一种多时相立体卫星图像收敛角计算方法及测图精度分析

工程应用中,有时无法快速获取同轨高分辨率立体卫星图像用于区域内的地形测绘,多时相立体卫星图像有效地解决了这一问题。由于收敛角对多时相立体卫星图像模型测图的精度影响,该文研究了一种在不获取原始卫星图像的情况下多时相高分辨率立体卫星图像收敛角计算方法,并对其立体测图精度进行了分析。结果表明:在收敛角满足一定要求时,多时相立体卫星图像在少量地面控制点的情况下可以获得大比例尺地形数据,从而提高立体测图效率,降低数据获取的成本,节省工期。     

困难地区公路卫星影像测量的控制点布设方法

针对高分辨率卫星影像的特点,以及地面控制点难以实测的实际问题,提出一种沿路线不大于10 km布设一个地面控制点基于有理函数模型( RFM)区域网平差,实现高精度卫星测量的方法.通过对我国青海西宁地区WorldView卫星影像进行试验,验证了本文方法的有效性.工程应用结果表明,WorldView卫星影像可满足1:2 00...     

基于机载激光雷达的公路勘察设计

针对当前我国地形地貌复杂、生态植被茂盛的高速公路建设环境,研究并提出了基于机载激光雷达的全新公路勘测设计技术模式,实现了空中勘测到详测与施工图设计的直通车.应用表明:机载激光雷达可代替野外断面测量,减少测设环节,满足详测与施工图设计要求,是公路勘察设计的重大创新.     

基于星载InSAR的高寒地区公路路基形变监测

西北高寒高海拔地区地质、气候条件恶劣,季节性冻土等不良地质体分布广泛,严重影响高速公路的使用寿命,威胁行车安全。传统公路形变监测方法效率低、以点带面,形变信息不完整,该文采用星载InSAR技术对公路形变进行监测,实现公路走廊带大范围形变信息提取,获取冻土区公路路基形变规律,为公路危险路段定点治理提供基础数据,保障公路科学建设、安全运营管理。     

Reference3D、ASTER DEM精度检测与对比分析

Reference 3D是法国Spot立体卫星影像生成的DEM,ASTER DEM是高分辨率卫星成像设备--ASTER获取的立体影像生成的DEM,它们全球覆盖范围广、数据获取快、质量稳定.针对中国缺乏1:10 000或1:5 000基础地形资料的地区、难以获取资料的海外交通建设地区,采用这两种方法检测其精度,并对比分析...     

3S技术在西藏S306线勘察设计中的研究

针对地形陡峻、地质复杂、资料空白、不通路的西藏S306线这一典型困难复杂地区的公路建设，研究了无控制的高分辨率IKONOS卫星测绘1：10000三维数字地形图，Landsa tETM图像、IKONOS卫星图像的多尺度工程地质遥感查明测区工程地质条件和不良地质分布并进行地质选线，应用GPS定位技术从高等级控制点直接三维路线RTK放样进行公路测设，填补了测区基础资料的空白，为困难复杂地区的公路勘察设计提供了一套较为完整的技术解决方案。     

巫奉高速公路工程地质遥感勘察

针对巫奉高速公路地形地貌、地质条件复杂,滑坡、崩塌、岩溶等不良地质现象发育的特点,运用多级地质遥感勘察手段,基于地学遥感分析技术,采用Landsat ETM+、SPOT-5、1∶8 000航空立体像,对等多源、多尺度、多时相遥感影像数据,从宏观到微观研究路线沿线的地质灾害现象及其区域分布规律,并从工程地质勘察的角度提出公路建设应注意的问题.     

基于时序Sentinel-2影像的高速公路路域典型植被参数监测与分析

定期开展高速公路路域植被参数监测工作，对指导路域生态环境保护具有十分重要的意义，而传统地面实测方法难以对大范围植被参数进行快速长时间的监测。为此，利用卫星遥感技术，采用一种基于时序Sentinel-2影像的高速公路路域典型植被参数监测与分析方法，以京港澳高速湖北北段路域为研究区，利用长时间序列的Sentinel-2影像，采用PROSAIL辐射传输模型与人工神经网络相结合的方法快速获取路线区域的多种植被参数，并结合时间序列信息熵与变异系数对植被参数的趋势性及稳定性进行分析，从而实现对路域植被变化状况的准确评价。实验结果表明，基于时序Sentinl-2影像的路域典型植被参数提取与分析技术，可快速获取路域植被的生长变化状况，有效节约人力物力，为高速公路植被保护与绿化养护提供科学依据。     

激光雷达与数字化道路CAD设计协同的研究与应用

对激光雷达数据在道路详测及施工图阶段的协同设计进行深入研究,并提出了激光三维测量数据高程精度的优化方法。在此基础上,确保工程数量的准确性,使道路工程的造价在控、可控,实现激光雷达数据与道路详测及施工图设计的协同。通过河南巩登高速公路项目的工程实践检验,证明方法的有效性。     

基于面向对象随机森林分类模型的滑坡遥感解译

滑坡遥感解译可为复杂艰险山区的道路选线提供重要的参考资料。以青海省沿黄公路共和至大河家段公路为研究区,利用高分辨率QuickBird卫星影像,采用面向对象的随机森林分类模型提取滑坡区域。该方法先利用多尺度分割方法生成滑坡对象,构建滑坡对象的光谱、纹理及形状特征图,在此基础上利用训练好的随机森林模型提取出疑似滑坡区,最后结合目视解译,得到准确的滑坡区。结果表明:该方法能快速准确地提取出道路沿线的滑坡区,有效节约人力物力,为后续的道路选线提供准确信息。