XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemISPRS
遥感中的支持向量机：综述
人们不断提出和评估各种用于分析机载和卫星图像的方法。在本文中，我们回顾了支持向量机 (SVM) 的遥感实现，这是一种很有前途的机器学习方法。由于近年来发表的著作数量呈指数级增长，因此这次回顾非常及时。SVM 在遥感领域特别有吸引力，因为它们即使在有限的训练样本下也能很好地概括，这是遥感应用的常见限制。但是，它们也存在参数分配问题，这会严重影响获得的结果。提供了一百多篇已发表著作（截至 2010 年 4 月）各种应用的实证结果摘要。我们希望这次调查将为 SVM 的未来应用和可能的算法增强领域提供指导。© 2010 国际摄影测量与遥感学会 (ISPRS)。由 Elsevier B.V. 出版。保留所有权利。
新兴航天国家 - 执行摘要
国际合作 - 阿联酋与ESA，CNSA，UKSA，澳大利亚航天局，CSA，JAXA，JAXA，Roscosmos，乌克兰，ASI，ASI，DLR，DLR，瑞典国家航天局，CNES，CNES，ISRO，ISRO，ISRO，BAHRAIN NAINDAR SPACION ANDICAN，BAHRAIN NAINTACH AGENAM，ALGERIAN SPACESMOS，KAZCOSMOSSA，k.卢森堡经济部，韩国科学部。It is also engaged in the International Charter Space and Major Disasters (ICSMD), IAF, Space Frequency Coordination Group, COPUOS, COSPAR, Consultative Committee for Space Debris Systems (CCSDS), Arab Space Cooperation Group, ISECG, International Committee on Global Navigation Satellite Systems (ICG), Interagency Operations Advisory Group, Group on EO, Committee on EO Satellites, SpaceOps, and International Society for Photogrammetry和遥感（ISPRS）。
集成传感器定位 - OEEPE 测试
结合空中三角测量和 GPS/IMU 的图像定位主题（也称为集成传感器定位）最近受到了广泛关注。一个具有根本意义的主要问题是，是否以及在何种条件下，通过 GPS 和 IMU 直接确定外部方向参数可以完全替代空中三角测量。一个更实际的问题是使用最少的地面控制点对不同方法进行最佳组合的可能性。欧洲实验摄影测量研究组织 (OEEPE) 已着手进行一项研究这些问题的测试。测试的主要重点是确定外部方向元素和地面上独立点的大比例尺地形测绘中集成传感器方向的可获得精度。在本文中，我们描述了测试的细节，该测试在阿姆斯特丹的 ISPRS 大会上展示时，仍然开放给感兴趣的参与者参加。
摄影测量 ISO 标准的状态...
新勃兰登堡应用技术大学，LGGB 学院，17033 新勃兰登堡，德国 - kresse@hs-nb.de 标准特设小组 关键词：ISO/TC 211、开放地理空间联盟、ISO/TC 172、校准、验证、认证 摘要：本文讨论了摄影测量和遥感标准的工作。过去，ISO/TC 211 发布了有关图像参考模型、元数据标准扩展以及机载和空间图像地理参考的标准。开放地理空间联盟发布了传感器网络支持，这是一套包括传感器建模语言在内的标准。当今的热门话题是用于校准和验证影像传感器和数据的新标准 (ISO/TS 19159) 以及地理参考标准向 SAR、InSAR、激光雷达和声纳传感器的扩展 (ISO/TS 19130-2)。去年，ISPRS 和 ISO/TC 172“光学和光子学”之间的长期联络得以恢复。1.简介
用摄影测量和计算机视觉绘制珊瑚礁
他的五天暑期学校涵盖了几次讲座，可以进行培训，移动激光扫描（MLS）现场演示，社交活动以及博物馆和城市之旅。通过那些计划的活动，ISPRS暑期学校实现了其目的，可以将来自不同国家的年轻研究人员/学生联系起来，这些研究人员/学生对摄影测量，遥感和空间信息科学感兴趣。这位暑期学校也成为一个引人入胜且友好的平台，使他们获得更广泛的网络和协作以及有价值的科学讨论。讲座涵盖了各种有趣的遥感领域，例如可持续农业，可持续的城市，可持续的陆地，可持续水，可持续的植物和可持续建筑，分为14个会议。此外，今年暑期学校还包括动手培训，包括通过开源软件（SNAP，CloudCompare），开源编程语言（Python编程语言）和商业软件（AURA），包括LiDAR和SAR数据处理。o n ne ne Div>在暑期学校开始之前，参与者是从遥感会议（ACRS）2023，台北乘公共汽车上的。第二天，夏天
一种基于布料模拟的简单易用的机载 LiDAR 数据滤波方法
摘要：将点云分离为地面和非地面测量是从机载 LiDAR（光检测和测距）数据生成数字地形模型 (DTM) 的重要步骤。然而，大多数滤波算法需要仔细设置许多复杂参数才能实现高精度。在本文中，我们提出了一种新的滤波方法，该方法只需要几个易于设置的整数和布尔参数。在所提出的方法中，反转 LiDAR 点云，然后使用刚性布料覆盖反转的表面。通过分析布料节点和相应的 LiDAR 点之间的相互作用，可以确定布料节点的位置以生成地面的近似值。最后，通过比较原始 LiDAR 点和生成的表面，可以从 LiDAR 点云中提取地面点。使用 ISPRS（国际摄影测量与遥感学会）工作组 III/3 提供的基准数据集来验证所提出的滤波方法，实验结果平均总误差为 4.58%，与大多数最先进的滤波算法相当。所提出的易于使用的滤波方法可以帮助没有太多经验的用户更轻松地在自己的应用中使用 LiDAR 数据和相关技术。
遥感图像变化检测 - Canada.ca
人们对地球表面最新信息的需求与日俱增，因为此类信息为大量应用提供了基础，包括本地、区域和全球资源监测、土地覆盖和土地利用变化监测以及环境研究。遥感卫星数据提供了获取不同分辨率土地信息的机会，并已广泛用于变化检测研究。利用遥感数据，已经开发了大量变化检测方法和技术，而且新技术还在不断涌现。本文首先讨论传统的基于像素和（主要是）面向统计的变化检测技术，这些技术主要关注光谱值，而大多忽略了空间背景。接下来是对基于对象的变化检测技术的回顾。最后，简要讨论了图像处理和遥感数据变化检测中的空间数据挖掘技术。比较了不同技术的优点和问题。强调了图像数据量和多个传感器的指数级增长的重要性以及变化检测技术发展面临的相关挑战。随着超高分辨率 (VHR) 遥感图像的广泛使用，基于对象的方法和数据挖掘技术在变化检测方面可能具有更大的潜力。� 2013 国际摄影测量和遥感学会 (ISPRS) 由 Elsevier B.V. 出版。保留所有权利。
高密度航空图像匹配：
高密度航空影像匹配：最新技术与未来前景 N. Haala a*、S. Cavegn a、b a 德国斯图加特大学摄影测量研究所 - norbert.haala@ifp.uni-stuttgart.de b 瑞士西北应用科学与艺术大学测绘工程研究所，瑞士穆滕茨 - stefan.cavegn@fhnw.ch SpS 12 - EuroSDR：NMCA 的创新技术和方法 关键词：匹配、表面、三维、点云、融合、三角测量 摘要：匹配算法的不断创新正在不断提高从航空影像自动生成的几何表面表示的质量。这一发展推动了 ISPRS/EuroSDR 联合项目“高密度航空图像匹配基准”的启动，该项目旨在根据密集多视图立体图像匹配的当前发展情况，对摄影测量 3D 数据捕获进行评估。最初，测试针对不同土地利用和图像块配置的传统航空图像飞行进行基于图像的 DSM 计算。第二阶段将重点放在复杂城市地区的高质量、高分辨率 3D 几何数据捕获上。这包括将测试场景扩展到倾斜航空图像飞行以及生成过滤点云作为相应多视图重建的附加输出。本文使用基准的初步结果来演示
直接地理定位 - Semantic Scholar
国家测绘协调机构 (BAKOSURTANAL)，印度尼西亚芝比农 – aldino.rizaldy@bakosurtanal.go.id 第一委员会，第一工作组 /1 第二十二届 ISPRS 大会，墨尔本 2012 年 8 月 25 日 – 9 月 1 日 关键词：直接地理配准、数字摄影测量、GPS/IMU、外部方向 摘要：直接地理配准是摄影测量中的一种新方法，尤其是在数码相机时代。从理论上讲，这种方法不需要地面控制点 (GCP) 和空中三角测量 (AT)，即可将航空摄影处理为地面坐标。与旧方法相比，该方法有三个主要优点：在相同精度下数据处理速度更快、工作流程简单、项目成本更低。直接地理配准使用两个设备，GPS 和 IMU。GPS 记录相机坐标（X、Y、Z），IMU 记录相机方向（omega、phi、kappa）。两个参数合并为外部方向 (EO) 参数。此参数是摄影测量项目下一步工作所必需的，例如立体编辑、DSM 生成、正射校正和镶嵌。该方法的精度在印度尼西亚棉兰的地形图项目中进行了测试。使用 Vexcel 的大画幅数码相机 Ultracam X，而 GPS / IMU 是 IGI AeroControl。使用 19 个独立检查点 (ICP) 来确定精度。水平精度为 0.356 米，垂直精度为 0.483 米。具有此精度的数据可用于 1:2.500 地图比例项目。1. 简介
居住区景观中采用不同滤波方法从机载 LiDAR 点云提取的数字地形模型的比较分析
光探测和测距 (LiDAR) 是一种成熟的主动遥感技术，可以提供地形和非地面物体（如植被和建筑物等）的精确数字高程测量。需要去除非地面物体才能创建数字地形模型 (DTM)，该模型是仅代表地面点的连续表面。本研究旨在比较分析三种主要的去除非地面物体的滤波方法，即高斯低通滤波器、焦点分析均值滤波器和基于不同窗口大小的 DTM 斜率滤波器，以从机载 LiDAR 点云创建可靠的 DTM。分析中使用了 ISPRS WG III/4 提供的在德国 Vaihingen 上空捕获的纯住宅区 LiDAR 数据样本。视觉分析表明，高斯低通滤波器使衰减的高频物体的 DTM 变得模糊并强调了低频物体，而在较大的窗口大小下它可以更好地去除非地面物体。与高斯低通滤波器相比，焦点分析均值滤波器表现出更好的非地面物体去除效果，尤其是在窗口尺寸较大的情况下，非地面物体的细节在窗口尺寸为 25 × 25 及更大的 DTM 中几乎消失了。基于斜率的 DTM 滤波器创建的裸地模型在非地面物体的位置充满了缝隙，这些缝隙的尺寸和数量有所增加