术研究论文原稿。多视立体辅助有助于减少不同影像之间色彩亮度和变形差异引起的植被漏检误检问题，如图所示。关键词多基线近景摄影测量滑坡监测植被覆盖中图分类号文献标识码文章编号近年来，随着普通基于多基线近景摄影测量的植被覆盖下滑坡自动监测技术研究论文原稿线数字近景摄影测量的滑坡监测系统研究城市勘测，张作昌基于多基线近景摄影测量技术的馆藏铜鼓维重建湘潭大学自然科学学报，詹总谦滑坡误检测形变区域定位与分析测绘地理信息，最终根据评估结果定位误检测区域及可能误检测区域。结语在基于普通单反数码相机和多基线摄影测量的理论基础上，本文提出基于视觉认知特征和多视立体辅助的植被自动检测算法和基于局部形变趋势致性的误检测评估算法区域，并且是对应中多视同名点交会精度和可靠性比较高的区域。另外，根据地质专家经验及以往滑坡体形变规律判断，滑坡发生前后该局部区域的点形变趋势具有极高相似性。故我们可以基于局部致性原理进行单幅近景影像般通过模型来表现，没有遥感影像那么多的波段数据，许多遥感植被提取方法不再适用，只能通过个通道提供的信息来进行分析处理。因此，如何建立近景影像植被特征描述方法是解决该问题的关键提取出植被区域。基于多基线近景摄影测量的植被覆盖下滑坡自动监测技术研究论文原稿。再者，相对于航空或卫星遥感影像而言，近景影像般都具有较高的空间分辨率和较大的视角差异。它直接导致近景影像内部不同地大的视角差异。它直接导致近景影像内部不同地物的色彩亮度等特征都表现出明显的差异，甚至在同株植被内部不同的区域也有明显的区别。因而只有处理好植被区域的缝隙斑块及枯萎部分，使之成为个相对完整的区域，才能，。基于多基线近景摄影测量的植被覆盖下滑坡自动监测技术研究论文原稿。单幅近景影像般通过模型来表现，没有遥感影像那么多的波段数据，许多遥使形变区域检测的实际精度更高，进步提升解决植被覆盖下的滑坡自动化监测问题的能力。参考文献高昭良基于多基线数字近景摄影测量的滑坡监测系统研究城市勘测，张作昌基于多基线近景摄影测量技术的馆藏铜鼓维重建基于多基线近景摄影测量的植被覆盖下滑坡自动监测技术研究论文原稿物的色彩亮度等特征都表现出明显的差异，甚至在同株植被内部不同的区域也有明显的区别。因而只有处理好植被区域的缝隙斑块及枯萎部分，使之成为个相对完整的区域，才能达到人们正常的视觉感官效果。模型。即在输入图像中人工选取植被的代表区域，计算植被的特征参数，以此作为人眼对植被视觉認知进行导入然后，对图像进行系列的数学变换，突出植被与非植被类别之间的差别最后根据植被样区的特征参数形成决策函数应重点检测根据多视点云匹配可靠性植被检测结果点云位移趋势致性分析等，综合对滑坡监测结果进行分级评估，最终根据评估结果定位误检测区域及可能误检测区域。结语在基于普通单反数码相机和多基线摄影测量的理论基达到人们正常的视觉感官效果。拟解决技术方法基于视觉认知特征和多视立体辅助的植被自动检测为接近人的正常视觉感官效果，可以根据植被在可见光波段呈现绿色调的视觉特征，建立基于视觉认知特征的植被区域自动提取感植被提取方法不再适用，只能通过个通道提供的信息来进行分析处理。因此，如何建立近景影像植被特征描述方法是解决该问题的关键。再者，相对于航空或卫星遥感影像而言，近景影像般都具有较高的空间分辨率和湘潭大学自然科学学报，詹总谦滑坡误检测形变区域定位与分析测绘地理信息，础上，本文提出基于视觉认知特征和多视立体辅助的植被自动检测算法和基于局部形变趋势致性的误检测评估算法，能有效地自动检测近景影像中植被覆盖区域，以及使采样出来的较为精确描述滑坡体的实际模型，从而基于多基线近景摄影测量的植被覆盖下滑坡自动监测技术研究论文原稿形变规律判断，滑坡发生前后该局部区域的点形变趋势具有极高相似性。故我们可以基于局部致性原理进行误检测评估，具体如下采用滑坡发生前后两幅影像在该局部区域的匹配点视差值进行判断对于空缺的区域监测系统的关键性步。多视立体辅助有助于减少不同影像之间色彩亮度和变形差异引起的植被漏检误检问题，如图所示。基于局部形变趋势致性的误检测评估算法般情况下，植被区域内和植被区域边缘处的误检测可能性较大，反数码相机的普及相机标定技术以及多基线摄影测量理论的发展和应用，基于多基线的近景摄影测量，被广泛应用于滑坡等地质灾害动态监测中。但对于植被局部或零星分布的滑坡体而言，近景影像自动化匹配会受到植被的严，。基于多基线近景摄影测量的植被覆盖下滑坡自动，能有效地自动检测近景影像中植被覆盖区域，以及使采样出来的较为精确描述滑坡体的实际模型，从而使形变区域检测的实际精度更高，进步提升解决植被覆盖下的滑坡自动化监测问题的能力。参考文献高昭良基于多检测评估，具体如下采用滑坡发生前后两幅影像在该局部区域的匹配点视差值进行判断对于空缺的区域，应重点检测根据多视点云匹配可靠性植被检测结果点云位移趋势致性分析等，综合对滑坡监测结果进行分级评估，键。基于局部形变趋势致性的误检测评估算法般情况下，植被区域内和植被区域边缘处的误检测可能性较大，而点云多视同名光线交会精度和正确交会比率低的误检测可能性同样较大。换言之，可靠性高的形变区域应为非植被