杨永明
- 作品数：7 被引量：59H指数：4
- 供职机构：昆明理工大学国土资源工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进的角度偏差法的采空区点云数据精简被引量：13
- 2012年
- 在保证采空区几何特征不变的前提下,有必要对点云数据进行精简,提高三维建模及其应用的效率。介绍了点云数据精简算法的评价体系,探讨了空区探测系统扫测采空区的点云数据特点;在对比最小距离法、平均距离法、角度偏差法、弦高偏差法等采空区点云数据精简方法的基础上,提出了保留采空区几何特征更为有效的点云数据精简方法——改进的角度偏差法。通过对比精简前后的扫描线周长、面积及标准差等指标,认为该方法不但保持了扫描线的细节,而且使精简后扫描线上的点分布较均匀,为后续三维建模及应用打下良好基础。
- 方源敏夏永华陈杰宋炜炜杨永明左小清
- 关键词：点云数据采空区数据精简扫描线三维建模
- 采空区点云数据的小波平滑方法被引量：4
- 2012年
- 利用3D空区探测系统(CMS)采集矿山采空区点云数据为线扫描方式,在三维重建之前对点云数据进行平滑处理是一个必要的环节.提出了一种基于小波变换的采空区点云数据平滑方法,该方法主要分为三维扫描线的降维处理和信号平滑滤波2个步骤.对采空区的三维激光扫描线,用弧长为参数进行参数方程分解,将三维空间扫描线分解到3个方向上,利用一维信号处理方法分别进行小波平滑处理,再将平滑处理后的数据重建扫描线.通过在MATLAB环境下对某采空区的一条扫描线进行了仿真实验,证明了该方法有效的解决了采空区三维激光扫描线的不光滑问题.
- 夏永华方源敏陈杰杨永明左小清
- 关键词：GMS点云数据小波变换数据平滑
- Inpho和MapMatrix在无人机遥感数据处理中的对比研究被引量：10
- 2016年
- 介绍了2款著名的摄影测量系统——国外的Inpho和国内的Map Matrix系统(含Map Matrix、DATMatrix和EPT)在无人机遥感影像处理中的流程、软件特点和优势,并以资阳市雁江区1∶1 000无人机航空摄影中某一块数据进行试验,对比分析两款系统实际处理流程和精度。主要结论如下:1Inpho和Map Matrix系统在处理1∶1 000无人机遥感数据时,空中三角测量精度和DOM成图精度、影像质量均能达到国标要求,两者平面精度相差不大,高程精度Inpho相对较好;2Inpho系统软件集成性高、操作性好,空中三角测量性能强、自动化程度高,Map Matrix系统需要调用PATB,处理数据量和效率没有Inpho高,需要人工编辑大量争议点;3Map Matrix在镶嵌成图和编辑方面更加便捷、高效。
- 汪思梦朱大明王德智杨永明
- 关键词：无人机遥感DOM
- 基于哨兵2号时序影像的冬小麦空间分布研究被引量：2
- 2023年
- 为获取当地精准、详实的冬小麦空间信息,为冬小麦种植区域规划提供技术支撑,本文基于多时间序列的归一化植被指数构建模型,估算了2018-2021年归一化植被指数(Normalize Difference Vegetation Index,NDVI)模型提取的冬小麦面积,获取其时空分布情况,并参考农业数据进行精度评定,研究了多时相指数模型与黄土高原冬小麦的相关性,探讨了多时相归一化植被指数模型对冬小麦提取的可行性。结果表明:①基于多时相NDVI模型,利用随机森林算法提取冬小麦具有较高精度。每年2、4、6月(越冬期、拔节期、乳熟期)为冬小麦识别的关键期,其构建的指数模型提取效果最佳。②单期遥感影像容易受到同期植被的干扰,多时相指数模型可以有效提高冬小麦提取的精度。分别对2018-2021年冬小麦提取,对提取结果进行检验,总体精度分别为91.16%、90.35%、94.26%。③基于Sentinel-2影像数据的甘谷县提取结果,近3年冬小麦种植面积整体呈现平稳态势。种植的时空分布上看,冬小麦主要集中于甘谷县中部断陷河谷地区,南北山区向中部种植区域逐渐增加,且分布在海拔在2036 m以下山地的特点。因此,基于合成指数模型对冬小麦耕种范围提取方法具有可行性,可以有效提取冬小麦的空间信息,证明了利用该方法可有效获取黄土高原冬小麦空间分布情况,并为当地的冬小麦遥感种植时空变化监测研究提供借鉴和参考。
- 牛昱杰杨永明
- 关键词：遥感图像识别冬小麦
- 无人机遥感系统数据获取与处理关键技术研究
- 本文以无人机遥感系统获取的厘米级影像数据生产大比例尺地形图为应用背景,重点探讨无人机遥感系统数据获取与处理的理论、方法,主要围绕无人机平台选型、传感器集成、数据获取、数据质量评价、数据处理、倾斜摄影测量等方面开展了系统的...
- 杨永明
- 关键词：无人机传感器集成数据处理
- 基于MAPGIS平台的地理信息图形编辑系统的研究与开发
- 地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)是一项以计算机为基础的新兴技术,围绕着这项技术的研究、开发和应用形成了一门交叉性、边缘性的学科.地理信息系统是管理和研究空间数据的技术...
- 杨永明
- 关键词：地理信息MAPGIS二次开发
- 文献传递
- 基于多时相植被指数的云南高原山地冬小麦识别与研究
- 2023年
- 粮食安全是最根本的民生问题,云、雾等自然因素是影响遥感种植监测的主要因素之一,因此获取精准、高效的耕地种植监测信息对保障当地粮农安全、粮食估产及面积估算具有重要意义。在利用多时相植被指数(Multi-period Vegetation Index,以下简称植被MVI)合成模型的构建、农作物特征与耕地信息的可分离性两方面对高原山地农作物耕地面积提取的研究较少。该研究基于哨兵2(Sentinel-2)数据,构建了多时相植被指数合成模型,估算了2020—2021年归一化差异植被指数(Normalize Difference Vegetation Index,以下简称植被NDVI)、增强植被指数(Enhanced Vegetation Index,以下简称植被EVI)和红绿叶绿素植被指数(Red-Edge ChlorophyII Vegetation Index,以下简称植被RECI)3种植被指数的提取结果,研究了预测模型与高原山地农作物的相关性,探讨了不同植被指数模型对农作物的识别精度。结果表明:①多时相植被NDVI模型相较植被EVI和植被RECI对冬小麦面积提取精度更高,与云南高原山地冬小麦相关性最强,用户精度约为93.28%;②利用三期NDVI组合与2期植被NDVI组合均可对冬小麦精准提取,但3期植被NDVI模型提取精度更高。利用多时相植被NDVI模型对冬小麦种植面积的精准预测,证明了该模型可有效适用于云南高原山地冬小麦,并为当地冬小麦面积的预测提供了数据支撑。
- 杨永明杨永明安卫国郭钰颜定飞
- 关键词：植被指数
