导读:本文包含了遥感影像定位论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:深度学习,目标识别与定位,遥感影像,目标检测
遥感影像定位论文文献综述
隋雪莲,张涛,曲乔新[1]（2019）在《深度学习在遥感影像目标识别与定位中的应用研究》一文中研究指出长期以来,遥感影像的目标识别与定位主要依靠目视判读和人工手段,误判和漏判情况严重,且检测精度较低。文章介绍了基于深度学习的目标检测算法,探讨了将深度学习应用于遥感影像目标识别与定位需要的关键技术,并对深度学习在目标识别与定位中的应用进行了前景展望。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2019年34期）
潘雪琛,姜挺,余岸竹,王鑫,张一[2]（2019）在《基准影像数据辅助遥感影像几何定位》一文中研究指出针对遥感卫星影像几何定位时实测控制数据不足的情况,提出利用影像范围内基准影像数据辅助定位提高精度的方法。由遥感影像匹配得到同名像点,利用高精度影像数据和高程数据获取物方平面和高程坐标后,将其视为精度较低的控制点参与区域网平差,从而实现在不额外增加实测控制条件的情况下提高定位精度。经过在国内外3个地区进行一系列试验,验证了方法的可行性和有效性,对提升线阵遥感影像几何定位精度效果显着。(本文来源于《遥感学报》期刊2019年04期）
景振华[3]（2019）在《TG-2多角度偏振成像仪遥感影像地理定位与误差订正》一文中研究指出遥感影像作为地理信息系统重要的数据源,具有明确的空间地理位置的概念,表达了影像像元与地球目标的对应关系。在数据预处理阶段,地理定位与光谱和辐射定标同等重要,在生成遥感产品时,又与定量反演的精度密切相关。2016年9月发射的天宫二号空间实验室(TG-2)搭载了多个遥感应用载荷,其中多角度偏振成像仪(Multi-angle Polarization Imager,MAI)共设置12个观测通道(波长范围:565-910nm),是国内首个应用于空间探测的多角度偏振成像仪器。除了常规的窄带辐射测量,MAI还能够测量某一通道叁种不同偏振角度的偏振反射率,并可以在航天器过境时单次测量获得目标12个不同观测方向的反射率。由于光的偏振对大气粒子特性(形状、大小和组成)具有独特敏感性,因此,偏振遥感在目标识别和信息提取方面有着传统遥感所不具备的优势。同时,增加的多角度信息数据能进一步提高定量反演的精度。多角度偏振成像仪作为TG-2对地观测项目的一个有效载荷,其数据质量对大气参数的精确反演至关重要,但是,自发射至今,还未对其观测资料进行深入的研究。高精度的影像地理定位是观测数据得以定量应用的基础,为了后续高级产品的生成,需要明确遥感影像的地理位置,同时将其转换为反映多角度信息的数据。因此,需要充分分析MAI地理定位的准确性,订正定位过程中出现的误差,从而提供准确的地球目标的几何位置。论文根据多角度偏振成像仪光学几何设计参数和航天器的姿态及状态信息,在现有算法基础上,使用参数法建立了MAI影像观测像元与地面空间位置之间的关系模型,开发了该仪器地理定位算法。同时在地理定位误差订正过程中,基于该仪器观测模式及误差特征提出一种订正沿轨和交轨两个方向上误差的方法。最后在不经过辐射处理的情况下,以影像DN值为基础数据采用海岸线拐点法评估地理定位结果,联合图像配准法进行交叉验证。本文的主要内容和结论如下:(1)基于TG-2/MAI光学几何和仪器对地观测特点,建立了一套从原始测量数据解析到影像观测单元与对应目标位置映射关系确定,再到多角度数据重组的预处理算法流程,得到带有定位结果和附加参数的逐像元几何数据,为后续MAI遥感影像地理定位性能评估和订正以及大气参数反演奠定了基础。(2)充分分析影响较大的遥感影像几何变形因素后,从地理定位误差的特征出发,将叁个主要方向的误差归类处理,以非参数法的思想建立影像绕Z轴旋转变形与旋转角之间的关系,然后根据沿轨和交轨两个方向的误差特征,建立其与焦平面坐标原点的关系,提出一种订正特定方向误差的方法,并利用现有数据评价分析了该方法的订正效果。结果表明,文中使用的方法更加简单方便,且具有同样的订正效果。(3)通过数据对比分析了调整安装矩阵和本文焦点纠正方法订正沿轨和交轨方向误差的效果。发现调整安装矩阵订正仪器绕X轴和Y轴旋转产生的沿轨和交轨误差时,图像边缘会产生拉伸变形,使用本文方法订正两个方向上的误差比调整安装矩阵效果要好。(4)基于海岸线拐点法误差分析方法,分别对初步订正和最终订正后的影像进行地理定位误差评估。结果表明,前后两次订正后的地理定位误差标准差在沿轨方向均大于交轨方向,但数值大小基本保持不变,经最终误差订正后,两个方向的平均误差都显着减小。除去一些异常情况,在天底点位置处,沿轨和交轨方向最大误差基本保持在一个像元之内。使用图像配准法对最终订正结果进行交叉验证,结果显示,在Suomi NPP沿轨和交轨方向分别移动7个和4个像元时得到成本函数的最小值。(本文来源于《太原理工大学》期刊2019-06-01）
贺少帅,周乃恩,朱振宇[4]（2019）在《稀无控制点无人机遥感影像几何定位方法研究》一文中研究指出无人机以机动灵活、作业周期短和成本低等优势被广泛应用于基础测绘等领域。然而无人机航摄系统采集像片通过传统方法需要密集分布控制点,导致作业成本增加及生产效率下降影响经济效益。为此,在考虑到航测相机曝光延迟的基础上提出基于GPS辅助空中叁角测量的稀无地面控制点的无人机遥感影像高精度几何定位方法,并通过实际测试生产数字线划图(DLG)和数字正射影像图(DOM),可满足1∶1000地形图测绘的技术要求,其高效率、低成本的生产模式较常规方法更具有推广意义,尤其是在西部测图以及岛礁测量人烟稀少人员很难或无法到达且使用常规测量方法无法满足成图要求的区域。(本文来源于《地理信息世界》期刊2019年02期）
成艳真[5]（2018）在《基于自相关关系网络遥感影像的动态定位方法》一文中研究指出针对遥感影像动态定位过程中存在定位精度不高和局部细节粗糙等问题,提出一种基于自相关关系函数的网络遥感影像动态定位方法,与传统的动态定位方法相比,该方法通过利用自相关关系函数在单影像级上对定位结果进行约束,使其结果更符合空间相关性假设理论。试验结果表明,该方法优于传统动态定位方法,具有更高的定位精度。(本文来源于《信阳农林学院学报》期刊2018年03期）
朱宁龙[6]（2018）在《基于海岸线状特征匹配的近海域卫星遥感影像定位》一文中研究指出针对卫星轨道参数及传感器姿态角等信息缺乏且无控制点的近海域遥感影像定位难题,提出了基于海岸线状特征匹配的影像定位方法。首先,扩展应用Live-Wire算法,实现待定位影像的海岸线交互式提取;然后,设计一种改进的曲线形状签名和优化的部分匹配算法,实现海岸曲线匹配;最后,根据曲线匹配结果计算变换矩阵,实现近海域卫星遥感影像定位。利用Land Sat和SPOT影像的定位实验验证了该方法的有效性。(本文来源于《海军航空工程学院学报》期刊2018年02期）
潘雪琛[7]（2018）在《多源数据辅助线阵遥感影像定位技术研究》一文中研究指出作为制作地理信息产品的关键环节之一,线阵遥感影像几何定位在国民经济建设中起着重要作用。本文针对线阵遥感影像几何定位中可能存在实测控制条件不足的情况,对多源数据辅助线阵遥感影像几何定位的理论与方法进行了深入研究。从控制数据和定位模型两个方面入手,尝试利用已有地理数据提取辅助控制点(称为辅助控制点)参与定位,以实现在不增加实测控制点的情况下提高几何定位精度,并在有理函数模型(Rational Function Model,RFM)中引入总体最小二乘法(Total Least-squares,TLS)改善定位结果。论文的主要工作和创新点有:1.提出多源数据辅助线阵遥感影像有理函数模型几何定位的方法。利用包括高精度影像数据和数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)在内的已有地理数据提取辅助控制点,分别在无实测控制点和布设少量实测控制点的情况下参与基于有理函数模型的几何定位,试验表明该方法对于提升几何定位精度可行且有效。2.针对大幅宽线阵遥感影像,考虑到大区域的高精度影像数据不易获得,同时为避免大区域的多源数据造成数据量和计算量过大的问题,研究了小区域基准影像辅助大幅宽遥感影像几何定位的可行性,试验结果表明,小区域基准影像数据提取的较集中的辅助控制点能够有效提高几何定位精度。3.考虑到RFM几何定位误差方程中像点观测方程的系数矩阵中含有偶然误差的情况,引入Errors-in-variables(EIV)模型并推导适合于RFM的光束法总体最小二乘平差方法,将其用于多源数据辅助定位中,使得定位理论更加严密,结果更加合理。试验结果表明方法对于改善定位结果有一定的作用。(本文来源于《战略支援部队信息工程大学》期刊2018-04-15）
贾文翰,白建荣,杨利荣[8]（2018）在《河流湖泊湿地边界定位中遥感影像时相选择方法》一文中研究指出选择高分遥感影像的时相是利用高分遥感影像精确定位湖泊河流湿地自然边界的关键问题之一。在没有或缺少水文观测数据的情况下,依据河流湖泊湿地的定义,本文提出了一种用于河流湖泊湿地边界定位的高分遥感影像时相快速选择方法,试验结果表明该方法合理、准确、有效。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2018年01期）
余岸竹[9]（2017）在《高分辨率遥感影像几何定位精度提升技术研究》一文中研究指出随着卫星、计算机和传感器技术的不断发展,高分辨率遥感影像在国民经济中的作用越来越明显,其高精度几何定位成为了获取基础地理数据的关键步骤。本文围绕着高分辨率遥感影像几何定位的原理和方法展开研究,重点研究了Errors-in-variables(EIV)模型和已有地理数据在几何定位中的应用,旨在通过高精度平差求解与多源数据联合处理,提升高分辨率遥感影像几何定位的精度,为全球范围内高精度基础地理数据的获取提供参考。论文的主要工作和创新点有:1.引入EIV模型对平差计算中观测向量和系数矩阵中误差进行描述,并基于该模型推导了总体最小二乘迭代法、基于虚拟观测方程的总体最小二乘法以及正则化总体最小二乘法的求解公式与计算方法,利用试验验证了所推导方法的正确性和合理性。2.针对在有理函数模型(Rational Function Model,RFM)系统误差改正过程中,系数矩阵含有误差的问题,提出了一种基于总体最小二乘的RFM几何定位方法,该方法可在不额外增加任何控制信息的情况下,提高RFM系统误差参数求解的精度,进而提高了线阵卫星遥感影像几何定位精度。3.分别针对严格成像模型和有理函数模型光束法平差中,像点观测方程的系数矩阵中含有误差而虚拟观测方程的系数矩阵为常数矩阵的情形,提出了基于虚拟观测的总体最小二乘光束法平差方法,通过试验验证了所提出方法的正确性和有效性,提升了光束法平差求解的精度。4.研究了基于直线特征的高分辨率遥感影像几何定位方法,引入EIV模型,推导了基于直线特征光束法平差的总体最小二乘求解方法。为解决控制直线数量不足所引起的定位精度下降的问题,引入了直线上对应点重合的约束条件。试验结果表明,直线特征方法可以获得与点特征几何定位相当的定位精度,而本文方法可以提高直线特征方法的定位精度,是在城区等直线特征丰富的区域进行几何定位计算的有效方法。5.研究了数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)辅助线阵光学遥感影像几何定位的方法,以表面之间的欧氏距离最小为优化准则,推导了相对表面与基准DEM之间的变换参数的求解方法;针对两个距离比较接近且不存在局部剧烈变化的地形(如陡峭的高山等),利用两个地形表面之间的局部近似性推导了法向量的近似求解方法,并以此为基础建立了稀疏地形匹配方法,可以减少参与运算的连接点的数量,用于有一定起伏、变化相对平缓的地形之间的匹配。顾及到地形匹配是一个病态的问题,论文通过对地形匹配的6参数、5参数和3参数模型进行比较分析,得出了当相对表面的物方旋转误差比较小时3参数模型的求解更为稳定的结论;考虑到系数矩阵中包含误差的问题,引入EIV模型,提出了基于总体最小二乘的地形匹配模型,并基于该模型进一步实现了利用DEM数据提取控制点来辅助遥感影像几何定位的方法。试验结果表明,论文所提出的辅助定位方法既可以有效提高光学遥感影像无地面控制点时的几何定位精度,同时也可为有控制点参与的几何定位提供良好的初值。6.研究了Google Earth辅助遥感影像几何定位的方法,分析了多种Google Earth控制点布设策略对遥感影像几何定位的影响,并对3个试验区内Google Earth提取控制点精度进行了验证,试验结果表明,引入Google Earth控制点可以降低几何定位对地面实测控制点数量的要求,适合在缺少控制点或者控制点分布不佳的区域参与几何定位计算。(本文来源于《战略支援部队信息工程大学》期刊2017-10-15）
陈宇佳[10]（2017）在《高光谱遥感影像亚像元定位技术研究》一文中研究指出高光谱遥感技术是当前遥感技术发展的前沿技术之一,具有丰富的光谱信息。但其空间分辨率往往很低,又因为复杂的地物信息,导致高光谱图像存在大量的混合像元。混合像元内存在多类地物,按照传统的硬分类方法将其判为某一类将会丢失大量的信息。混合像元分解技术获得了混合像元内各类地物的组成比例,但并未获得各类地物的空间分布。亚像元定位正是一种估计混合像元内部各种地物空间分布的技术,使图像中的各种地物在亚像元的尺度上显示,提高图像的空间分辨率。本文针对高光谱图像亚像元定位的方法进行了研究,具体工作如下:1、研究了高光谱图像的线性混合模型并介绍了顶点成分分析端元估计的方法和约束最小二乘丰度解算的方法。对亚像元定位的基本原理进行了研究,并详细介绍了两种基础的亚像元定位方法:像元空间吸引力模型和亚像元置换法模型,两种方法都对混合像元分解所求得的丰度精度有一定的要求,如果所求丰度不够精确,在亚像元定位结果图像中会存在大量的孤立像元。2、由于基础的亚像元定位方法受到所求丰度精度的影响,针对这个问题本文详细介绍了基于马尔科夫随机场的亚像元定位方法,并进行了针对高光谱图像的公式推导。基于马尔科夫随机场的亚像元定位方法同时考虑了光谱约束和空间约束,其空间约束部分可以将光谱解混所带来的丰度误差平滑掉。但这种方法往往会受到初始先验信息参数的影响(均值和方差),所以本文结合了K均值聚类的思想,提出了基于K均值聚类的马尔科夫随机场亚像元定位方法,在迭代过程中对先验信息进行优化,进一步提高了亚像元定位的精度。3、同样为解决所求得丰度存在误差对亚像元定位的影响,本文引入一种K-P-Means的端元聚类算法,该方法首次提出了“纯净”像元的思想,通过两步迭代对丰度和端元进行优化,从而得到更加精确的丰度。同时采用一种不严格依赖混合像元分解结果的亚像元定位模型,该模型同时考虑丰度信息和空间信息,实现两者约束。结合K-P-Means的算法,加入利用模拟退火算法进行优化的亚像元定位模型,提出了一种基于K-P-Means的亚像元定位方法。在迭代过程中使亚像元定位结果达到收敛和优化。实验时达到了较为理想的效果。(本文来源于《中国地质大学(北京)》期刊2017-05-01）
遥感影像定位论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对遥感卫星影像几何定位时实测控制数据不足的情况,提出利用影像范围内基准影像数据辅助定位提高精度的方法。由遥感影像匹配得到同名像点,利用高精度影像数据和高程数据获取物方平面和高程坐标后,将其视为精度较低的控制点参与区域网平差,从而实现在不额外增加实测控制条件的情况下提高定位精度。经过在国内外3个地区进行一系列试验,验证了方法的可行性和有效性,对提升线阵遥感影像几何定位精度效果显着。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
遥感影像定位论文参考文献
[1].隋雪莲,张涛,曲乔新.深度学习在遥感影像目标识别与定位中的应用研究[J].科技创新与应用.2019
[2].潘雪琛,姜挺,余岸竹,王鑫,张一.基准影像数据辅助遥感影像几何定位[J].遥感学报.2019
[3].景振华.TG-2多角度偏振成像仪遥感影像地理定位与误差订正[D].太原理工大学.2019
[4].贺少帅,周乃恩,朱振宇.稀无控制点无人机遥感影像几何定位方法研究[J].地理信息世界.2019
[5].成艳真.基于自相关关系网络遥感影像的动态定位方法[J].信阳农林学院学报.2018
[6].朱宁龙.基于海岸线状特征匹配的近海域卫星遥感影像定位[J].海军航空工程学院学报.2018
[7].潘雪琛.多源数据辅助线阵遥感影像定位技术研究[D].战略支援部队信息工程大学.2018
[8].贾文翰,白建荣,杨利荣.河流湖泊湿地边界定位中遥感影像时相选择方法[J].测绘与空间地理信息.2018
[9].余岸竹.高分辨率遥感影像几何定位精度提升技术研究[D].战略支援部队信息工程大学.2017
[10].陈宇佳.高光谱遥感影像亚像元定位技术研究[D].中国地质大学(北京).2017