文档介绍：独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名:]、使用学位论文的规定, 有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权≮‰妪可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学位论文作者签名: 擀日期叫n¨月弋日学位论文作者毕业去向: 工作单位: 通讯地址: 导师签名: 签字日期:2.-91岁电话: 邮编 7 受“倒年安徽大学硕士学位论文摘要摘要外来物种入侵使我国成为世界上林业病虫害最严重的国家之一,特别是松材病线虫严重威胁了林业生态建设的发展。无人机作为一种新型的低空遥感技术, 具有高灵活性、低成本和结构简单等优点。这项技术目前已经被广泛应用到森林火灾监视、自然灾害区域检测等领域中,在遥感监测系统中发挥着不可替代的作用。本文主要是结合无人机拍摄的可见光和红外图像信息对《无人机在松材线虫病监测调查中的应用研究》课题中的图像拼接问题进行研究。针对大量的高分率无人机遥感图像拼接技术,本文主要研究内容包括以下几个方面: ,重点研究了基于无人机平台的可见光和红外图像拼接中的关键技术——图像匹配问题,并分析了现有几种常用的SVD匹配算法的性能。 。该算法首先利用 ,,然后将局部特征描述的相似性作为度量方式构造邻接矩阵,最后根据SVD 匹配算法得到图像之间的匹配关系。大量实验结果表明,当图像存在较大光照、旋转、尺度等变换时,该算法性能优于现有的SVD匹配算法。 。在实验中,首先简单的介绍了合肥市肥东林场开展的基于无人机实地飞行实验,然后介绍了通过机载可见光和红外照相机等设备获取林区中同一场景的可见光和红外图像的方法,最后分析了可见光和红外图像的成像特点。 。首先,,然后结合可见光和红外图像的信息消除误匹配,得到较精确的匹配结果,接着利用RANSAC 估算图像之间的变换矩阵,最后通过图像融合技术得到林区的全景图。关键词:无人机;;SVD匹配:图像匹配;图像融合;图像拼接安徽大学硕士学位论文基于无人机平台的可见光和红外图像拼接算法研究 Abstract Invasive species makes China e one ofthemostseriouscountries affected by plant diseasesand insectpests intheworld,especially pine wood nematodes, which threatenthedevelopment oftheforestryecological construction , as anew low-altituderemote sensing technology,has been widely applied tothe fields offorestfiresmonitoring,natural disasters areadetection,with theadvantages ofhigh flexibility,low-cost andsimple plays anirreplaceable roleinremote sensing monitoring bined with the visibleand infrared images information taken by UAV,this study primarily researched theimage stitching problem intheresearch on theapplication ofUAV inpine wood nematode disease investigation reg