基于Landsat1-5影像的冰流误匹配点剔除方法

发布时间：2021-08-31 04:42

　　特征跟踪是利用光学遥感影像量测冰川表面流速的主要方法,影像的太阳高度角、时间间隔和纹理特征等因素都会影响特征点匹配的精度,产生误匹配点对。本文拟选择Jutulstraumen冰川作为研究区域,采用基于三角网约束的分层匹配方法获取特征匹配点数据,结合阈值方向和绝对标准差均值（MAD）提出了识别和剔除误匹配点对的方法,最终得到连续、一致的冰流速度场。结果表明,该方法与基于相关系数的误匹配剔除方法相比,能够识别和剔除与邻域中流速方向有明显偏差的匹配点对,获取流速方向统一,流速连续的冰流场结果。 

【文章来源】：信息通信. 2020,(10)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

研究区域和数据（框线为影像边界，底图为MOA数据）

按照本文2.1节的方法得到的匹配点如图2a所示，匹配点的个数共计为249,642。匹配点最大速度为837，平均速度为223。相关性系数如图2b所示，25%的匹配点相关性系数在0.5以上。点密度统计情况如图2c所示，统计格网大小为12km×12km，设定一个格网为一个统计单元，统计每个单元内匹配点的数量。其中匹配点平均密度为178个/单元，冰流速在500以上的区域点密度较高，最高密度可达3000个/单元。匹配点数量主要受到两个方面因素的影响，一方面是影像纹理特征和数据质量，弱纹理区域通常难以探测特征点，条带噪声等数据质量问题会降低冰川流速量测精度；另一方面是影像对的时间间隔，影像表面特征经过较长时间之后，纹理特征大小、形状会发生改变，降低同名点的相关性。匹配点的时间间隔分布情况如图2d所示，时间间隔从1到12年不等，95%的匹配点时间间隔都小于5年。按照2.1节中的方法共计剔除了113,927个误匹配点对，其中速度在200m以下的匹配点占比91%。图3对比了本文方法和基于相关性系数剔除方法的结果，给出了剔除误匹配点对前后的速度V以及速度分量VX、VY的插值图。其中，基于相关性系数的剔除方法采用自适应阈值，平衡保留点与剔除点数量。从图中可以看出，基于相关性系数的剔除方法不能去除插值图中的所有噪声点（误匹配点对），在局部地区因为数据点密度不足，生成了插值效应边缘。在速度100以上的区域，本文方法具有更为明显的优势，在高流速区域得到连续、一致的冰流速度场。本文提出的方法，能够识别和剔除大多数误匹配点对，避免数据点空洞的出现，总体效果优于基于相关性系数的剔除方法。

(3）受早期Landsat卫星影像数量和质量的限制，本文提出了在这种应用场景下的误匹配点对剔除方法，对于量测早期冰川表面流速，获取冰流速度场具有重要的意义。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进NCC算法的东南极极记录冰川流速提取研究[J]. 牛牧野,周春霞,刘婷婷.  极地研究. 2016(02)
[2]南极冰盖表面冰流速研究综述[J]. 陈军,柯长青.  极地研究. 2015(01)
[3]遥感影像的正射校正方法比较[J]. 栾庆祖,刘慧平,肖志强.  遥感技术与应用. 2007(06)

硕士论文
[1]基于Landsat 8影像数据的Amery冰架表面变化监测[D]. 杨泽.中国地质大学(北京) 2019



本文编号：3374214