TM影像与GIS矢量数据自动配准的创新方法

"这篇论文介绍了基于信息融合的TM影像与GIS矢量数据自动配准的新方法，通过多尺度模板匹配法提取线状信息，并利用广义点摄影测量原理实现高精度配准。" TM影像与GIS矢量数据的自动配准是地理信息系统(GIS)与遥感技术结合的关键步骤，尤其在地图更新和地表变化监测中起着重要作用。这篇2005年的论文提出了一个创新的方法，旨在提高配准的效率和精度。首先，论文建立TM影像和GIS矢量数据的初步变换关系，这个关系是基于两者的近似空间位置。 接着，利用GIS矢量数据中的信息，例如水系和道路网，作为先验知识。这些线状地物在TM影像中也具有明显的特征，因此，论文采用多尺度模板匹配技术自动提取TM影像中的类似线状结构。这种方法有助于识别和匹配影像中的特征，减少了人工交互的需求。 提取出的线状信息作为像方观测数据，而GIS矢量地图数据则作为地面观测数据。随后，论文应用广义点摄影测量原理和方法，这是一种处理非经典摄影测量问题的理论框架，它可以处理各种类型的数据，包括点和线特征。通过这种方法，可以解算出TM影像的外参数，如旋转、平移和缩放，从而实现TM影像与旧的GIS矢量数据的精确配准。 实验结果显示，该方法通常能实现像素级别的精度，这在地图更新和地表变化分析中是非常重要的。同时，由于自动化程度的提高，这种方法显著提升了工作效率，降低了人力成本。 论文指出，传统的方法依赖于特征点的匹配，但在实际应用中，特征点可能稀少且难以精确定位。相比之下，利用线状地物作为匹配基础更为有效，因为线状地物在影像和GIS数据中都比较丰富，且更容易测量。这种方法对于解决GIS矢量数据与遥感影像配准的挑战提供了新的思路，特别是在大规模空间数据更新的应用中具有广阔的应用前景。 这篇论文贡献了一种基于信息融合和多尺度模板匹配的自动配准技术，对于提高遥感影像与GIS数据融合的准确性和效率具有重要意义。这一技术对于遥感图像处理、地图更新以及环境监测等领域具有广泛的实践价值。