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题名无人机热红外影像快速拼接的改进SFM算法研究
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作者
胡露太
李英冰
张涛
张沛
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机构
武汉大学测绘学院
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出处
《测绘与空间地理信息》
2024年第11期33-36,40,共5页
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基金
国家重点研发计划项目——山区和边远灾区应急供水与净水一体化装备(2020YFC1512401)资助。
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文摘
无人机热红外成像技术在场景监控、物体识别等领域应用广泛,但是该影像具有分辨率低、倾角大、画幅小等缺点,因此无人机热红外影像拼接比较困难。本文提出了一种改进SFM(运动恢复结构)的无人机热红外影像的快速拼接算法(FastSFM)。FastSFM利用无人机热红外影像序列具有的时空顺序性,采用串联式影像匹配代替整体影像两两匹配,再根据稀疏矩阵的特性对Levenberg-Marquardt光束法平差方法进行优化,利用线性公式代替矩阵运算,从而提高拼接效率。通过实地采集影像数据进行了SFM和FastSFM拼接对比实验,20张热红外影像拼接时间从521 s提高到39 s,50张红外影像拼接时间从3 102 s提高到58 s,且拼接精度也有一定提高。结果表明,FastSFM能够实现无人机热红外影像的快速拼接。
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关键词
无人机热红外影像
影像拼接
运动恢复结构
影像匹配
光束法平差
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Keywords
UAV thermal infrared images
image stitching
SFM
image matching
bundle adjustment
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分类号
P231
[天文地球—摄影测量与遥感]
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题名耦合递归特征消除与二维CNN的滑坡敏感性评价
被引量：2
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作者
张沛
李英冰
张镇平
胡露太
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机构
武汉大学测绘学院
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出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023年第12期88-93,共6页
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基金
国家重点研发计划(2020YFC1512401)。
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文摘
针对传统滑坡敏感性评价方法仅考虑滑坡点本身的影响因子信息,而忽略周围空间信息的问题,本文提出了一种耦合递归特征消除与二维卷积神经网络相结合的方法。首先通过递归特征消除对滑坡影响因子进行排序与筛选;其次裁取二维特征因子集输入添加了L2正则化、Dropout等优化方法的二维CNN中,顾及滑坡周围的空间信息,在保证模型精度与泛化能力的基础上预测滑坡敏感性;然后以九寨沟地区为试验区,选取高程、岩性等14个相关因子作为滑坡影响因素,预测试验区的滑坡发生概率并绘制滑坡敏感性图;最后使用Logistic模型和带有3种不同核函数(线性核函数、径向基核函数、Sigmoid核函数)的SVM模型进行对比验证。结果表明,本文方法具有最高的准确度与AUC,且具有效性与可靠性。
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关键词
滑坡敏感性
递归特征消除
二维卷积神经网络
L2正则化
支持向量机
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Keywords
landslide susceptibility
recursive feature elimination
2D convolutional neural network
L2 regularization
support vector machine
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分类号
P208
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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