膨胀等因素对调节汽门重叠度的影响,通过计算确定了机组调节汽门重叠度的合理取值,并进行机组配汽特性和调节汽门节流损失的试验、分析及数据处理,在此基础上对机组调节汽门实施了改造。对此试验证明取得了较好经济效益。     

基于改进SIFT的无人机航拍图像快速匹配

针对无人机航拍图像快速匹配问题,传统的SIFT算法复杂度高,处理时间长,为了满足实时性的要求,提出一种改进的SIFT算法.首先将特征点的矩形区域改为圆形区域,对描述子进行降维,然后借助绝对距离和余弦相似度进行双重匹配,最后再通过RANSAC算法剔除误匹配点.实验证明,改进的SIFT算法在尺度缩放、旋转、光照等情况下均有良好的匹配效果,与原算法相比,在保证匹配精度的同时很好的提高了匹配速率,验证了算法的实时性、有效性.     

影像采集参数对无人机遥感估测树高精度的影响

以福州大学旗山校区为研究区,采集不同地面分辨率/航向/旁向重叠率无人机影像（5 cm/90%/80%、10 cm/90%/80%、5 cm/65%/60%）,并实测树高及冠幅. 无人机影像经处理生成正射影像和三维点云;然后评价数字高程模型(DEM）的精度,并采用基于点云的局部最大值法提取树高;最后比较不同影像重叠率及地面分辨率下的树高估测精度. 实验结果表明： 较小的地面分辨率及较大的重叠率下的采集参数不仅生成的点云密度较高,重建更为完整,单木检测的F测度及树高估测精度更高,尤其是对于高度和冠幅较小的梧桐,而当林下无灌木丛时有助于减小DEM误差.     

基于无人机影像序列的三维重建方法综述

在总结无人机序列影像重建方法的基础上,基于原理和适用性,将目前的主要处理方法分为两类:1)基于传统航测理论的改进方法,该类方法需要较多的人机交互与质量控制,适用于大范围航迹规则的影像处理;2)基于多视几何理论的方法,该类方法使用类似近景摄影测量的方式处理无人机影像,适用于特定地物或复杂地形区域下不规则航迹采集的影像处理。通过比较不同方法的适用性,详细探讨所涉及关键技术的优势、局限性与改进方法。最后指出,将传统摄影测量技术与计算机视觉技术相结合是今后的研究方向,并探讨了有待解决的关键问题。     

应用于无人机视频影像密集匹配的特征描述方法

为了降低无人机视频影像密集匹配的消耗时间, 提高处理效率, 提出快速的特征描述和特征匹配方法。该方法首先利用Harris算子检测角点, 然后通过特征描述符simplified-DASIY(S-DASIY)对检测角点进行特征描述, 生成该点的25维特征描述符。根据相应的匹配准则对影像对特征点进行匹配, 得到影像对的匹配点。实验表明, 该方法能够显著减少特征点的生成和匹配时间。     

基于险度函数的无人机备件库存量风险损失度量

针对无人机备件库存量风险可能产生的潜在损失,在分析比较各种风险度量方法的基础上,利用险度函数构建了一种新的用于定量分析无人机备件库存量风险损失的函数模型,确立了模型满足险度函数的条件(线性风险度量公理系统),探讨了行为人在定常风险偏好特性和可变风险偏好特性时任意一型备件潜在损失的计算方法。最后,对3个仓库的无人机某型备件库存量风险进行了仿真实验。算例验证了函数模型合理有效,为各种仓储方案风险评估提供了量化参考。     

统计预测的规划求解方法

用规划求解的方法及软件运用来计算马尔科夫预测中的稳态概率向量；用目标规划拟合非线性回归方程，以及建立非线性规划模型拟合曲线方程的“曲线最小平方法”。方法及软件的应用简便了计算过程，提高了回归方程的精度。     

内蒙古体育人口统计方法的研究

从内蒙古的实际出发，阐述了体育人口统计方法的新观点，根据体育人口的概念和世界卫生组织关于健康的定义划定体育人口标准；根据内蒙古公民参与体育活动情况划定年龄范围；公民参与体育健身活动内容划定项目范围；各地区经济文化发展水平及体育运动开展情况选择地区统计对象．同时论述了如何设计专项调查统计方案与组织实施．使内蒙古体育人口的统计方法更加科学，更加符合内蒙古的实际，对于检验《中华人民共和国体育法〉和〈全民健身计划纲要〉实施效果，具有应用及参考价值．     

基于无人机沙漠图像的道路检测

针对沙漠道路对比度低,遥感影像检测沙漠道路效果差的问题,提出一种基于无人机图像的沙漠道路检测方法。该方法首先采用直方图均衡化增强道路目标,再利用互惠最近邻聚类算法剔除噪声点,最后,通过最小二乘法拟合道路参数。经实验测试,该方法有较高的准确性和鲁棒性,具有较强的应用性。     

无人机可见光图像拼接算法的研究

无人机图像具有旋转,缩放,平移,遮挡,噪声等特点,使用SIFT(尺度不变特征变换)算法对其进行图像拼接,针对SIFT算法极值点搜索过程耗时多的问题,提出一种单维搜索极值点的改进策略;针对无人机图像拼接过程中因误差累积而导致全景图像扭曲的问题,采用改进的捆绑调整策略调整单应性矩阵,削弱误差累积的影响,保证图像较为平整的拼接.     

反恐中的统计方法

2001年9月11日纽约世贸大楼遭袭后，反恐研究成为包括统计学家在内的众多西方学者的兴趣。很多人疑问：“所有的数据都显示我们将要遭受袭击，为什么我们没有看到这一点？”于是人们重新认识到数据的重要性，并把它作为反恐的有力武器。美国政府有能力获得大量信息，     

路基压实度检测方法与设备的研究

路基压实度是路基施工质量检测的重要指标.目前路基压实度检测的主要方法有:灌砂法、环刀法和核子仪法等.目前公路建设中灌砂法是应用最广泛的压实度检测方法,但灌砂法也存在缺陷.基于此提出了1种新的路基压实度检测方法,并设计了1种路基压实度检测用取土设备.     

遥感图象中波谱混迭象元分离方法的研究

提出用层次神经网络模型来解决遥感图象中波谱混迭象元的分离问题,即所谓的“同谱异构”问题,该模型由两级或多级神经网络级联而成,第一级神经网络主要用于波谱混迭象元的分类,采用第一个稳含层的BP网络,输入节点数目等于输入波段向量的维数,输出节咪数目等于期望类别数;第二级和后续层次的神经网络用于波谱混迭象元的分离,也采用只有一个稳含层的BP网络,其输入节点数目仍然等于波谱向量的维数,输出节点数目等于形成该混迭波谱的类别数,该模型可以高度精确地分离出波谱混迭的象元。