李发帅
- 作品数：5 被引量：94H指数：4
- 供职机构：中国矿业大学（北京）地球科学与测绘工程学院更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 面向土地利用分类的HJ-1CCD影像最佳分形波段选择被引量：10
- 2013年
- 环境一号卫星(HJ-1)CCD影像光谱波段较少,地物之间的准确分类识别有一定困难。采用分形纹理辅助地物分类识别是一种有效方法,而波段选择是提高分类识别精度的关键。本文以江西赣州定南县土地利用分类为例,采用双毯覆盖模型对HJ卫星CCD影像6类典型地物的波谱分形特征进行了分析,利用不同地物在不同波段上的分形区分度差异构建了最佳分形波段选择模型,并利用该模型挑选出最佳分形波段来辅助土地利用分类,最后对分类结果进行检验。结果表明:最佳分形波段选择模型能够综合权衡不同地物在不同波段上的分形区分度差异,利用挑选出来的最佳分形波段来辅助分类,其分类总体精度相对于原始影像分类提高了11.77%,相对于第1主成分分形辅助下的分类提高了1.56%。
- 李恒凯吴立新李发帅
- 关键词：HJ-1土地利用影像分类
- 四川芦山M_s 7.0级地震空基联合观测与灾情增强识别被引量：3
- 2013年
- 以四川芦山Ms 7.0级地震后中国科学院遥感与数字地球研究所的有人机航拍为基础,辅以低空无人机平台进行联合观测,建立了空基多平台联合灾情观测模式下的灾情增强识别系统。介绍了空基多平台航测系统的组成及联合灾情观测的技术流程,使用有人机遥感平台与固定翼无人机遥感平台对重灾区芦山县进行航空联合观测。对震后有人机与无人机遥感影像进行综合对比,分析了地震中房屋典型受损的细节、滑坡体空间变化及重要电力线的破坏情况。结果表明,采用空基多平台的灾情监测模式,可显著增强对灾情的识别能力。
- 许志华刘纯波王平王秋玲李发帅吴立新
- 关键词：航空遥感
- 红壤区植被覆盖变化及与地貌因子关系——以赣南地区为例被引量：32
- 2014年
- 以HJ卫星CCD影像为数据源，计算和分析赣南2008 和2011 年植被覆盖演变和空间分布特征及与地貌因子关系。结果表明：红壤区域植被覆盖度与高程在2008、2011 年相关系数分别为0.946 1、0.954 5，具有强正相关性；植被退化主要集中在高植被覆盖区域，100-300 m高程、1-5°坡度、306-360°坡向范围分别占总退化面积的88.84%，88.41%，30.73%；50-150 m高程、13°以下坡度和27°坡度以上区域为退化最剧烈区域。量化了植被覆盖与地貌因子的关系，为红壤区域环境治理和监测提供科学依据，具有一定的实用价值。
- 李恒凯刘小生李博李发帅
- 关键词：植被覆盖
- 基于无人机影像和飞控数据的灾场重建方法研究被引量：25
- 2011年
- 低空无人机以其机动、快速、经济等优势,在灾害应急事件中逐渐发挥作用,而灾场三维重建也因其突破了常规无人机遥感无法快速提供三维空间信息的局限,在灾害测量中的地位日益凸显。该文面向灾害测量需求,探索一种基于低空影像和无人机自身飞控数据的灾场三维重建方法。在系统规划与平台设计的基础上,选取某滑坡区进行试验。依据计算机视觉原理,通过特征提取、影像匹配、运动与结构重建等实现了相机位置及姿态的恢复,并通过地理注册最终完成了灾场影像三维重建。通过布设地面标识点并与其GPS RTK测量坐标比对,证实灾场重建模型的相对误差低于4‰。
- 沈永林刘军吴立新李发帅王植
- 关键词：无人机
- 顾及影像拓扑的SfM算法改进及其在灾场三维重建中的应用被引量：32
- 2015年
- 快速、准确的大场景影像三维重建技术可为灾害应急响应和灾情评估提供重要的决策依据。本文针对运动恢复结构(SfM)算法效率低的问题,提出了一种顾及影像拓扑关联关系的拓扑-运动恢复结构(TSfM)算法。TSfM算法利用低空无人机(UAV)自身的飞控记录构建影像拓扑关联关系,缩小了特征匹配时的影像搜索范围,与传统SfM算法相比,影像匹配的时间复杂度由O(n2)降低为O(n)。实验结果表明,TSfM算法实现了基于无人机影像序列的灾场快速三维重建,重建模型的相对精度与SfM算法的重建精度一致。将该方法用于四川芦山地震UAV影像三维重建,可检测出地震滑坡体及其形态信息。
- 许志华吴立新刘军沈永林李发帅王然
- 关键词：无人机三维重建
