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一种从空间立体影像中描绘建筑物足迹的混合方法
从遥感图像中自动提取建筑物轮廓线已用于更新城市地区的地理空间数据库 [1]。高分辨率星载立体 (HRSS) 传感器（例如 GeoEye、WorldView、QuickBird）的发射开启了一个新时代，提供了从太空获取立体图像和 3D 地图的可能性 [2]。事实上，建筑物识别、重建和变化检测已经使用立体图像匹配以及 3D 边缘匹配技术进行 [3,5-6]。如 [3] 所述，基于立体图像的 3D 边缘匹配提供了有希望的结果，但前提是建筑物在数据的空间分辨率方面足够大、具有简单的矩形形状并且与周围物体相比具有良好的辐射对比度。事实上，虽然使用非常高分辨率的航空图像进行 3D 边缘匹配可以详细重建建筑物轮廓线 [7]，但使用星载图像，同样的方法可能会遇到问题，特别是在两幅对极图像中都无法清晰检测到建筑物轮廓的情况下。此外，虽然影像匹配提供了代表建筑物高度的DSM，但是从该DSM提取的建筑物大小和形状通常被高估，因此需要辅助信息。
使用多传感器和多分辨率遥感图像的长期土地覆盖变化检测：中国长大学的案例研究
更改检测是遥感应用程序中最重要的方面之一。但是，由于图像采集的有限条件，从相同类型的遥控传感器获得的图像通常用于监视长期土地使用和土地覆盖（LULC）的变化。由于航空航天技术的发展和新的光学遥控传感器，LULC更改检测可以很好地使用多传感器和多分辨率图像进行。本文的主要贡献是验证通过将不同的更改检测方法应用于多传感器和多分辨率遥感图像来执行长期LULC更改检测是可行且可行的。在这项研究中，从1998年至2018年，在Landsat，Quickbird，Worldview-4和GF-2图像上使用了不同的变更检测方法，以检测中国Chang'an University的Weishui校园的LULC变化。结果表明，使用LandSat-5图像的直接光谱比较方法比使用LandSat-7图像在1998年至2008年之间更有效地检测到1998年至2008年之间的LULC变化。然而，在2008 - 2018年间，基于对象的变更检测方法比使用时间序列的高分辨率图像来监视校园中LULC更改的分类后方法更适用。这项研究可用作使用多传感器和多分辨率遥感图像的参考，以及在LULC变化检测场中不同变化检测方法的组合。
机载三线扫描仪 (TLS) 成像系统的开发和校准
附加信息可以降低对大量地面控制点（ GCP ）的要求摘要 机载三线扫描仪（ TLS ）成像系统已经为制作立体和多光谱概念提供了新的可能性，例如数字表面/地形模型、使用推扫式模式的制图和分类地图（Fritsch 和 Stallmann，2000 年）。另一方面，机载线性成像系统的发展取得了进展。TLS 系统的原型 STARIMAGER 是日本 STARLABO 公司和东京大学于 2000 年联合开发的，并在本文中介绍了全色、多光谱和高光谱图像。介绍了一种实验室方法和算法来评估用于制图和 GIS 应用的数据（Tempelmann 等人，2000 年）。数字摄影测量组件 (DPA) 于 1995 年由斯图加特大学摄影测量研究所完成并测试，以产生 1:25,000 的