系统探讨基于平面特征约束的地面LiDAR点云的高精度融合问题,引入单位四元数作为空间旋转变换的描述算子,给出了三维空间中平面特征的四参数表达方法,在确保数学表达形式唯一的基础上实现对基于平面特征约束的空间相似变换模型的构建。以配准后同名平面特征的参数对等作为约束条件,基于最小二乘准则构建了三维空间相似变换的目标函数,并通过函数的极值化分析实现了平面特征约束下相邻测站LiDAR点云配准参数的迭代求解。最后,分别通过两组实测LiDAR点云数据对算法的正确性与有效性进行验证。结果表明:在求解空间相似变换参数的过程中,借助平面特征的四参数表达法,通过参数对等的条件约束来判断配准后同名特征的一致性,同时满足了同名平面特征之间的法向一致与距离为零两个约束条件;四元数的引入使空间相似变换模型的表达形式更加简洁,配准过程中的附加约束条件更少,在实验方案中,给定任意的未知参数初值,所提算法均能够运行并得到正确结果。

利用高光谱反演、 监测植被生长状况的基础是光谱特征识别。 以半干旱采煤塌陷区为样地, 利用Field Spec 3地物光谱仪与SPAD-502叶绿素仪同步采集采煤地表塌陷形成的不同应力区（非采区、 中性区、 拉伸区、 压缩区）典型植物叶片光谱反射率与叶绿素含量（SPAD值）, 分析典型植物相同应力区SPAD值升高其光谱特征的变化, 对比不同应力区典型植物SPAD值较高与较低时光谱特征的差异, 并借助Matlab软件深入研究不同应力区典型植物SPAD值与差值指数、 归一化指数的相关关系。 结果表明: （1）不同应力区同种植物光谱曲线随着SPAD值不同变化规律相异, 可见光波段区分明显, 其余波段受应力影响的区域样本SPAD值不同, 反射率比非采区波动更为剧烈与无序。 可见光波段, 糙隐子草、 柠条、 杨树、 油蒿SPAD值低的样本光谱曲线绿峰缺失, SPAD值升高, 绿峰出现但位置红移, SPAD值高于30时, 为典型植被光谱曲线, 油松样本SPAD值越高反射峰值越小; 受应力影响的区域SPAD值低的样本谷、 峰、 边特征参数缺失更多, 光谱变化规律不强。 （2）400～700 nm波段, 不同应力区糙隐子草、 油蒿、 油松、 柠条样本SPAD值较低组反射率显著高于较高组, 杨树样本相反; 780～1 350 nm波段, 拉伸区的糙隐子草、 非采区的油蒿和柠条、 压缩区的油松和杨树样本SPAD值较高组与较低组的反射率差异小; 相较于非采区, 受应力影响的糙隐子草、 油蒿、 柠条样本在所测波段SPAD值较高组与较低组的同波段反射率差值显著减小。 （3）受应力影响的区域样本SPAD值与光谱指数相关性较之非采区在某些波段大面积增强。 与非采区相比, 中性区的油蒿、 油松、 柠条、 杨树样本SPAD值与光谱指数的最大相关系数值均增大, 糙隐子草相反; 非采区植物SPAD值与NDVI最大相关系数均高于DI, 波段组合多位于近红外, 受应力影响区域的样本最大相关系数多数位于可见光波段。 本研究为矿区不同应力区典型植物高光谱波段识别与植物健康状态监测、 矿区生态环境精准治理提供了理论支撑。

基于Powell优化算法和图像的金字塔分解,提出了一个新的亚像元运动参数估计方法.用参考图像和待配准图像构造的非线性最小二乘公式作为Powell算法的目标函数,并且以运动参数作为变量.由细到粗的多分辨率分解为准确的亚像元参数估计提供了基础.数值实验结果表明,该算法可以用于准确的稳健的亚像元参数估计,其不足之处在于运行时间比较长.

阐述了基于总变分理论和基于像元亮度局部约束的退化图像恢复算法,为利用二者的优点获得更好的恢复效果.把总变分方法和局部约束方法结合在一起,提出了一种新的混合恢复算法.对最小二乘问题进行总变分正则化约束,形成迭代公式,在迭代过程中对所获得的结果利用局部均值和局部方差进行局部约束.实验中对退化的遥感图像分别用总变分约束方法恢复和本文提出的方法进行恢复,结果表明,该方法具有良好的图像恢复能力,图像恢复效果有了明显的提高.