低空无人机载高光谱影像的自动拼接方法研究开题报告

 2021-08-08 12:08

1. 研究目的与意义

无人机具有高效快速(实时性强)、获取方式灵活、低成本以及能大量获取高空间分辨率影像等优势近年来逐渐成为重要的遥感平台。

但是,低空无人机所获取的影像数量巨大,畸变概率大高,单幅影像通常覆盖范围有限。

因此,在实际应用中,不可能只针对单幅影像进行研究,多幅影像拼接后才能形成完整的覆盖信息。

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2. 国内外研究现状分析

国内同类研究概况2017年王艳杰对于无人机载凝视高光谱影像拼接、辐射定标及在小麦氮素监测中的应用研究,应用无人机高光谱平台能显著提高作物氮素营养状态监测的效率和能力;许志方、王双亭等人研究了尺度不变特征变换的UHD185高光谱影像拼接,从影像中选出峰值信噪比最大的波段,然后利用尺度不变特征变换算法提取并匹配特征点,接着使用随机抽样一致性算法剔除错误的匹配点,再采用线性过渡方法融合影像,最终实现影像拼接,结果表明拼接前后光谱畸变小,拼接效果好。

2016年王春阳,许志方等人发明了一项专利技术,其涉及一种低空无人机载高光谱遥感影像自动拼接方法,包括以下步骤:采集待拼接的高光谱遥感影像并对影像中各个波段计算峰值信噪比选出特征波段;基于上述特征波段提取特征点并进行匹配得到粗匹配点;基于上述粗匹配点剔除其中误匹配点得到精确匹配点并进行配准得到配准后的全波段影像;基于上述配准后的全波段影像利用线性过渡法融合得到拼接后的高光谱影像。

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3. 研究的基本内容与计划

1.研究内容通过对无人机载高光谱影像数据的采集与预处理,实现多幅高光谱影像的自动拼接,以期实现无人机载高光谱数据高效快速的应用目的。

2.研究计划(1)12-1月份收集文献,了解国内外研究现状,完成开题报告与文献综述;(2)2-4月份获取植被冠层无人机高光谱影像数据,并进行预处理,选择适宜的自动拼接方法(如特征点匹配等)进行多图幅自动拼接;(3)4-5月份进行结果分析,并对不同拼接方法进行对比验证;(4)5月中下旬撰写论文。

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4. 研究创新点

探索无人机高光谱图像自动拼接的方法实现其高效准确地拼接具有一定的特色与创新

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