目前框幅式航空摄影飞行质量检查依旧采用先冲印纸质像片,然后人工作业的方法。该方法耗时较长,限制了数字航空摄影快速高效优势的发挥。为此,研究出一套全数字航空摄影飞行质量的检查方法。该方法的整个实现过程完全在计算机上进行:首先,利用数字航空摄影生成的浏览影像完成影像质量检查;然后,应用飞行质量检查软件和机载POS(position and orientation system)数据检查影像的重叠度、像片旋偏角、航线弯曲度以及航高保持等质量因子;最后,根据检查结果整理和编写各类文档。为验证该方法的科学性和可靠性,以湖南省衡阳市实验区影像的人工质量检查结果与其进行对比分析,结果表明,二者具有很好的一致性,说明该方法能较好地反映航空摄影飞行成果质量,并且操作简单、效率高、成本低。
高光谱影像数据的相邻波段间相关性较强,信号与噪声共存,根据最小二乘原理,使观测数据与噪声的投影误差之和最小化的HySime(hyperspectral signal identification by minimum error)算法,通过数据观测值减去噪声估计值后得到信号的估计值,进而可以计算信号相关矩阵的估计值。该算法在准确估计噪声的情况下是可行的,但实际上经光谱降维去相关后得到的各像元噪声估计值往往并不准确,因此,原始的HySime算法得到的结果可能并不理想。提出一种基于噪声白化的HySime改进算法,它不必进行逐像元的噪声去除,而是先对原始数据进行噪声白化处理,然后准确获取噪声的协方差矩阵估计值,再利用HySime算法进行信号相关矩阵计算,实现了提高算法精度的目的。通过模拟和实验数据的验证,改进的算法结果更准确稳定,与经典的NSP(noise subspace projection)算法在不同情况下所得结果有很好的一致性,通过引入噪声白化的过程,提高了算法对非白噪声的适应性。
