基于影像匹配数据获取DEM方法探讨.docx

基于影像匹配数据获取DEM方法探讨
随着数字化技术的发展和遥感技术的应用，获取高精度的数字高程模型(DEM)成为了很多地学研究中的重要问题。在过去，获取DEM需要进行大量的地面测量和采样，成本高并耗费时间。而基于影像匹配数据获取DEM方法则可以利用卫星、无人机等遥感传感器获取到的影像数据，结合精密的匹配算法，实现快速高效的DEM获取。本文将探讨基于影像匹配数据获取DEM方法。
一.影像匹配方法
影像匹配是通过将两幅或多幅影像进行比对，并将它们的非刚性变换来确定它们之间的几何关系的过程。一般来说，影像匹配可分为单幅影像和多幅影像匹配两类方法。其中，单幅影像匹配主要通过同一影像的不同区域特征点之间的匹配来获取地表高度信息。而多幅影像匹配则是利用多张遥感影像进行配准，再通过三角测量或其他方法计算出影像所覆盖区域内的地表高程模型。常见的影像匹配方法包括基于特征的方法、基于光流的方法以及基于模板匹配的方法等。
二.单幅影像匹配法
单幅影像匹配法主要应用于斜摄影像和立体影像，基于图像的特征点（如角点、边缘等）在两个不同视角下发生的几何畸变而进行匹配。常见的单幅影像匹配方法包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（具有旋转不变性和尺度不变性的二进制描述子）、FAST（快速角点匹配）等。
三.多幅影像的解算
多幅影像的解算，需要两个步骤：第一步是对影像进行配准，第二步是三角测量进行解算。相比单幅影像匹配，多幅影像的解算需要考虑到影像之间的几何转换关系，即影像之间的相对位置和角度问题，常见的三维重建方法包括PCA-3D（主成分分析法）、MSA-3D（多尺度分析法）和MVS（多视点多光束）等。
其中，MSA-3D是基于最小可重叠区域的匹配方法，这种方法通过分析不同分辨率的相邻影像间的像素位移、重心计算和误差分析，得到高精度的匹配结果。MVS所使用的光束模型引入了相机内外参数来建立相机和像平面、世界坐标系之间的几何转换关系，从而实现影像的三维重建。
四.DEM生成
根据影像的配准结果，可以利用八点法或最小二乘法计算出一个拟合到影像几何特征上的立体网格模型。通过进一步处理该模型，即可得到高精度的DEM地形高度模型。
总之，基于影像匹配数据获取DEM方法由于非接触式、快速、多视角等优势，成为了高精度数字地形模型获取的重要手段。经过分析，单幅影像配准主要用于斜摄影像和立体影像得到地表高度信息。而多幅影像的解算、三角测量可以获得更为精细、可重构包括坡度、坡高、地形面积等在内的DEM模型。因此，随着遥感技术及其他技术的不断升级，影像匹配方法将在DEM的高精度模型获取中发挥越来越重要的作用，为地学及其他领域的研究提供了更加准确和详尽的地形信息支持。