【摘 要】
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针对人工对高速公路上的灾害隐患进行逐一排查难度较大的问题,该文利用永久散射体合成孔径雷达干涉测量(PS-InSAR)技术对滇中地区昆磨、昆石、昆楚3条高速公路灾害隐患进行早期识别与排查,选取2018年6月—2019年12月期间的45景Sentinel-1A影像作为实验数据,提取了高速公路沿线的灾害点,并分析了灾害点的纵横断面沉降情况。结果表明,滇中地区高速公路沉降最严重的是昆磨高速公路,存在3个明
【机 构】
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昆明理工大学国土资源工程学院,昆明市测绘研究院
【基金项目】
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云南省应用基础研究计划面上项目(2018FB078)。
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针对人工对高速公路上的灾害隐患进行逐一排查难度较大的问题,该文利用永久散射体合成孔径雷达干涉测量(PS-InSAR)技术对滇中地区昆磨、昆石、昆楚3条高速公路灾害隐患进行早期识别与排查,选取2018年6月—2019年12月期间的45景Sentinel-1A影像作为实验数据,提取了高速公路沿线的灾害点,并分析了灾害点的纵横断面沉降情况。结果表明,滇中地区高速公路沉降最严重的是昆磨高速公路,存在3个明显沉降点,最大沉降速率达到-54 mm/a;其次是昆石高速公路,存在2个明显沉降点,最大沉降速率达到-3
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针对传统尺度不变特征转换(SIFT)算法在高分辨率影像中检测特征点数量多、匹配效率低、无法快速对无人机低空遥感影像进行特征匹配的问题,该文优化SIFT-OCT算法的特征检测、特征匹配方法,主动放弃第一组尺度空间进行特征检测,并采用影像分块的方法加快检测过程;在特征匹配阶段,提出相似性系数进行匹配点对二次筛选,利用随机抽样一致性(RANSAC)算法计算透视变换模型参数进行精匹配。选取同一无人机序列影
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