传统影像检测方法的几何校正准确率低,边缘细节提取效果差,为此提出基于局部加权拟合的无人机遥感影像多尺度检测方法。通过几何校正方法提取遥感影像的完整边缘,采用改进局部加权拟合算法确定局部校正区域;以多尺度、多方向结构元素获取影像边缘特征,结合多尺度自适应均衡边缘检测技术实现形态学重构和梯度运算,计算影像灰度值方差权重比;通过自适应均衡求和获取遥感影像边缘轮廓,实现无人机遥感影像多尺度检测。实验结果表明,该方法能够增强影像几何校正准确率,提升边缘细节提取效果,影像内噪声较少。

随着新型传感器的出现,获取遥感影像能力的不断提高,遥感影像种类和总量急剧增加,遥感影像融合为多源数据的处理、分析与应用提供了新的途径。为了比较不同类型融合方法的作用效果,在简要介绍HIS、Broevy、Wavelet 3种方法及标准差、信息熵、偏差指数、相关系数4种评价指标后对Landsat7 ETM＋数据进行了融合实验,并就结果做主客观分析,最后完成3种融合方法性能的总体比较,为相关工作提供参考借鉴。

针对GIS中地物矢量边界更新繁琐和低效的问题，提出了一种基于活动轮廓模型的矢量边界自动更新方法。以现有的GIS矢量边界为初始位置，以遥感影像信息作为轮廓形状演化的驱动力，融合遥感影像与GIS数据信息，在二者交互作用下实现GIS矢量边界更新。针对活动轮廓模型演化过程中缺乏移动范围约束的缺陷，可利用历史遥感影像目标边界点进行采样，估计目标大体轮廓形状，对活动轮廓模型的移动进行约束。实验表明，该方法可得到更好的矢量边界更新效果。