数字摄影与遥感（精选12篇）
数字摄影与遥感 篇1
摘要：摄影测量与遥感技术在社会经济建设中起到的作用显而易见, 其日后的发展随着科技的进步将越来越快, 摄影测量与遥感技术理论日趋成熟, 其发展方向将主要围绕传感器的技术更新、承载平台的发展、3S技术的结合等方面展开, 目前摄影测量与遥感技术结合日趋紧密, 其应用手段及目的也相互融合, 真正在朝一个方向发展, 而不像以前一样区分比较明显。结合目前已经基本成型的技术及行业中讨论比较热的话题, 就将来摄影测量与遥感技术的发展进行讨论。
关键词：摄影测量与遥感技术,高分辨率影像,无人机,3S技术
摄影测量与遥感技术发展迅速, 尤其在近半个世纪, 已经成为了测绘产业当中最主要的力量。摄影测量分为模拟摄影测量、解析摄影测量、数字摄影测量, 经典的摄影测量基本理论技术已经非常成熟, 遥感技术近些年发展迅速, 在各个行业当中应用广泛, 在这里就以后摄影测量与遥感技术的发展做以分析。
1 多线阵、多角度传感器的应用日益广泛
以往摄影测量技术的主要任务是生产各种数字测绘产品, 主要是4D数据的生产, 而遥感技术则主要以研究地物的非几何信息为主, 摄影测量技术及遥感技术虽然理论技术方法基本一致, 但侧重点不同, 但是随着摄影测量与遥感技术的发展, 摄影测量用的摄影机及遥感传感器的融合, 现代摄影测量与遥感技术也发生了很大的变化, 以目前的ADS数字航空摄影机为例, 即具有获取全色普通数字影像的功能, 同时能获取多光谱影像用于定性分析。。
相对于传统模拟航空摄影的产品单一性而言, ADS40数字航空摄影系统由于自身的多线阵、多角度的设计原理, 每一条线阵的CCD可以获取一个波段的影像。因此一次飞行可以获取更多的产品, 可以满足不同的需求。其强大的几何及光谱特性, 具有同时获取几何及属性信息的能力, 必将代替传统的航空摄影传感器, 广泛的应用于摄影测量领域。
2 无人机低空遥感测绘技术日趋成熟
无人机低空遥感测绘技术集成传统摄影测量技术、无人驾驶飞行器技术、遥感传感器技术、GPS差分定位技术、通讯技术等, 以无人机为承载平台, 以遥感传感器为基础获取地表的多光谱影像。无人机遥感技术发展快, 相对于传统的摄影测量与遥感技术, 最大的优势是反应速度快、效率高、操作简单、场地要求灵活、环境要求不是很苛刻等, 已广泛的应用于测绘生产当中, 尤其是的自然灾害的应急处理工作中, 起到不可替代的作用。一架典型的无人机由飞行器、控制站、起飞发射、回收装置及检测系统等组成, 无人机与航空模型的区别在于无人机通常具备自动驾驶功能, 其要按设定好的航线进行飞行, 有专门的飞控装置。无人机技术的发展影响着整个无人机测绘的发展, 近几年, 很多测绘单位都已经掌握了无人机的生产技术, 可以自行生产无人机, 这样大大的减少了生产成本, 而且无人机控制技术也日趋成熟。以天水三和数码测绘院为例, 近5年内, 充分掌握了无人机的生产技术、控制技术, 成立飞行大队, 不用再依靠去委托其他单位去拍摄航空影像, 从而大大的提高了航空摄影的效率, 减少了生产成本。目前很多测绘单位都看到了无人机航空摄影测量技术的优势, 未来几年, 无人机航空摄影技术无疑会得到更加广泛的发展, 普及到各个测绘单位。
3 高分辨率遥感卫星影像的应用
就生产成本而言, 通过传统的数字化测图方法生产测绘数据成本肯定是最高的, 效率也是最低的, 采用摄影测量的方法, 是现在测绘行业中生产数字化测绘产品的首选方法。然而遥感传感器也具备和数字摄影机一样的功能, 也可以获取地面的数字影像, 甚至立体影像、多光谱影像。那么遥感影像也可以用于生产数字测绘产品, 关键问题在于遥感影像的分辨率问题, 遥感影像分辨率能否满足测图要求。对于中小比例尺的地形图, 使用遥感影像测图完全能满足测图要求, 以快鸟卫星为例, 能提供亚米级分辨率的商业卫星。
高分辨率对地观测卫星可以划分为军用和民用两类用途, 而且二者都有广阔的应用市场。军用遥感卫星和民用遥感卫星在原理上并无二致, 主要区别体现在卫星所使用的谱段和对地面分辨率要求上的差异。军用遥感卫星主要在可见光或近红外谱段成像, 分辨率优于1m。军用遥感卫星大部分都属于高分辨率对地观测卫星, 只有少数用于普查的军用遥感卫星为了提高时间分辨率, 而选择较高的运行轨道, 从而使得卫星的空间分辨率有所减弱。与之相比, 民用遥感卫星则主要在多光谱成像, 以便识别地面各种特征, 其分辨率高低差异参差不齐, 但其总体水平普遍在军用卫星之下。在军用高分辨率光学成像遥感卫星领域, 美国锁眼12号卫星最为突出。它采用了大面阵探测器、大型反射望远镜系统、数字成像系统、自适应光学成像技术、实时图像传输技术等, 镜头口径3m, 焦距27m, 分辨率达0.1m。可见厘米级精度的遥感卫星数据获取已经不再是技术问题, 能否商业化应用只是时间问题。
4 数字摄影测量与遥感技术和GIS及GPS的结合
摄影测量与遥感技术属于是服务于测绘与地理信息行业的主要技术工具, 如何更好的与GIS及GPS技术结合, 发挥好各自的优势, 是GIS发展要考虑的问题, 也是摄影测量与遥感的发展要考虑的问题。就三者的结合来说, 很早就提出了3S技术GPS、GIS、RS, 虽然三者相互结合, 但是就测绘与地理信息行业来说, 尤其对于摄影测量本身来说, 其和GPS、GIS的一体化发展还是最近些年才付诸于实际, 例如GPS/IMU配合数字摄影机进行摄影测量工作, 可以大大的提高外业航摄的效率和精确度。目前的GIS软件及摄影测量软件业在很大程度上进行了结合, 已经有部分GIS软件开始在其模块中加入摄影测量与遥感数据处理的功能, 直接用于摄影测量与遥感数据的获取及处理, 满足GIS系统数据跟新的要求, 不再像以前一样, 通过摄影测量与遥感系统获取数据, 然后数据转换, 再到GIS系统里录入编辑数据。简化了这个繁琐的过程, 方便与用户使用系统。
总之, 摄影测量与遥感技术作为测绘与地理信息产业的主要技术工具, 其发展是非常迅速的。基于以上分析可知, 摄影测量与遥感技术的发展, 主要是传感器的发展、承载平台的发展及其与3S技术的结合。影像是空间信息的主要承载, 摄影测量与遥感技术的发展是社会发展的需求, 摄影测量与遥感技术必然在社会发展的过程中扮演越来越重要的作用。
参考文献
[1]李德仁.摄影测量与遥感学展望[J].武汉大学学报, 2008 (12) .
[2]刘先林.航空摄影科技发展成就与未来的展望[J].前沿科学, 2007 (3) .
[3]万幼川, 刘良明, 张永军.我国摄影测量与遥感发展探讨[J].测绘通报, 2007.
[4]吴正鹏.无人机低空遥感系统传感器选型研究[J].城市勘测, 2013 (10) .
数字摄影与遥感 篇2
我国摄影测量与遥感发展探讨
随着摄影测量发展到数字摄影测量阶段及多传感器、多分辨率、多光谱、多时段遥感与其他边缘学科的交叉渗透、相互融合,摄影测量与遥感已逐渐发展成为一门新型的地球空间信息科学.分析近年来我国摄影测量与遥感技术表现出的`许多新的特点,分别从数字摄影测量、航空摄影自动定位技术、近景摄影测量、低空摄影测量、机载激光扫描、稀少或无地面控制的卫星影像测图及应用、SAR数据处理、多源空间数据挖掘、遥感图像处理的智能化实用系统等方面予以总结.
作 者：万幼川 刘良明 张永军 WAN You-chuan LIU Liang-ming ZHANG Yong-jun 作者单位：武汉大学,遥感信息工程学院,湖北,武汉,430079刊 名：测绘通报 ISTIC PKU英文刊名：BULLETIN OF SURVEYING AND MAPPING年，卷(期)：2007“”(1)分类号：P2关键词：摄影测量 遥感 图像处理 传感器
数字摄影与遥感 篇3
关键词：摄影测量；遥感技术；发展现状与趋势
引言：当前是—个经济全球化的时代，地球科学研究的发展要与时俱进，跟上时代的脚步。研究人员要充分发挥出摄影测量与遥感技术的重要作用，通过利用新型的传感器和先进的遥感平台，不断提高遥感数据的获取能力，实现遥感数据的科学可靠性。摄影测量和遥感实质是指通过分析地球影像等有效获取到所需的物体，通过对影像进行科学分析，获取地球的各种信息数据，促进人类的发展。
1.摄影测量与遥感技术
1.1摄影测量
摄影测量实质是通过影像分析信息的获取处理和成果表达的一门新兴科学，它作为测绘学的重要分支学科，主要功能是用于测绘各种比例尺的地形图、建立数字地面模型，为多种地理信息系统和土地信息系统提供完善的数据。现代摄影测量学要解决的问题包括了几何定位和影像解译。几何定位就是确定被摄物体的大小、形状和空间位置。几何定位的基本原理源于测量学的前方交会方法，通过根据两个存在的摄影站点和两条摄影方向线，交会出构成这两条摄影光线的待定地面点的具体三维坐标。
1.2遥感技术
遥感技术主要可以三个部分，分别是空基系统、地基系统以及研究技术支持系统。工作人员通过利用多种新型遥感设备能够获得地球表面的各种数据信息，对信息进行科学的分析从而明确判定出物体。遥感技术的优势在于它的搜索信息范围广，获取数据资料的效率高，能够减少工作人员的作业时间，获取信息的方式多种多样，不会受到外界因素的限制。
2.摄影测量与遥感技术发展现状
2.1摄影测量技术的发展现状
当前摄影测量技术的发展主要包括了两方面内容：1）无人机低空摄影测量。无人机实现了摄影测量技术的智能化，被广泛运用到各个领域当中。例如在发达国家美国，它们将先进的无人机设备投入在农业、海洋遥感以及森林火灾监测等研究项目上。西方发达国家的无人机自动化优势明显，无需地面操作人员进行复杂的操作，投入成本相对较高。我国的无人机设计测量技术发展相对较慢，未能有效融入高精度的POS；2）航空摄影测量技术。根据摄影方位的不同我们能够将摄影测量技术分为三个种类，它们分别是航空摄影测量技术、航天摄影测量技术以及地面摄影测量技术。航空摄影技术的实现必须展开航天摄影作业，要严格从实际测量情况出发，进行深入的探索发现。航天测量技术要求测量距离更大，需要更高的测量标准，摄影测量工作者必须掌握专业的技能，降低外界因素对于摄影测量效果的影响。
2.2遥感技术的发展现状
随着社会各个行业的不断发展，对于测绘技术的要求也越来越高，传统的测绘技术已经无法满足于当前的测绘工作，遥感技术的应用能够充分提高测绘工作的质量和效率，获取到精确的相关信息数据，降低勘察数据的误差。市场上存在着众多功能完善的传感设备，它们能够帮助工作人员去获取到更多的测绘信息。遥感技术的创新发展受到了各个行业领域的高度关注，它具备强大的应用性特点，能够不受外界因素的限制，遥感技术的应用无需投入很多的人力资源，能够促进地质测绘工作稳定持续的开展。在现时代，相关研究设计人员要大力发展遥感技术，不断提高它的精确性、完善其功能，这样才能促进整个行业和谐稳定的发展。
3.摄影测量与遥感技术的发展趋势
随着时间的推移，科学技术的创新发展，摄影测量技术得到了进一步的开发。未来摄影测量技术的发展趋势之一就是新型传感器平台的日益多样化。在各个行业领域，人们完全能够按照自身的需求，有针对性的合理选择传感器设备和对应平台。同时，摄影测量也在不断朝着摄影测量软件平台的并行化方向发展。基于大数据的时代环境下，人们对于有效信息数据的需求越来越大，要想最大化满足用户的需求，就必须不断提高数据处理的效率，因此推动器并行化发展趋势已成定局。
遥感技术的发展趋势重点围绕在信息的提取和分析效率上，设计研究人员要加强对于传感器健全系统的建立，提高传感器的精确性。同时，遥感技术要有效结合多源遥感数据，要建立起统一的融合模型，要将市场上各种先进算法融入到传感器当中，促进遥感技术的发展。
结束语：综上所述，基于信息技术的环境下，我国要大力发展摄影测量与遥感技术，要将该项技术与社会各个行业领域有效的结合在一起，充分挖掘出其潜在的价值，为人类社会谋取更多的福利，从而推国民经济的不断进步与发展。
摄影测量与遥感技术发展分析 篇4
从摄影测量与遥感技术的发展来看, 摄影测量与遥感技术在近30年的时间里已经涉及到城市建设、水利、测绘、海洋、农业、气象、林业等各个领域, 在我国的经济发展中起着至关重要的作用。摄影测量从20世纪70年代后期从模拟摄影中分离出来, 并逐渐步入数字摄影阶段, 摄影测量正在逐渐的转变为数字化测绘技术体系。
1.1 摄影测量与遥感技术有利于推动测绘技术的进步
我国的摄影测量从上世纪70年代后期经历一个系统的转变。在经历了模拟摄影测量以及解析摄影测量阶段之后, 摄影测量终于步入了数字摄影测量的阶段, 这也成为我国传统测绘体系解体, 测绘技术新体系兴起的标志。
(1) 从数字影像的类型来看, 当前我国已经建立了数字栅格图、数字高程模型以及数字正射影像, 土地利用与地名数据库也随之建立起来, 摄影测量与数据库的多样性在一定程度上为生产运用提供了可能, 从而进一步推动了测绘技术的发展。
(2) 由于摄影测量与遥感技术的飞速发展, 也逐渐被国家所重视, 并利用这两项技术来完成了各种地理比例尺地形图的绘制。此外, 还推动了诸多具有全国界别的基础地理信息数据库的建立。比如:比例尺级别为1∶50000, 1∶1000000等的国家级地理信息数据库;除开国家级的, 还有省级、县级等的地理信息数据库等。
(3) 在20世纪八十年代中期、九十年代中期以及末期, 我国先后运用中巴卫星数据、陆地卫星数据等完成了我国的土地调查, 并推动了业务运行系统的建立, 在一定程度上, 具备了对土地利用数据以及耕地数据全面进行更新的能力。此外, 在寻找矿石的地质工作中, 我国也充分发挥遥感技术的作用, 其中新疆博罗霍乐北山地区矿藏的发现就归功于彩色红外遥感数据的充分利用。
1.2 摄影测量与遥感技术有利于提升空间数据的获取能力
我国获取空间数据的能力在经过五十年的发展, 有了较大的提升。对具有自主知识产权的处理遥感数据平台进行了研发, 从而推动了国产卫星遥感影像地面处理系统的建立, 并在摄影测量方面积极进行研究和探索, 为我国独立处理信息、获取观测体系的建立提供了坚实的基础。
(1) 从获取数据的能力方面来看, 传感器在国家863以及973计划的支持上成功被研制出来, 成功发射了对地观测的包括通信卫星、海洋卫星、气象卫星以及资源卫星等五十多颗卫星, 并推动了资源、风云、环境减灾以及海洋四大民用对地观测卫星体系的建立, 实现了从太阳和地球同步轨道对地球多传感器、多平台的观测以及对地球表面分辨率不同的雷达和光学图像的获取, 并将这些获取的数据用于对海洋现象、大气成分、自然灾害以及水循环等各个方面的监测。
(2) 从数据储备方面来看, 数据积累已经成功的覆盖了全国海域、陆地以及我国周围国家和地区的包括一千五百万平方公里的地球表面数据。
2 摄影测量与遥感技术在国民经济各项领域中的运用
2.1 摄影测量与遥感技术在应对自然灾害中的运用
在发生自然灾害时, 为了能够第一时间了解灾情的具体分布, 获取高分辨率灾区遥感影像, 可以采用低空无人遥感、航天、航空遥感等方式, 对灾区原有的地理信息以及尺度进行整合, 推动地理信息服务平台的建立, 将多尺度影像地图制作出来, 及时、有效的提供地理信息以及地图数据支持, 为及时制定出应对自然灾害的措施提供了依据。比如在汶川地震时, 在灾区道路交通与通信严重受损的情况下, 通过摄影测量与遥感技术在第一时间获取了灾区的详细信息与资料, 并利用航空遥感技术和无人机连续、动态的实现对灾区的监测, 并对道路交通以及房屋倒塌等情况进行分析, 建立起灾区地理信息综合服务平台, 将灾区的地理信息数据进行整合, 比如水系、居民地以及交通等, 为各级抗震救灾指挥部门作出正确的决策以及救援人员的搜救工作提供了及时有效的灾情信息。在灾区的救援工作中, 发挥着至关重要的作用。
2.2 摄影测量与遥感技术在气象中的运用
在气象方面中, 摄影测量与遥感技术主要运用在对各种气象灾害的预报和监测两方面。
在热带天气系统的监测方面, 气象卫星发挥着极其重要的作用, 尤其是对于台风的预报和监测。在我国的春、夏季中, 雷雨、暴雨等作为多发性的灾害性天气, 在监测和分析方面, 如果运用常规的气象观测资料是非常困难的。利用具有高空间分辨率和高时间密度特点的卫星云图以及卫星产品, 可以对对流系统的演变、发生、移动以及发展过程进行全方位的监测, 从而为对流天气的分析和提前预警提供了非常重要的信息。
2.3 摄影测量与遥感技术在各类专项调查中的运用
在调查海洋和陆地环境、森林与植被类型、地质与矿产以及土地覆盖与利用等方面, 都会广泛的运用到遥感对地观测技术。
每一年, 我国都会进行一次全国耕地更换调查, 以确保我国的耕地都充分合理的得到运用;在这一类中, 还有很多方面会运用到遥感技术, 比如疾病控制、对农作物产量的估计等等。
2.4 摄影测量与遥感技术在农业中的运用
在遥感技术应用中, 农作物遥感监测一直是近二十年来的重要领域。从“七五”在对11个北方城市小麦估产时采用气象卫星数据开始, 经过“八五”对主要粮食产区的农作物进行估产, 一直全国遥感估产系统建立的“九五”, 在我国的农业领域中, 遥感技术一直在朝着实用型发展。当前, 已经能够通过遥感技术实现我国双季稻、冬小麦、玉米、早稻、大豆、晚稻等的长势检测和估产, 在收割作物的2—4周提供总产数据和播种面积, 并且关于农作物的长势方面, 可以每十天显示一次监测结果。这些监测信息, 为国家对粮食生产情况的掌握以及合理调配粮食提供了准确的数据支持。中国科学院在此基础上, 成功建立了中国农情遥感速报系统, 这套系统主要由五个子系统构成, 分别为预测粮食产量、监测作物长势、粮食供需平衡预警、时空结构监测以及预测主要农作物的产量。国家农业遥感监测系统是由农业部组织研发的, 具有对农业土地资源、农作物的长势、农业灾害、农作物产量等进行全面监测的作用。将这些系统运用在农业生产中, 为我国种植业结构的调控和指导、粮食市场的调控以及农产品进出口计划的制定起着至关重要的作用。
3 结束语
摄影测量与遥感技术的应用已经逐渐步入信息化阶段。随着我国航空航天技术的不断发展, 如何将各行各业的发展与摄影测量和遥感技术相结合从而推动我国经济的发展, 已经成为未来摄影测量和遥感技术发展的主要方向。
参考文献
[1]张景雄.地理信息系统与科学[M].武汉:武汉大学出版社, 2010∶108-114.
[2]张剑清.潘励.王树根.摄影测量学[M].武汉:武汉大学出版社, 2009∶89-93.
摄影测量与遥感学英语词汇 篇5
002卫星摄影测量satellite photogrammetry
003摄影学photography
004航天摄影space photography
005航空摄影aerial photography
006航空摄影机aerial camera
007立体摄影机stereocamera， stereometric camera
008非量测摄影机non－metric camera
009量测摄影机metric camera
010全景摄影机panoramic camera， panorama camera
011框幅摄影机frame camera
012条幅［航带］摄影机continuous strip camera, strip camera
013阵列摄影机array camera
014电荷耦合器件摄影机(简称“ccd摄影机”)charge－coupled device camera
015多谱段摄影机multispectral camera
016地面摄影机terrestrial camera
017弹道摄影机ballistic camera
018水下摄影机underwater camera
019大象幅摄影机large format camera，lfc
020恒星摄影机stellar camera
021地平线摄影机horizon camera
022反束光导管摄象机return beam vidicon camera， rbv
023象幅picture format
024框标fiducial mark
025象移补偿image motion compensation，imc， forward motion compensation， fmc
026焦距focal length
027快门shutter
028中心快门between-the-lens shutter， lens shutter
029帘幕快门(又称“焦面快门)focal plane shutter， curtain shutter
030景深depth of field
031超焦点距离hyperfocal distance
032孔径(又称“光圈”)aperture
033光圈号数f-number， stop-number
034象场角objective angle of image field， angular field of view
035瞬时现场(又称“空间分解力”，其值为地面分解力2．5～2．8倍)instantaneous field－of－view， ifov
036畸变［差］distortion
037全景畸变panoramic distortion
038几何畸变geometric distortion
039径向畸变radial distortion
040切向畸变tangential distortion， tangential lens distortion
041物镜分辨率resolving power of lens
042影象分辨率resolving power of image (注：一毫米内能分辨线对条数)
043正片positive
044负片negative
045透明负片dianegative
046透明正片diapositive, transparent positive
047反转片reversal film
048盲色片achromatic film
049正色片orthochromatic film
050全色片panchromatic film
051红外片infrared film
052黑白片black-and-white film
053彩色片color film
054全色红外片panchromatic infrared film
055彩色红外片(又称“假彩色片”)color infrared film， false color film
056航摄软片aerial film
057感光度sensitivity
058感光材料sensitive material
059彩色感光材料color sensitive material
060感光测定sensitometry
061感光特性曲线characteristic curve of photographic emulsion
062光谱感光度(又称“光谱灵敏度”)spectral sensitivity
063黑白摄影black-and-white photography
064彩色摄影color photography
065假彩色摄影false color photography
066红外摄影infrared photography
067全息摄影hologram photography， holography
068缩微摄影microphotography, microcopying
069低倍放大摄影pnotomacrography
070显微摄影photomicrography
071多谱段摄影multispectral photography
072全景摄影panoramic photography
073竖直摄影vertical photography
074倾斜摄影oblique photography
075小象幅航空摄影small format aerial photography， sfap
076摄站camera station， exposure station
077摄影航线flight line of aerial photography
078摄影分区flight block
079摄影比例尺photographic scale
080摄影基线photographic baseline， air base
081摄影质量photographic quality
082航摄领航navigation of aerial photography
083航摄计划flight plan of aerial photography
084航摄漏洞aerial photographic gap
085航高flying height， flight height
086相对航高relative flying height
087绝对航高absolute flying height
088基一高比base-height ratio
089航向重叠longitudinal overlap end overlap， forward overlap, fore－and－aft overlap
090旁向重叠lateral overlap， side overlap， side lap
091骨架航线(又称“构架航线”)control strip
092曝光exposure
093摄影处理photographic processing
094显影developing
095定影fixing
096感光sensitising
097接触晒印contact printing
098投影晒印projection printing
099反差contrast
100反差系数contrast coefficient
101景物反差object contrast
102地面照度illuminance of ground
103影象质量image quality
104影象分辨力(又称“象元地面分辨力”。指象元地面尺寸。)image resolution ,ground resolution
105像片photo，photograph
106竖直摄影像片vertical photograph
107倾斜摄影像片oblique photograph
108航摄像片aerial photograph
109地平线像片horizon photograph
110像片比例尺photo scale
111数字影象(又称“数字图象”)digital image
112数字化影象digitized image
113光学密度optical density
114密度计densitometer
115测微密度计microdensitometer
116光学传递函数optical transfer function， otf
117相位传递函数phase transfer function， ptf
118调制传递函数modulation transfer function， mtf
119维纳频谱winer spectrum
120透光率transmittance
121灰楔grey wedge, optical wedae
122密度density
123灰度grey level
124象元pixel， picture element
125密度分割density slicing
126象主点principal point of photograph
127象底点photo nadir point
128地底点ground nadir point
129象等角点isocenter of photogrgaph
130等比线ipometric parallel
131像片基线photo base
132象主纵线principal line［of photograph］
133主垂面principal plane［of photograph］， principal vertical plane
134真地平线true horizon
135视地平线apparent horizon
136象地平线(又称“合线”、“真水平线”)image horizon, horizon trace, vanishing line
137象点位移displacement of image
138投影差relief displacement，height displacement
139倾斜位移tilt displacement
140主合点principal vanishing point
141核点epipole
142核面epipolar plane
143核线epipolar line， epipolar ray
144主核线principal epipolar line
145主核面principal epipolar plane
146垂核面vertical epipolar plane
147垂核线vertical epipolar line
148同名核线corresponding epipolar line
149像片方位角azimuth of photograph
150像片内方位元素elements of interior orientation
151像片外方位元素elements of exterior orientation
152像片方位元素photo orientation elements
153姿态attitude
154姿态参数attitude parameter
155像片倾角tilt angle of photograph
156航向倾角longitudinal tilt， pitch
157旁向倾角lateral tilt， roll
158像片旋角swing angle, yaw
159立体象对stereopair
160立体观测stereoscopic observation
161互补色立体观察anaglyphical stereoscopic viewing
162偏振光立体观察vectograph method of stereoscopic viewing
163立体视觉stereocopic vision
164正立体orthostereoscopy
165反立体pseudostereoscopy
166左右视差horizontal parallax， x－parallax
167上下视差vertical parallax， y－parallax
168同名象点corresponding image points，homologous image points
169标准配置点gruber point
170定向点orientation point
171内部定向interior orientation
172外部定向exterior orientation
173相对走向relative orientation
174绝对定向absolute orientation
175相对定向元素elements of relative orientation
176绝对定向元素elements of absolute orientation
177几何反转原理principle of geometric reverse(注：根据光路可逆性，建立所摄对象模型的原理)
178同名光线corresponding image rays
179全能法测图universal method of photogrammetric mapping， yнивepcaльн-ый метод
аэрофотограмметрической сьёмки(俄)
180分工法测图(又称“微分法测图”)differential method of photogrammetric mapping,
дифференцированный метод аэрофотограмметрической сьёмки（俄）
181综合法测图photo planimetric method of photogrammetric mapping， комбинированный
метод аэрофотограмметрической сьёмки（俄）
182纠正rectification
183像片纠正photo rectification
184像片平面图photoplan
185光学纠正optical rectification
186光学机械纠正optical－mechanical rectification
187图解纠正graphical rectification
188光学图解纠正optical graphical rectification
189仿射纠正affine rectification
190分带纠正zonal rectification
191多级纠正multistage rectification
192纠正图底basis for rectification
193光学条件optical condition(注：保证纠正仪上物、象平面光学共轭的条件)
194几何条件geometric condition(注：保证纠正仪上正确投影关系的条件)
195纠正元素element of rectification
196合点控制vanishing point control
197交线条件 (又称“向甫鲁条件”、“恰普斯基条件”)condition of intersection，
scheimpflug condition, czapski condition
198透视旋转定律(又称“沙尔定律”)rotation axiom of the perspective， rotational theorem， chasles theorem
199像片镶嵌photo mosaic
200光学镶嵌optical mosaic
201镶嵌索引图index mosaic
202调绘annotation
203像片判读photo interpretation
204目视判读visual interpretation
205明显地物点outstanding point．
206人工标志【点】artificial target
207辐射三角测量radial triangulation
208立体摄影测量stereophotogrammetry， twoimage photogrammetry
209模拟法测图analog photogrammetric plotting
210变换光束测图affine plotting
211光学投影optical projection
212机械投影mechanical projection
213光学机械投影optical-mechanlcal projection
214像片主距principal distance of photo
215摄影机主距principal distance of camera
216投影器主距principal distance of projector
217立体模型stereoscopic model
218几何模型geometric model
219视模型perceived model
220模型缩放scaling of model
221模型置平leveling of model
222模型连接bridging of model
223空中三角测量aerotriangulation
224空中水准测量aeroleveling
225空中导线测量aeropolygonometry
226模拟空中三角测量analog aerotriangulation
227阿贝比长原理abbe comparator principle
228波罗一科普原理porro－koppe principle
229空间后方交会space resection
230空间前方交会space intersection
231摄影测量坐标系photogrammetric coordinate system
232象平面坐标系photo coordinate system
233象空间坐标系image space coordinate system
234物空间坐标系object space coordinate system
235罗德里格斯矩阵rodrigues matrix
236构象方程imaging equation
237共线方程collinearity equation
238共面方程coplanarity equation
239投影方程projection equation
240加密点pass point
241连接点tie point
242解析空中三角测量(俗称“电算加密”)analytical aerotriangulation
243航带法空中三角测量strip aerial triangulation
244独立模型法空中三角测量independent model aerial triangulation， aerotriangulation by independent model
245光束法空中三角测量bundle aerial triangulation
246联机空中三角测量on—line aerophotogrammetric triangulation
247区域网平差block adjustment
248自检校self－calibration
249联合平差combined adjustment
250数据探测法data snooping
251粗差检测gross error detection
252选权迭代法iteration method with variable weights
253解析纠正analytical rectification
254解析定向analytical orientation
255解析测图analytical mapping
256数控绘图桌digital tracing table
257机助测图computer－assisted mapping， computer－aided mapping
258正射投影技术orthophoto technique
259微分纠正differential rectification
260正射像片orthophoto
261立体正射像片orthophoto stereo-mate
262正射影象图orthophotoquad(注：不带等高线影象图)
263正射影象地图orthophoto map(注：带等高线影象图)
264量化quantizing， quantization
265采样sampling
266重采样resampling
267采样间隔sampling interval
268数字测图digital mapping
269数字纠正digital rectification
270数字镶嵌digital mosaic
271影象匹配image matching
272影象相关image correlation
273光学相关optical correlation
274电子相关electronic correlation
275数字相关digital correlation
276核线相关epipolar correlation
277最小二乘相关least squares correlation
278目标区target area
279搜索区searching area
280邻元法neighborhood method
281数字高程模型digital elevation model， dem
282数字表面模型digital surface model,dsm
283摄影测量内插photogrammetric interpolation
284多项式法polynomial method
285双线性内插bi－linear interpolation method
286双三次卷积bi－cubic convolution
287样条函数法splines method
288有限元法finite elements method
289移动拟合法moving average method
290地面摄影测量terrestrial photogrammetry
291正直摄影normal case photography
292等偏摄影parallel—averted photography
293交向摄影convergent photography
294等倾摄影equally tilted photography
295全息摄影测量hologrammetry
296显微摄影测量microphotogrammetry
297电子显微摄影测量nanophotogrammetry
298双介质摄影测量two－medium photogrammetry
299近景摄影测量close－range photogrammetry
300超近摄影测量macrophotogrammetry (注：物距在0．l～0．0lm的摄影测量)
301直接线性变换direct linear transformation， dlt
302穆瓦条纹图(曾用名“莫尔条纹图”)moire topography
303弹道摄影测量ballistic photogrammetry
304工程摄影测量engineering photogrammetry
305工业摄影测量industrial photogrammetry
306建筑摄影测量architectural photogrammetry
307考古摄影测量archaeological photogrammetry
308生物医学摄影测量biomedical photogrammetry
309x射线摄影测量x－ray photogrammetry
310实时摄影测量real－time photogrammetry
311计算机视觉computer vision
312遥感remote sensing
313资源与环境遥感remote sensing of natural resources and environment
314主动式遥感active remote sensing
315被动式遥感passive remote sensing
316多谱段遥感multispectral remote sensing
317多时相遥感multitemporal remote sensing
318红外遥感infrared remote sensing
319微波遥感microwave remote sensing
320太阳辐射波谱solar radiation spectrum
321大气窗atmospheric window
322大气透过率atmospheric transmissivity
323大气噪声atmospheric noise
324大气传输特性characteristic of atmospheric transmission
325波谱特征曲线spectrum character curve
326波谱响应曲线spectrum response curve
327波谱特征空间spectrum feature space
328波谱集群spectrum cluster
329红外波谱infrared spectrum
330反射波谱reflectance spectrum
331电磁波谱electro-magnetic spectrum
332功率谱power spectrum
333地物波谱特性object spectrum characteristic
334热辐射thermal radiation
335微波辐射microwave radiation
336数据获取data acquisition
337数据传输data transmission
338数据处理data processing
339地面接收站ground receiving station
340数字磁带digital tape
341模拟磁带analog tape
342计算机兼容磁带computer compatible tape，cct
343高密度数字磁带high density digital tape， hddt
344图象复原image restoration
345模糊影象fuzzy image
346卫星像片图satellite photo map
347红外图象infrared imagery
348热红外图象thermal infrared imagery， thermal ir imagery
349微波图象microwave imagery
350成象雷达imaging radar
351熵编码entropy coding
352冗余码redundant code
353冗余信息redundant information
354信息量contents of information
355信息提取information extraction
356月球轨道飞行器lunar orbiter
357空间实验室spacelab
358航天飞机space shuttle
359陆地卫星landsat
360海洋卫星seasat
361测图卫星mapsat
362立体卫星stereosat
363礼炮号航天站salyut space station，op6иtaльная станция “caлют”（俄）
364联盟号宇宙飞船soyuz spacecraft, kopa6ль“coюз”（俄）
365spot卫星spot satellite，systeme probatoire d’observation de la terse（法）
366地球资源卫星earth resources technology satellite， erts
367环境探测卫星environmental survey satellite
368地球同步卫星geo－synchronous satellite
369太阳同步卫星sun－synchronous satellite
370卫星姿态satellite attitude
371遥感平台remote sensing platform
372主动式传感器active sensor
373被动式传感器passive sensor
374推扫式传感器push－broom sensor
375静态传感器static sensor
376动态传感器dynamic sensor
377光学传感器optical sensor
378微波传感器microwave remote sensor
379光电传感器photoelectric sensor
380辐射传感器radiation sensor
381星载传感器satellite－borne sensor
382机载传感器airborne sensor
383姿态测量传感器attitude－measuring sensor
384探测器detector
385摄谱仪spectrograph
386航空摄谱仪aerial spectrograph
387波谱测定仪spectrometer
388地面摄谱仪terrestrial spectrograph
389测距雷达range－only radar
390微波辐射计microwave radiometer
391红外辐射计infrared radiometer
392侧视雷达side－looking radar, slr
393真实孔径雷达real－aperture radar
394合成孔径雷达synthetic aperture radar， sar
395专题测图传感器thematic mapper， tm
396红外扫描仪infrared scanner
397多谱段扫描仪multispectral scanner． m ss
398数字图象处理digital image processing
399光学图象处理optical image processing
400实时处理real－time processing
401地面实况ground truth
402几何校正geometric correction
403辐射校正radiometric correction
404数字滤波digital filtering
405图象几何配准geometric registration of imagery
406图象几何纠正geometric rectification of imagery
407图象镶嵌image mosaic
408图象数字化image digitisation
409彩色合成仪additive colir viewer
410假彩色合成false color composite
411直接法纠正direct scheme of digital rectification
412间接法纠正indirect scheme of digital rectification
413图象识别image recognition
414图象编码image coding
415彩色编码color coding
416多时相分析multitemporal analysis
417彩色坐标系color coordinate system
418图象分割image segmentation
419图象复合image overlaying
420图象描述image description
421二值图象binary image
422直方图均衡histogram equalization
423直方图规格化histogram specification
424图象变换image transformation
425彩色变换color transformation
426伪彩色pseudo－color
427假彩色false color
428主分量变换principal component transformation
429阿达马变换hadamard transformation
430沃尔什变换walsh transformation
431比值变换ratio transformation
432生物量指标变换biomass index transformation
433穗帽变换tesseled cap transformation
434参照数据reference data
435图象增强image enhancement
436边缘增强edge enhancement
437边缘检测edge detection
438反差增强contrast enhancement
439纹理增强texture enhancement
440比例增强ratio enhancement
441纹理分析texture analysis
442彩色增强color enhancement
443模式识别pattern recognition
444特征feature
445特征提取feature extraction
446特征选择feature selection
447特征编码feature coding
448距离判决函数distance decision function
449概率判决函数probability decision function
450模式分析pattern analysis
451分类器classifier
452监督分类supervised classification
453非监督分类unsupervised classification
454盒式分类法box classifier method
455模糊分类法fuzzy classifier method
456最大似然分类maximum likelihood classification
457最小距离分类minimum distance classification
458贝叶斯分类bayesian classification
459机助分类computer－assisted classification
遥感技术造就数字地球 篇6
“坐地日行八万里，巡天遥看一千河”，从远古至今人类便有翱翔天空、俯瞰大地的梦想，并为此付出了诸多努力。曾经创造过灿烂文明的中华民族对于我们生存的这个星球的探索从未停止。如今，地球空间信息科技已经成为一个国家科学技术、经济实力和国家安全保障能力的综合体现。今年6月，第十五届中国科协年会遥感技术与智慧旅游、智慧城市论坛在贵阳举行。论坛上，童庆禧院士建议，将信息化和贵州特色的旅游相结合，以新型空间信息技术—遥感技术、空间信息系统技术、卫星导航定位技术、网络通信技术、传感技术、射频识别技术、物联网技术等支撑贵州旅游业的发展。
近日，记者采访了我国遥感技术应用领域的权威—童庆禧院士。童院士详细介绍了遥感技术与数字地球两者的技术特点与广泛用途。遥感技术是20世纪60年代兴起的一种探测技术，是根据电磁波理论，应用各种传感仪器对远距离目标所辐射和反射的电磁波信息进行收集、处理并最后提取和形成所探测对象的信息，从而对地面各种景物进行探测和识别，特别是对地球认知的一种综合技术。数字地球则是上世纪90年代末由国际上提出，是以地球坐标作为空间框架，具有多分辨率的海量数据和多维显示的地球虚拟系统，运用遥感技术对地球进行描述分析，使之变成了可视化的虚拟地球，把真实地球变成数字化的地球。遥感技术是数字化地球数据的最重要的来源，通过虚拟的地球人们能更好地对地球作进一步分析，促进对地球的了解和认知。遥感是在一定程度上相当于利用先进的探测技术，把由地球表面反射到太空的太阳辐射或者由地球表面自行产生的电磁波（红外线或者是微波），通过仪器来接收，进行复原、数据处理，最后变成能看见的影像或非影像信息。对地观测的最终目的是通过这些遥感影像对地球进行分析，判断不同的物质存在状况及其所在位置，并分析各种物质的数量及其动态过程，使人类与地球的资源环境更加和谐相处和协调发展。可以说，遥感技术是数字地球的数据基础，数字地球是遥感技术的归宿。
遥感技术与数字地球
的应用领域
遥感技术与数字地球，对于很多人来说或许比较陌生。实际上，我国的遥感技术与数字地球研究基本与国际同步，能够对地球进行完整的探测、观测和诊断。在促进我国遥感技术的发展中童庆禧院士功不可没。在他的倡导和主持下这一技术的发展被列入了国家“六五”“七五”和“八五”科技攻关项目。在一些关键技术体系的发展中更是受到国内外同行的关注。
童院士介绍，遥感科学与技术是属于交叉类的学科，首先是技术科学与地球科学的交叉融合，是在空间科学、电子科学、计算机科学、地球科学、甚至生物学及其他边缘科学交叉渗透、相互融合的基础上发展起来的一门新兴科学技术，它在国民经济建设以及国防建设等方面日益显示出独特的战略地位和意义，是国际竞争的一个战略制高点，也是许多发达甚至发展中国家竞相发展的重要领域。
童院士说，在我国，遥感科学与技术已得到广泛应用，为国家制定发展策略、资源调查、环境保护、灾害监测、重大工程、国防建设等提供了信息和技术保障。遥感技术与数字地球所涉及的领域很广泛，遥感技术主要是通过空间卫星、临近空间飞行器、飞机和无人机以及地面平台等新技术对地球的各个圈层—大气圈、岩石圈、水圈、生物圈、冰冻圈甚至智慧圈，进行调查和监测。以期了解各圈层的状况和变化、它们的相互作用、特别是与人类活动的相互作用，它们将来的发展趋势，并研究对这种状态和变化进行预测、预报和预警的可能性。
童院士详细地解释道，比如运用遥感技术可以随时获得准确的观测数据，监测土地利用情况，了解哪些耕地已经改变了利用方式，而哪些土地还可用来补改为耕地，使得国家有关部门便于宏观调控，以确保“十八亿亩耕地红线”不被突破，保证有效的粮食耕种面积。近十余年来，我国已进行了两次大规模的土地详查。随着对土地和粮食安全观念的进一步提升，今后每年都要对全国的土地利用情况清查一次，及时掌握我国的土地覆盖和土地利用情况，实施对国土的所谓“一张图”计划，警钟长鸣，使得决策者心中有数。这样对遥感技术的要求将会大幅度提高。
童院士特别强调，我国是个多灾的国家，对灾害多发地区的监测与预警是遥感技术的另一重要应用领域。譬如通过气象卫星不断地获取数据，了解台风从发生到发展的动态、强度、运移路径、登陆地点等，从而预测出将可能带来的危害，提前发出警报，提醒人民避险。对于洪水也可通过卫星遥感提前预测暴雨的位置，监测河流的行洪状况、洪水的发展态势，甚至预测洪水可能淹没的范围，为防洪救灾提供信息。灾后通过遥感技术观测地面受灾情况，评估受损程度，为灾后救援和救灾部署提供准确客观的数据。我国的地震往往发生在偏远的地区或山区，通过遥感及时了解进入灾区的道路交通情况，特别是调查和了解沿路的滑坡、塌方和泥石流的状况，为保障救援生命线的开拓和畅通提供现实性很强的信息。随着环境的恶化，我国江河湖海面临着巨大的环境冲击，水体的富营养化、蓝藻、赤潮发生的频率加快，水和大气污染的监测与治理，都需要通过卫星和飞机对各种水体进行遥感监测，了解污染状况、寻找到潜在的污染源，进行源头治理，甚至通过遥感技术还可以对外来物种的入侵及其危害进行跟踪调查。
遥感技术的重要意义
1998年1月美国提出“数字地球”战略，由此在世界上掀起了社会信息化的热潮，在半年时间内，有50多个国家都先后提出“数字地球”战略，我国也在1998年6月提出发展“数字地球”战略。所谓“数字地球”是在遥感技术的支持下，适时采集全球地表信息，在计算机网络上构建一个虚拟地球，反映现实性很强的地学空间信息，实施经济、政治、科学研究的全球战略。此后，“数字地球”概念又衍生出数字农业、数字林业、数字国土、数字国防等等，社会信息化进程呈现加速的发展态势。遥感技术的发展与普遍应用为信息化社会的到来与发展奠定了必要数据和信息基础。在从数字地球向智慧地球的发展中遥感又必将出演新的角色、担当新的任务。
童院士认为，中国政府十分重视遥感技术的发展，自“六五”起直到现在，在国家相关科技攻关、支撑计划、863高技术发展等计划中持续支持了一系列遥感技术与应用研究项目，获得了一批具有国际水平的研究成果。航空、航天遥感技术已在资源与能源调查、环境与灾害监测、海洋与大气观测、土地与城市规划和国家安全等领域得到广泛应用。尤其在航天领域，遥感对地观测是卫星家族的重要任务。它的发展对于建设包括数据获取、传输、处理、存储与分发服务的业务化运行系统，开展综合性对地观测前沿技术研究，构建专业化、系统化、集成化、标准化、实用化的遥感数据库和遥感信息库具有决定性的作用。以遥感信息为基础，结合其它信息资源，建设遥感应用系统和数字地球科学平台，进而开展应用示范研究是当前遥感技术发展的一项重要任务。作为国家空间对地观测体系的重要组成部分，遥感承载着满足国家重大战略需求，为经济社会可持续发展提供可靠的科学数据，为国家宏观决策提供科学支持的重任。同时遥感作为一门新兴的科学技术还将在支持空间地球信息科学发展中起到重要作用，为地球系统科学的发展作出应有的贡献。
童庆禧院士在遥感技术和应用方面做出了突出贡献。“六五”期间主持国家重点科技攻关项目“黄淮海中低产田综合治理”中遥感技术应用课题，“七五”期间主持了对我国遥感技术发展有重要影响的“高空机载遥感实用系统”的科技攻关和系统建设任务。在国家“八五”科技攻关期间，他担任了“遥感技术应用”国家攻关项目指挥长，在自然灾害的遥感监测与评估、主要农作物遥感估产、新型技术发展等方面做出了重要的努力。在国家“九五”科技攻关期间，他不仅参与国家科技攻关“遥感、地理信息系统和全球定位系统的技术集成与应用研究”项目的论证，在项目中担任了专家组成员，而且还承担了项目中“新型遥感技术发展”课题组组长。自上世纪70年代末以来，其科研成果曾14次获国家及省部级科技奖励，其中包括一次中国科学院自然科学一等奖，两次中国科学院科技进步特等奖；2002年获得国际光学工程学会（SPIE）颁发的“国际遥感科技成就奖”，2004年获泰国诗琳通公主颁发的金质奖章，2009年获亚洲遥感突出贡献奖。面对这些荣誉，童院士认为是对他在遥感技术创新发展之中的激励和动力。
面对记者提出遥感技术实现如何实现创新驱动发展的问题，童院士耐心地解释道：第一，随着遥感所利用电磁波范围不断扩大，遥感信息、遥感技术对数据获取的分辨能力会越来越高。早期可视化影像就像黑白照片，后来出现的多光谱技术也只有3～4个波段合成彩色图像，随着波段的增加到光谱分辨能力越来越高，由原来的全色或整个可见光范围进行的遥感到现在的高光谱遥感，其光谱覆盖可以跨越紫外、可见、近红外、短波红外甚至到热红外（一次遥感可能达到几百甚至上千个波段），这就可能获得被测物体的光谱响应。光谱分辨率越高就能越体现物体的物理特性或本征特性。第二，随着空间分辨率的不断提高，在遥感影像上所显示的东西越来越细微和越来越清晰，所能分辨出的物体也就越来越细小。遥感技术的创新发展驱动着遥感能力向更高、更快、更准、更精的方向发展。第三，随着遥感技术的发展，它的应用范围越来越广泛。空间分辨率和几何稳定性的提高，人们可以用来绘制比例尺更大或更为精细的地图，可以对城市、土地、植被、森林进行更为精细的调查，对自然灾害的破坏程度作更准确的了解。光谱的差异可以把不同的地物和物质区分得更清楚，如不同的农作物、不同的矿物、不同的树种、农作物和森林的病虫害，甚至不同的建材等，也可以监测水体的富营养化，及早发现蓝藻水华和赤潮。通过创新提高技术水平，使得遥感能力越来越强。第四，技术的创新会加快应用上的创新，例如，在提高遥感影像的时间分辨率或将遥感影像按时间序列进行分析，可助于提高天气预报水平和城市的精细化管理，如通过发现违章建筑，违法垃圾的堆放地，城市积水和道路的损坏分析等。雷达影像的干涉测量还可发现和监测城市地面的塌陷等等。总之，遥感的应用领域越来越广泛，也更受到政府和百姓们的的重视。
童院士表示，遥感技术的提高和不断创新，将极大地丰富地球信息科学的内涵，地球信息科学的发展也必将为“数字地球”战略的发展提供理论、方法与技术支持。反过来，“数字地球”战略为地球信息科学的发展提供了前所未有的机遇，并会促进地球系统科学的发展。遥感应用于经济社会发展的各个领域，也有助于提高政府的科学决策能力和政府职能的转变，为我国全面建成小康社会提供信息支撑和决策支持。我国正在实施的高分辨率对地观测国家重大科技发展专项和空间基础设施的建设将更大幅度提升我国的遥感对地观测能力和空间遥感信息服务的能力和水平。
据了解，目前我国的卫星管理和运营基本还在国家层面运行，还在不同程度上存在体制和机制的诟病。每个卫星实行由国家不同部门按业主制进行管理并各自运营的方式虽有利于我国卫星遥感与管理部门的业务相结合，但容易造成各自为政，国家的完全性的投入对运行部门不构成压力，难于实现数据、信息资源共享，更难于发挥遥感对地观测的商业或经济价值。为此，童院士建议加快在空间遥感领域的体制和机制的创新步伐，走以企业为主体的技术创新和体制、机制创新道路，培育和发展从遥感卫星的研制、发射、测控到卫星数据的接收、数据的处理、产品的生成以及遥感卫星的应用和空间信息服务的商业化模式。这是空间遥感卫星，更是航空遥感产业发展的必然趋势和必由之路。
数字摄影与遥感 篇7
1 摄影测量与遥感技术在建筑工程建设中的重要性
摄影测量与遥感技术其原理是在非实地接触的基础上,以物体传送到传感器上的信息数据显示方式来实现对目标的勘测。摄影测量与遥感技术,集全球定位技术、遥感技术、信息技术以及地理技术等功能与一体,测量范围广,信息容量大,工作时间短,时效性强,分辨率高,影像准确,技术经济效益高。同时,不需要户外作业,可以减少环境因素的影响,降低投入成本。此外,还可以实现对目标动态的实时观察,通过对遥感图像的分析和必要数据处理,能获取所需要的信息数据。随着工程建设项目规模的日益扩大以及测量技术的不断进步,摄影测量与遥感技术在建筑工程建设中的应用越来越广泛。
建筑工程建设除了受政治、经济等基本因素的影响外,还受工程所及在地区及周边区域地质、水文、气候、地貌等自然环境影响,因而在建筑工程建设初期阶段,需要对地形数据进行勘测和采集,其勘测与集采质量的好坏直接影响到工程建设质量的优劣。一旦在勘测和集采过程中出现失误或错误,会造成勘测数据失真,从而使工程设计质量受到影响,这在很大程度上会给工程施工带来安全隐患,最终导致不可避免的损失。
传统的地面勘测和地形数据集采方式,受技术手段及自然环境条件的影响,工作周期长,会消耗大量的人力、财力和物力,工作效率低。摄影测量与遥感技术,它克服了传统地面勘测的不足,巧妙地将摄影测量与遥感技术应用建筑工程建设中,可以节约一定的人力、物力、财力,扩大测量覆盖范围,实现动态勘测,提高勘测速度。同时,通过对数据的技术分析和判定,可以为工程勘测提供可靠的地形地貌、地质构造和地物判别等数据信息,从为工程建设质量的提高奠定良好基础。
2 摄影测量与遥感技术在建筑工程建设中常用的技术方法
(1)高精度轻小型的低空遥感平台。低空遥感平台是摄影测量与遥感技术在建筑工程建设中较为常见的技术方法之一。它机动性能好,灵活性强,精确度高,经济实惠,受云层影响小,易于获取低空数码影像资料,同时可以放大比例尺测图,这在很大程度上弥补了传统摄影测量和现有航空遥感影像技术的不足。
(2)卫星遥感影像技术。卫星遥感影像技术主要通过各种星载的非接触传感器获取模拟的或数字的影像,然后再以解析和数学化的方式对所需要的数据信息进行提取,并将其存储在空间信息系统中,最后再借助可视化和符号化的技术方法对这些信息进行管理、分析和表达,形成最终所需要的产品,使其能够应用到各个领域中。卫星遥感影像技术摄影成像方式灵活多样,周期较短,立体成图精准、模型构建方式多元化,是现代工程项目获取大比例尺地理空间数据信息至关重要的技术手段。
(3)多源地质空间数据挖掘技术。多源地质空间数据挖掘技术是一种从多源对地观测数据中挖掘和提取潜在的、有价值的地学信息的技术方法,是地质学、地理信息系统、空间数据挖掘技术、模式识别和可视化技术相结合而成的重要产物,它满足了海量的地质空间数据处理的需要。多源地质空间数据挖掘技术,包括了GIS数据图像信息识别、立体观察的图像信息识别、多源数据融合的信息识别等多种功能,在图像分析和统计模式识别的基础上,借助神经网络、模糊识别和专家系统等技术来实现图象光谱特征的自动分类,进而自动识别影像,再结合GIS数据库中的信息,确定应用目的的地学属性。
(4)机载激光雷达技术。机载激光雷达技术是一种安装在飞机上的机载激光探测和测距系统,主要通过发射受控制的激光,利用激光光束的反射和散射回波,对地面和地面上的测量目标进行扫描和定位。机载激光雷达技术是为综合航摄影像和空中数据定位设计而成的,融激光测高计、GPS全球定位系统和惯性导航系统(IMS)等功能为一体,它可以快速、高精度和高空间分辨率地测绘出所在地区的真实地形图,直接获取地面点的三维坐标数据,为数字制图和GIS应用提供精确的地面模型数据;同时,不需要大量的地面控制点,作业周期快、时效强,采集的高程点密度大,高程数据精度受航高限制小、精确度高,能够满足各种工程需要。
3 摄影测量与遥感技术技术应用中应把握的关键点
(1)明确摄影测量与遥感技术在建筑工程中的应用特点。当前,摄影测量与遥感技术在建筑工程建设中虽然得到了一定的应用,但在实际应用过程中还需要结合具体的问题进行具体分析,切不可随意盲目的套用,否则往往会适得其反,影响其最终的测量结果,造成不必要的损失产生。因此,在将摄影测量与遥感技术应用到实际工程建设选线选址勘测中时,需要把握好以下特点:一是对勘察测量成果的精确度要求较高,勘察测量数据信息应进行有效的提取、处理和修正,勘测成果质量应及时进行验证;二是勘察测量过程中需要从点到线到面,由浅入深,由表及里,不断深化;三是应进行外业重点验证,以确保工程地质地貌勘测质量的可靠性。四是根据不同应用目标的SAR和可见光反映地物不同特性,在获取不同采用地貌地质特征、土壤性质、灾害评估方面应采取不同的融合方法。
(2)把握定点航空摄影和无地面控制的高精度对地目标定位。首先,要加强对多传感器航空遥感集成平台的深入研究,以更好地把握定点摄影成像和无地面控制的高精度对地目标的直接定位,实现实时测图以及实时数据库更新。当完成图像识别和解译后,可以借助数据挖掘技术对图像解译成果进行合理开发和利用,使之生成专题成果,并构建地学模型,以满足用户需求;在利用量测数码相机对被测目标进行摄影拍摄时,应注意将量测数码相机安装在全站仪的望远镜上,以便于导线测量的开展,同时摄影所得的每张影像对应的方位元素可以从全站仪的读数和导线测量中直接分析出来
(3)把握好航拍数据获取。首先应注意在飞行器上搭载好飞控计算机,根据差分GPS技术明确影像目标的实地航拍位置,获取视频序列影像,然后在此基础上整合分辨率较低的视频序列影像,并一一进行匹配,接着,利用姿态传感器的输出信号实现对飞行器航行姿态的自动测量和控制,使其能够实时、自动、安全、可靠地将所获取到的航拍数据传输到地面监控计算机系统中。
总之,随着社会经济和科学技术的不断发展,摄影测量与遥感技术逐渐走向高精度化、智能化、现代化以及数字化,为我国的地质测绘、资源勘测、土地资源测量等工作提供了有力的保障。摄影测量与遥感技术在建筑工程建设中的应用,满足工程施工中经济和技术的要求,不仅可以提高工程选线质量和勘测质量,而且可以节省基建投资财力、物力、人力,有效确保建筑工程建设质量,具有广阔的发展前景和利用价值。在新时期,新的形势下,我们应做到与时俱进,不断更新观念和补充专业知识,及时关注国内外前沿技术动态和发展,在分析、学习、借鉴的基础上有所创新,从而提高工程测量技术层次和水平。
摘要：随着工程建设项目规模的日益扩大以及测量技术的不断进步,摄影测量与遥感技术在建筑工程建设中的应用越来越广泛。本文从摄影测量与遥感技术在建筑工程建设中的重要性入手,探讨了摄影测量与遥感技术在建筑工程建设中常用的技术方法,并对摄影测量与遥感技术技术在建筑工程应用中需把握的关键点提出了一些建议,以供为实际工作提供一定的理论指导作用。
数字遥感图像清晰度评价研究 篇8
随着数字遥感成像技术的快速发展, 各应用领域对图像质量的要求也在不断提高, 图像清晰度逐步成为判定图像质量水平的重要指标[1]。然而, 当前图像清晰度客观评价方法还不够成熟, 开展通用的图像清晰度客观评价方法研究, 实现大规模数字图像的快速评判, 对处理和应用遥感图像具有十分重要的意义。
图像清晰度的评价方法通常可以分为两类:一是相对清晰度评价, 即对不同模糊程度的同一图像, 评价其清晰程度, 主要反映图像随模糊程度逐渐变化表现出的单调性和一致性等特征;二是绝对清晰度评价, 即能够对不同模糊程度的各种图像内容进行评价, 主要反映与图像内容无关的图像清晰程度判定结果。
近年来, 有代表性的图像清晰度评价方法有边缘检测法、频谱函数法、熵函数法等[2,3,4]。这些方法主要在一定程度上反映图像相对清晰度评价结果, 难以实现图像绝对清晰度评价。本文在对现有方法分析研究基础上, 结合遥感图像的特点, 提出一种基于边缘对比度的评价方法, 能够较好地实现对不同遥感图像内容的清晰度评价。
1 当前图像清晰度评价的常用方法
数字图像的评价过程可以表述为将图像转化为代表明暗程度的数字矩阵, 运用各种图像清晰度评价函数, 经计算分析实现清晰度量化评价。目前大多数图像清晰度评价测量方法是进行图像边缘检测、频谱分析或者整体信息熵的计算, 与之相对应的结果是, 图像细节越丰富, 对比度越高, 图像越清晰。
1.1 边缘检测法
根据边缘检测原理, 准确聚焦的成像系统图像清晰, 有较锐利的边缘[5];系统离焦时, 高频分量减小, 图像边缘相对平滑。边缘检测法可根据图像特征选择不同算子, 通过计算和分析图像灰度梯度来评价图像的清晰度:
式中:Sx和Sy是由各种边缘检测算子 (如Sobel或Prewitt算子) 得到的x和y方向上的图像灰度梯度[6]:
式中:fx和fy是x和y方向上的灰度差。
1.2 频谱函数法
根据图像频谱分析原理, 聚焦图像具有清晰的轮廓, 包含的高频分量多[7]。频谱函数通过统计图像的高频分量, 达到评价图像清晰度的目的。这种方法可以基于傅里叶变换、拉普拉斯变换或者小波变换, 其中小波变换函数可以将图像高频和低频信息分离, 更便于对图像进行分析和评价。因此, 基于小波变换的高通滤波器目前被更多地研究应用于图像清晰度评价。该方法首先应用小波函数获得图像的高频信息:
式中:f (x, y) 为图像坐标x和y处像素灰度值;*表示卷积运算;H0表示高通滤波器。
进而, 对整幅图像的高频信息的能量进行累加即得到最终的评价结果:
1.3 熵函数法
由于聚焦的清晰图像和离焦的模糊图像之间信息含量不同, 通过对数字图像的信息熵进行计算, 便可用于图像清晰度评价。
式中:E (f) 表示图像能量;J (f) 表示图像熵。根据香农信息理论, 熵越大信息量越大, 即当E (f) 一定时, J (f) 越大, 则图像越清晰。
上述评价方法虽然能够在一定条件下表达图像清晰度, 但还分别存在一些不足, 如边缘检测法抗噪声能力较差, 熵函数法灵敏度不高, 频谱函数法计算量很大等。通过分析比较, 本文选择在边缘检测法的基础上, 融合图像对比度分析方法, 开展了基于边缘对比度的图像清晰度评价方法研究。
2 基于边缘对比度评价方法
2.1 图像边缘特征
图像边缘是指图像局部特性的不连续性, 如灰度级的突变、纹理结构的突变等。边缘广泛存在于目标与目标、物体与背景、区域与区域之间, 它是图像分割处理所依赖的重要特征。数字图像的边缘通常表现为灰度的阶跃不连续, 即图像灰度突然从一个值变化到另一个值, 在实际图像中阶跃边缘图像是较少见的, 由于空间分辨率、图像传感器、系统聚焦程度等原因, 会使不同模糊程度阶跃边缘变成斜坡边缘, 即它们的灰度变化不是瞬间的, 而是跨跃一定的距离。
为表示不同模糊程度的图像边缘特性, 可以利用下式求出灰度梯度[8]:
式中:f (x, y) 为图像坐标x和y处像素灰度值。对图像边缘的法向梯度值进行统计, 即可用于对比反映图像的清晰程度。
2.2 确定边缘位置和法线方向
将图像按照式 (8) 进行梯度计算, 进而以1×3的窗口按水平和竖直方向, 分别在梯度值确立的区域中移动, 对窗口内的梯度求和, 每个像素点计算两个方向的值, 扫描一遍后, 即可得到具有最大梯度的边缘位置W (x, y) 和边缘法线方向:
2.3 边缘对比度评价过程
对于图像边缘来说, 像素间对比度越高, 清晰度越高[9]。因此, 在确定图像边缘的基础上, 进行对比度量化分析, 即可确定图像的清晰度:
式中:d (x, y) 为选定区域的对比度;max[fΔ (x, y) ]和min[fΔ (x, y) ]分别为该区域内像素的灰度最大值和最小值[10]。
依据确定的图像边缘相关信息, 在W (x, y) 位置沿图像边缘法线方向各左右各取10个点, 共21个点, 灰度值分别为fi, i=-10, -9, …, 10。以1×3的窗口沿边缘法线方向移动, 计算窗口内像素对比度di, i=-9, -8, …, 9。进而将各对比度值由大到小排序, 提取最大对比度值dmax, 并对排在前面的3个对比度取平均值μ。通过获取dmax和μ这两个参数反映图像边缘达到的最高对比度特征。
基于远距离遥感成像目标能量传递损失明显, 图像的灰度差相对较小, 以及人对图像的主观视觉分辨与对比度的关系, 把dmax的阈值定为0.15, μ的阈值定为0.1。当dmax>0.15, 并且μ>0.1, 则认为图像视觉上感觉轮廓清晰, 满足清晰度要求。
3 实验数据
选取由清晰到模糊的两组不同目标遥感图像, 如图1所示, 分别按本文方法对各图像进行清晰度评价计算, 结果见表1。
根据图1与表1的数据对照分析, 评价计算所得结果与人的视觉对图像清晰度是相符的, 图1中A1的评价值最大且超过了设定的阈值, 从相对清晰度而言最清晰, 并达到了期望的清晰度要求。其他图像中, 只有图1中B1基本达到设定的清晰度要求, 其余图像均不满足要求。通过对取得的图像清晰度量化结果对比分析, 能够为及时调整成像设备的聚焦精度或进行图像清晰化处理提供有益的参考。
4 结论
本文提出的基于边缘对比度遥感图像清晰度评价方法, 具有单调性、一致性等特点, 既能够对相同遥感图像内容不同模糊程度进行对比评价, 也能在一定程度上对不同遥感图像内容清晰程度进行客观评价, 能够准确、高效判断大规模数字图像的质量, 对促进成像设备的发展及提升图像处理水平, 获取满足要求的高清图像, 具有重要的应用价值。
参考文献
[1]陈亮, 李卫军, 谌琛, 等.数字图像清晰度评价函数的通用评价能力研究[J].计算机工程与应用, 2013, 49 (14) :152-155.
[2]崔作龙, 徐长松.图像清晰度的量化测量探究[J].实验技术与管理, 2012, 29 (5) :49-51.
[3]李峰, 陈志刚, 储金宇, 等.图像清晰度检测方法[J].计算机工程与设计, 2006, 27 (9) :1545-1547.
[4]徐贵力, 刘小霞, 田裕鹏, 等.一种图像清晰度评价方法[J].红外与激光工程, 2009, 38 (1) :180-184.
[5]王欣, 安志勇, 杨瑞宁, 等.基于图像清晰度评价函数的CCD摄像机自动调焦技术研究[J].长春理工大学学报, 2008, 31 (1) :11-14.
[6]张亚涛, 吉书鹏, 王强锋, 等.基于区域对比度的图像清晰度评价算法[J].应用光学, 2012, 33 (2) :293-299.
[7]刘昶, 王玲.基于小波的离焦模糊图像清晰度判定[J].计算机应用与软件, 2008, 25 (7) :239-240.
[8]范媛媛, 沈湘衡, 桑英军, 等.基于对比度敏感度的无参考图像清晰度评价[J].光学精密工程, 2011, 19 (10) :2485-2493.
[9]倪军, 袁家虎, 吴钦章, 等.基于边缘特征的光学图像清晰度判定[J].中国激光, 2009, 36 (1) :172-176.
数字摄影与遥感 篇9
遥感技术是远距离感知目标反射或自身辐射的电磁波特性, 对目标进行探测和识别的技术。该技术可以快速获取大范围信息, 目前已广泛应用于军事和民用。为了培养遥感技术人才, 全国本科和高职院校很多专业都开设了遥感课程, 如测绘、林学、土地资源管理、城市规划、农业资源环境等专业。本科院校和高职院校根据各自的人才培养目标选择课程的教学内容并确定相应的课时。
高职院校人才培养以社会需求为目标, 培养应用型人才。作为高职测量专业学生的必修课, 《遥感数字图像处理》课程的教学内容, 应结合实际工程中常用的遥感图像处理技术所需的知识来选择, 本文以遥感技术在测绘中的应用为基础, 结合作者在《遥感数字图像处理》课程教学中存在的问题, 对高职测量专业《遥感数字图像处理》教学的内容和教学方法进行探讨。
1 遥感技术在测绘中的应用
随着经济的发展, 土地利用状况不断变化, 为保持土地利用数据的现势性, 可以利用遥感技术完成土地利用变更调查和动态监测, 并制作相应的专题图[1,2,3];另外人们对地形图和各种专题地图的需求量迅速增加, 尤其地形图数据的现势性是数据应用的关键, 目前遥感技术已应用于地形图的更新[4,5,6], 比常规方法更快、更高效, 地形图要素更新内容较完整, 精度可靠。因此遥感技术在测绘领域的应用主要包括更新地形图、土地利用变更调查和动态监测、专题图制作三个方面。
2 遥感课程教学内容与方法探讨
2.1 遥感课程教学内容探讨
高职遥感教材有多个出版社出版的《摄影测量与遥感》, 该类教材侧重摄影测量, 遥感只是其中的一章, 遥感的主要技术内容涉及不全、不详细;另外黄河水利出版社出版的《遥感测量》教材, 注重数据处理的理论方法, 实践内容较少;目前我院采用的教材是重庆大学出版社出版的《遥感数字图像处理》, 该教材主要是注重实践, 软件操作占教材的70%以上, 对遥感的基本理论知识涉及的不多、不全, 更像是一本实训教材, 通过近2年对该课程的教学发现对于没有任何遥感基础的学生而言, 只采用该教材, 学生学习有一定的难度。虽然高职学生的培养目标是技能型应用人才, 但也不能一味追求技能操作, 而忽视理论学习, 且不利于学生知识点的理解掌握和以后的发展。
通过遥感技术在测绘中的应用分析, 实际工作中主要涉及到多景图像不同时间、不同分辨率、不同传感器的图像同时处理, 进行地形图更新、土地利用变更调查、土地利用动态监测等[6,7,8,9], 所涉及到的知识点应重点讲解, 又考虑到学生的遥感“零”基础, 授课内容需包含遥感基础知识和测绘工程中常用遥感图像处理技术。鉴于此, 笔者建议根据表1选择理论教学内容和实训课程内容。在讲授上述教学内容的过程中, 除了可以参考其他高职遥感教材以外, 建议多收集一些期刊、硕博论文的部分章节为辅助教材。对于实践教学所需数据, 可以采用软件自带的数据和从网站上下载的免费数据来完成实训内容[10]。
期刊上有很多工程实例中遥感图像的处理步骤写的比较全面, 有利于学生对遥感技术在工程中的应用了解, 提高他们对该门课程的学习兴趣。硕博论文虽然研究的内容比较深, 但是很多硕博论文的基础知识部分写的很详尽, 便于知识的理解。
2.2 遥感课程教学方法探讨
1) 项目教学法。以工程实例为基础, 让学生了解遥感技术在工程项目中的应用及处理步骤, 激起学生对该门课程的学习兴趣。收集地形图更新、土地二调中遥感的应用、国情监测中遥感技术的应用等。
2) 理论与实训双重视。两者同等重要, 理论是实践的基础, 如果学生没有基础理论, 实训课时只能是盲目地练习软件的使用, 只有对每个模块处理的目的和意义有所了解, 才有兴趣学习和练习。教师在讲授理论教学的内容时, 可以省去中间的公式推导, 让学生了解什么情况下用该公式, 在软件中哪个模块可以完成该公式对图像的处理即可;通过实训课程的练习, 不仅可以增强他们对理论知识的理解, 而且可以提高他们对该门课的兴趣, 同时培养其独立解决问题的能力。
3) 多媒体教学。理论教学可以制作多媒体课件, 辅助教师授课;对于实训内容可以借助一些视频制作软件, 比如Camtasia Studio 6录制软件的操作过程, 并配以文字注释, 在授课时配上教师详细的讲解, 可以提高学生学习erdas等英文软件的学习兴趣, 学生学习起来也更直观、更便捷, 且便于学生课后复习掌握。
4) 引导学生拓展学习。由于课时有限, 所以在讲授的时候, 都是讲授最基础、最常用的知识和处理步骤, 可以给学生拷贝一些期刊文献或者推荐辅助教材, 让他们能够利用业余时间扩充遥感知识;在erdas软件的每个菜单中都有HELP帮助菜单, 学生除了练习实训课程内容外, 可以通过HELP菜单调出软件的帮助文件, 查看每个菜单的详细说明, 同时便于以后学习和使用上课时未讲解的菜单模块。
3 结语
严峻的就业形势下, 用人单位对大学生的专业技能与素质提出了更高的要求。高职院校课程内容的设置应根据社会需求而定, 以此为目标和依据, 培养他们的专业知识和技能。本文通过收集遥感在测绘工程中应用的文献资料, 了解遥感技术在测绘中的应用内容, 设计和探讨遥感课程理论教学和实训教学内容, 以期培养有针对性的测量专业遥感应用型人才。
摘要：以遥感技术在测绘中的应用为基础, 分析了《遥感数字图像处理》课程教学中存在的问题, 并设计和探讨了遥感课程理论教学与实训教学的内容、方法, 以期培养出有针对性的测量专业遥感应用型人才。
关键词：高职院校,测量,遥感技术,教学
参考文献
[1]宣滨, 吴良才.遥感技术在测绘科学中的应用[J].科技风, 2010 (1) :196.
[2]金时华.遥感技术在土地利用动态监测中的应用[J].测绘与空间地理信息, 2006, 29 (1) :98-100.
[3]赵元霞, 王沛.遥感技术在地籍测量工作中的应用情况分析与评价[J].技术应用, 2013 (8) :102-103.
[4]赵敏, 陈卫平, 王海燕.基于遥感影像变化检测技术的地形图更新[J].测绘通报, 2013 (4) :65-67.
[5]杨泽运, 康家银, 赵广东.利用QuickBird全色遥感影像更新城市大比例尺地形图[J].测绘工程, 2005, 14 (2) :29-31.
[6]谢岩.利用QuickBird遥感影像的更新1∶10 000地形图[J].测绘与空间地理信息, 2012, 35 (12) :100-101.
[7]张灿荣, 伍素贞.利用遥感进行土地利用动态变化监测——以东莞市长安镇为例[J].地矿测绘, 2007, 23 (3) :17-19.
[8]方剑强, 陈中岳.谈谈卫星遥感影像数据在土地变更调查中的应用——以杭州市区2007年度为例[J].数字国土, 2008 (7) :54-56.
[9]王树文, 刘俊卫.遥感与GIS技术在地理国情监测中的应用与研究——以天津市为例[J].测绘通报, 2012 (8) :51-54.
数字摄影与遥感 篇10
近年来, 快速发展的CMOS图像传感器因具有高集成、功耗低、工艺简单和开发周期短等优点, 已被广泛应用在工业、监控、航空和航天等众多领域[1,2]。目前我国航天领域中摄像设备的分辨率普遍不高, 画面质量有待提高, 严重制约着我国空间可视监控技术的进一步发展[3], 因此研究以CMOS图像传感器作为光电转换器件的数字高清遥感成像技术, 在航天领域具有较高的实际应用价值。
1 硬件平台及基本工作原理
本文主要采用了CMOS图像传感器、可编程逻辑门阵列FPGA、第二代双倍速率同步动态随机存储器 (Double Date Rate Synchronous Dynamic Random Access, DDR2) 、视频串行器等, 搭建了一个可实现图像实时采集、预处理及传输功能的高清成像系统, 如图1所示。本文采用的传感器是APTINA公司的MT9M034, 它集成了模拟图像采样和模数转换及在片自动曝光等功能, 并支持720p60的高清视频, 具有重量轻、体积小、功耗低、动态范围宽等优点, 适合航天的应用场景。
FPGA作为系统主处理器, 主要完成对传感器的初始化和接口控制, 并对传感器输出的图像数据进行采集和预处理, 以提高图像质量并供显示, 这些处理主要包括时序调整、图像类型转换、图像预处理、数据存储、高清数字分量串行接口 (High Definition Serial Digital Interface, HD-SDI) 视频合成等。本文FPGA选用的是Xilinx公司的XC6SLX75t, 它内部具有丰富的逻辑、存储资源及用户接口。
为了将图像传输至监视器上呈现出来, 本系统选用了National Semiconductor公司的芯片LHM0340作为数字视频串行器, 它对接收到的亮度和色差信号的并行数据进行并串转换, 输出HD-SDI数据流并送往监视器。
2 FPGA设计
根据模块化的设计思路, 将FPGA的功能分为主控制接口、传感器接口、图像预处理等6个子模块来实现, 如图2所示。
2.1 时钟管理模块
时钟管理模块接收外部晶振输入的74.25 MHz时钟, 再利用FPGA的时钟管理资源和全局时钟资源产生74.25 MHz和148.5 MHz的全局时钟。其中, 除DDR2控制模块和数字视频合成模块使用了两个全局时钟外, 其他模块均使用74.25 MHz全局时钟。
2.2 主控制接口模块
如图2所示, 该模块连接其他各模块并控制它们的运作, 产生其他各模块的复位信号并通过对寄存器读写的方式产生系统控制信号;另外, 主控接口模块还支持通过异步串口连接上位机进行通信和控制。
2.3 传感器接口模块
传感器接口模块的主要功能是对CMOS传感器进行复位及内部寄存器的配置、采集传感器输出的Bayer模式图像数据并输出符合格式要求的图像数据。该模块与传感器通过I2C接口进行通信, 由于传感器的分辨率是1 280×960, 为符合数字高清的标准, 需对其稍作调整, 转换为1 280×720的分辨率。
2.4 图像预处理模块
由于航天应用场景中存在多种光照环境, 且遥感画面动态范围较大, 为了使获得的图像在各种光照环境下都能呈现最佳的效果, 图像预处理模块采用了多种算法对传感器输出的图像信号进行处理, 这些处理包括坏点校正、去马赛克、自动白平衡、色彩校正、伽马校正、色度空间转换、宽动态处理以及色度/亮度/饱和度/对比度调整。在FPGA设计时, 将该模块分割为8个算法子模块和一个控制子模块, 如图3所示。
各模块的输入参数均通过主控模块配置。其中, 宽动态处理、色彩校正和色度空间转换均采用了Xilinx公司的IP核予以实现, 色度/亮度/饱和度/对比度调整则采用Lattice公司的IP核, 对其他几个模块介绍如下。
2.4.1 坏点校正模块
本模块接收到的Bayer阵列型图像数据, 其特点如图4所示, 对任一像素而言, 若其为坏点, 则可利用同一行中其左右相邻同分量的两个像素值来纠正。
为得到3个相邻的同类型分量像素, 需得到5个连续的像素。因此将模块的输入图像数据作4级延迟, 与当前输入的数据一起组成5个像素。对于这5个像素的中心像素, 计算出其左右相邻两个同分量像素的平均值, 再分别乘上1.25、1.5和2的系数构成3种阈值以供不同场景使用。
根据主控制接口模块的指示, 从3种阈值中选择一种作为当前阈值, 对中心像素进行判断, 若超出该阈值则判为坏点, 用已计算出的其相邻同分量的平均值代替该像素的值, 否则保持不变。利用FPGA来设计这一算法, 可实现流水线式的坏点检测与校正功能。
2.4.2 自动白平衡
自动白平衡算法有很多, 其中应用极为广泛的是基于灰度世界理论:对于任一幅图像, 当它有足够的色彩变化时, 则它的RGB分量的均值会趋于相等。
相对于其他算法而言, 该算法简单可靠且便于硬件实现, 本文采用的即是这种基于灰度世界假设的算法[4], 如图5所示。
图像分割判断模块首先把图像分块, 对每一块计算其像素的标准差 (即颜色变化的情况) , 判断是否是大色块, 是否是过亮块、过暗块。对于标准差越大的图像块, 说明其颜色越丰富, 越符合灰度世界理论的假设, 权重越大;而标准差越小的块则权重越小。
计算模块根据图像分割模块提供的信息, 进行全局的块选取, 并按照灰度世界的假设进行计算, 得到矫正过的图像数据。
2.4.3 去马赛克
去马赛克算法的目的是将Bayer格式的图像信号通过插值处理去马赛克, 转化成完整的RGB信号。本模块选用的是改进的线性插值法[5]。
本模块设有4个行缓存, 用于接收输入的图像数据。将当前输入的图像数据以及从4个行缓存中读出的数据分别进行5级延迟, 则可得到5×5的Bayer数据块。按照数据块中心像素为R/G/B何种分量以及与其领域各像素相对关系的不同, 可总结出4种情况, 分别如图6所示, 中心像素点的坐标为 (3, 3) 。对待插值像素 (中心像素) 的5×5邻域内数据块在不同情况下通过不同的公式进行插值运算即可得出中心像素点R、G、B三分量的值。
2.4.4 伽马校正
大多数的显示设备的输入电压与显示的彩色图像强度成非线性的关系, 为了使显示图像和真实图像相符, 得到更加自然、真实、悦目的画面, 有必要对因为显示器特性造成的非线性误差进行伽马校正。
本模块通过预先设定伽马校正数据表, 通过上位机经过异步串口写入FPGA, 存入只读存储器中, 再进行查表获取伽马校正后的数据。
2.5 DDR2控制模块
DDR2控制模块通过管理DDR2存储芯片将图像预处理模块输出的YCb Cr格式数据进行缓存并输出。其功能通过3个子模块来实现, 如图7所示。子模块1将接收到的16 bit并行数据进行缓存;子模块2为Xilinx公司的DDR2控制器IP核, 它将子模块1中的缓存数据以32位写入DDR2, 同样以32位读出发送至子模块3再次进行缓存, 最终恢复成16 bit并行数据输出。
2.6 数字视频合成模块
数字视频合成模块按照HD-SDI格式将数据合成为并行数据, 并送入串行器进行并串转换。该模块的功能通过3个子模块来实现, 分别是打包子模块、编码子模块、串行器接口子模块。
打包子模块接收DDR2控制模块输出的图像数据, 通过对Y分量和C分量分别低位填零扩展至20 bit并行, 再根据2.2节所述主控制接口模块的指示, 在图像数据中插入HD-SDI格式所需的时间基准信号及消隐, 打包输出至编码子模块。
编码子模块为Xilinx公司的IP核, 它通过检测输入的视频数据流, 提取时间基准并进行CRC校验, 再进行HD-SDI编码, 以20 bit并行输出至串行器接口子模块。
串行器接口子模块将输入的20 bit并行数据用148.5 MHz时钟进行高速采样, 再利用FPGA的ODDR2资源双沿发送将数据提速, 拆分成5 bit并行数据, 最后用OBUFDS资源将其转换为差分信号发送至串行器。
3 系统验证
本文通过ISE14.1开发环境进行了FPGA代码设计和仿真验证。图8是HD-SDI合成模块的仿真结果, 图9是本文成像系统在监视器上的显示结果对比, 其中 (a) 是未启动白平衡算法和伽马校正的原始图像, (b) 是经过白平衡算法和伽马校正等预处理后的图像, 从两者对比可以看出, 未经过预处理的图像颜色失真, 而经本文预处理后的图像画面逼真, 质量更高。
4 结论
本文设计了一种基于FPGA的数字高清CMOS遥感成像系统, 以FPGA为主处理器, 经过对传感器控制、图像采集与图像预处理, 得到了高质量的遥感图像。通过软件仿真和硬件测试, 验证了该设计方案的正确性和有效性。
摘要：为得到高质量的数字高清遥感图像, 设计了一种基于FPGA的CMOS遥感成像系统。首先阐述了以FPGA为主处理器的硬件平台结构, 然后从模块化的角度详细介绍了如何用FPGA器件实现硬件系统的数字功能并得到高质量的遥感图像, 这些内容主要包括主控制接口、传感器接口、图像预处理、DDR2控制、数字视频合成等模块。通过软件仿真和硬件测试, 验证了设计方案的正确性和有效性。
关键词：CMOS图像传感器,FPGA,图像预处理
参考文献
[1]范铁道.基于FPGA的数字高清CCD摄像机技术研究[D].西安:中国科学院研究生院 (西安光学精密机械研究所) , 2009.
[2]赵鹏, 沈庭芝, 单宝堂.基于CMOS图像传感器的微型无人机遥感系统设计[J].光子学报, 2008, 37 (8) :1657-1661.
[3]刘海英.基于CMOS图像传感器的数字高清成像技术研究[D].西安:中国科学院研究生院 (西安光学精密机械研究所) , 2008.
[4]谷元保, 付守卓.一种基于灰度世界模型自动白平衡方法[J].计算机仿真, 2005, 22 (9) :185-188.
无线遥感技术的分析与应用 篇11
【关键词】无线遥感技术；模块化结构；环境应用
1.遥感技术简介
遥感是指利用飞机，卫星或其它飞行器作运载工具, 以电磁能检测和量度目标性质的一种技术手段。它利用遥感器从空中来探测地面物体性质，并根据不同物体对波谱产生不同响应的原理，识别地面上各类地物。目前，以广泛应用于监测系统、环境工程等领域，具有相当可观的发展前景。
2.应用实例
遥感技术的应用领域相当广泛，概括为监测和跟踪两大类。其中，涉及工业交通、农业灌溉、商业货物以及环境工程等。
下面具体分析遥感技术在家庭控制的一项新型应用，以及在环境工程领域的典型应用。
2.1家庭自动控制
该系统是通过无线遥感技术控制，对家用电器进行遥控操作，是无线感应技术的切实应用。它具体由三个模块构成：
2.1.1基础站点
家庭钥匙和无线感应器的联系基地，从而保持不间断地传输家中的状况，解析感应器发出的警报和信息，然后把此信息发送给家庭遥控钥匙。
2.1.2家庭遥控钥匙
该钥匙实际是一个遥控器兼显示器，与基础站点相联系。主人持有家庭钥匙，LCD可以显示家中的情况并且补充新的指令到系统。一旦家庭遥控钥匙在基础站点范围之外，它就会流畅地快拍下家中的状态。
2.1.3感应器
网络感应器是家庭心跳系统的中枢，它包括开关感应器、提示感应器等。比如水源感应器可以提示，家中的地下室是不是已经满了，并且还可以控制水源阀门；当你离开家时，感应器会自动发现你不在，并且开始感应家中状态变化，及时通知你。
该系统的使用极其简单，找到一点放置小巧的感应器，并且确定它可以接收来自家庭心跳系统基站的无线信号，像在POS机上划信用卡一样在感应器上划一下“家庭钥匙”，这样就把感应器连接到了基础站点上，并且可以配置个人的喜好。因为系统是无线的，很容易增加新的感应器和构成元件，拥有很好的可扩展性，是无线技术的发展和应用的很好的示例。
2.2環境工程
除此之外，遥感技术最典型和广泛的应用就是环境工程了。在气候、水文、土质以及灾害监测等方面发挥着不可估量的作用，进行着全球变化和生态研究、土壤环境、空气质量、水环境及水文、精准农业等工作。
在这里，我们仅以它在地籍测量和地图绘制中的应用为例，进行分析研究。
在地籍测量中，通过遥感技术采集相关数据后，继而进行预处理然后录入对应系统，这样在数据库中便能进行综合地处理操作，及时、精确地获得地籍图。因此，在建设用地的勘测定界测量中，该技术可实时地测定界桩位置，确定土地的使用界限范围、计算有效用地面积，以便于进行针对性的工作。应用这种新技术进行动态监测可提高检测的速度和精度，省时省工，真正实现实时、动态监测，保证了土地利用状况调查的现实性。
在地形测图时，实际中仅需相关仪器在要测的地形
地貌碎部点进行采集数据，由勘测人员输入特征编码，通过手簿查询可以实时知道点位精度，进程数据的存储，然后由专业的软件接口就可以输出所要求的地形图，大大提高了工作效率。
研究证明，对于大范围的地籍测量，遥感技术比常规方法更简易方便，大大减少了人力资源的消耗，并且精度高，实用性强，是一种非常有效的测量手段。
最后，我们可以得出结论，遥感技术的发展给我们的工作、生活带来的便利是相当大的，致力于该项技术的进一步研究与应用的开发，应当去深入落实与贯彻。■
【参考文献】
［１］黄鹂Huang Li.GPS技术在地籍测量中的应用研究.价值工程.
［２］张思(撰文). 刻把握家中的‘心跳’. TIMES September 2006.
［３］王建江.GIS系统信息化技术框架与应用. 住宅科技,2009,07.
［４］宫鹏.无线传感器网络技术环境应用进展.遥感学报,2010, 14(2).
数字摄影与遥感 篇12
1 MATLAB介绍
MATLAB具有跨平台性能够在等十多种操作系统下工作运行,具有最直观而简洁的开发环境,是世界上的优秀的科技应用软件。Matlab的功能由各种工具箱(TOOLBOX)组成 ,这些工具箱可分为两类:功能性和学科性的工具箱。前者主要用来扩充其符号计算功能、图像建模仿真功能、文字处理功能以及硬件实时交互功能,能用于多种学科,后者有控制工具箱、信号处理工具箱、图像处理工具箱和小波工具箱等多个学科的专业工具箱,专业比较强。借助于Matlab的工具箱,不同领域的研究者就可方便地进行自己的领域的研究,提高工作效率。,
1.1 MATLAB的特点与功能
功能强大,界面友好,编程效率高开放性强。语言简洁紧凑,库函数丰富,运算符丰富,MATLAB既具有结构化的控制语句又有面向对象编程的特性,程序限制不严格,程序设计自由度大,程序的可移植性很好,MATLAB的图形功能强,具有强大的工具箱,源程序的开放性好。具有数值计算,符号计算,数据分析,动态仿真,图形文字统一处理等功能。它既拥有Word强大的文字处理功能,又能从Word访问MATLAB的数据计算和可视化结果。,Word MATLAB
2 MATLAB的图像处理功能
MATLAB为数字图像处理由图像处理工具箱完成,由许多图像处理操作的函数组成,利用这些工具与函数可以进行几何操作、区域操作、块操作,还可以进行线性滤波和滤波器设计,傅立叶变换,离散余弦变换,二值图像等操作。当然用户也可以添加自己开发的函数来满足特定的需要。还可以把这个工具箱和信号处理工具箱与小波工具箱结合起来用,这里以图像增强中的空间域滤波和直方图均衡为例来说明MATLAB在数字图像处理中的应用。
3 MATLAB在数字图像处理中具体应用
3.1 几个基本的函数
利用MATLAB进行数字图像处理,首先要了解MATLAB打开、保存、关闭图像和其它一些辅助的函数。下面把结果最常用的介绍如下:
3.2直方图的均衡化
直方图均衡化就是把原始图像的直方图变换成均匀分布的形式,作用是增加象素灰度值的动态范围,提高图像整体对比度的效果,属于灰度增强算法。灰度直方图表示图像中每一灰度级出现的频数(该灰度级的像素数与图像的总像素数之比)。其计算公式为NP(ri)=np(ri)/np,i=0,1,2…。其中表示第i个灰度级,np表示像素总数,ri表示第i个级灰度的像素数。图1(1) 、图1 (2)分别是一幅原始图像和它的直方图,图1(3)和图1(4)是下面一段程序进行直方图均衡化的图像和直方图。
从图1(1) 和1(2) 可以看出原始图像动态范围较小,而且较暗,反映在直方图上主要集中在低灰度值一边, 直方图均衡化后许多原始图像中看不清楚的细节在直方图均衡化后所得的图像中都变得十分清晰。
3.3 空间域线性滤波和中值滤波
图2(1) 是原始图像,图2(2) 是附加椒盐噪声的图像,图2(3)是图2a进行平均值滤波的图像。图2(4)对图2(2)进行中值滤波后的结果。对于salt&pepper噪声,采用平均值滤波虽然使噪声点得到抑制但不能完全消除,中值滤波效果要好得多。
进行平滑和锐化时强调象元和其相邻象元的关系,频率域增强是和空间增强技术不相同的一类图像增强方法,傅立叶变换在频率域增强技术中起着关键作用,其基本思想是首先将空间域图像(fx,y)通过富立叶变换为频率域图像F(u,v),然后选择合适的滤波器H(u,v)对F(u,v)频谱成分进行增强得到图像G(u,v),再经逆傅立叶变换把G(u,v)变换为空间域,得到增强的图像g(x,y)。用MATLAB演示如下:
3.5 边缘检测和提取
边缘(Edge)是指图像局部亮度变化最显聚的部分,主要存在于目标和目标、目标和背景、区域和区域之间,是图像分割、纹理特征提取等图像分析的主要基础。在这里我们用不同的边缘检测器来说明边缘检测的的方法和一些基本问题。常用的边缘检测器有Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Krisch算子、Laplacian算子、Lo G算子、Canny算子等。MATLAB检测边缘可以使用图像edgeBWEdgeItypeparameter,Prewiit
工具箱中的edge函数来实现。BW=Edge(I,‘type’,parameter,…)。下面以Prewiit为例说明:
图4a是原图,图4b是图4a用Prewiit算子提取的边缘
4 结束语