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相似文献
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1.
基于高分辨率DEM的黄土地貌正负地形自动分割技术研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
黄土地貌正负地形自动分割是构建地表空间分布式机理-过程模型的基础。在分析黄土高原地区典型地貌坡面形态及汇流过程特征的基础上,提出了基于5m分辨率栅格DEM自动分割黄土正、负地形的技术方案。该方案首先利用坡面上下游栅格点的坡度对比识别沟沿线点,然后利用汇水模型提取沟沿线点约束的上游汇水区域,从而实现正、负地形的自动分割。在黄土塬区及丘陵沟壑区的实验结果表明,该方法的优点是提取精度高,人工干预少,在不同地貌类型区域内有很好的应用适宜性。  相似文献   

2.
快速、精确地识别地震后滑坡、泥石流沟的空间分布与覆盖范围,对于认识滑坡、泥石流灾害机理和震后灾区治理至关重要。目前提取滑坡、泥石流沟分布的方法主要是基于光谱信息与纹理信息,人为因素影响大,训练过程繁琐。该文提出一种基于半方差函数(semi-variance)模型与高空间分辨率影像实现少光谱信息、无训练样本条件下自动提取滑坡、泥石流沟的方法。以汶川重灾区四川省平武县洪溪河流域为例进行实验研究,结果表明:在滑坡以裸土、岩石出露为主,且具有数字高程模型(DEM)地形信息的情况下,该方法可以很好地识别典型滑坡与泥石流沟,并能勾画其边界范围;研究区内48.21%的滑坡与泥石流沟覆盖面积得以正确识别,特大型滑坡与大型滑坡识别数量比例分别为100%与80%,泥石流沟识别数量比例为70%。  相似文献   

3.
该文旨在探讨中分辨率遥感影像的土地覆盖变化对象识别方法。首先基于植被-不透水层-土壤(VIS)模型,参考OIF指数的信息量进行对象特征指标选取,基于过分割和欠分割指数确定最优分割尺度,对两期SPOT影像进行多时相分割,然后利用卡方变换方法自动选择阈值,进行植被、不透水层、土壤和水体4种土地覆盖类型之间的变化对象识别。精度评价表明,随着对象特征指标包含信息量的不断增加,检测结果的总精度不断提高,其中对影像所有特征指标进行主成分分析并选择前3个主成分作为特征指标组合对土地覆盖变化对象进行识别的总精度最高,为93.9%,Kappa系数为0.824,证明了该方法的有效性。  相似文献   

4.
应用定量地貌学的原理和方法,对天水市南北两山已有黄土滑坡进行了自动识别研究。首先,引入地形可视性辅助遥感影像目视解译,以选择滑坡和非滑坡样本;其次,综合滑坡的地形特征和遥感特征,通过采取SEaTH算法遴选出能有效区分滑坡与非滑坡的特征差异指标建立滑坡有效识别指标体系;最后,基于滑坡有效识别指标特征集进行面向对象分割,通过建立多层感知器的滑坡自动识别模型对分割后的对象进行识别,并作精度评价。结果表明:1)针对该研究区的已有黄土滑坡,粗糙度、高程变异、切割度、起伏度、坡度、可视性6种地形指标具有识别价值;2)该模型对滑坡的识别精度达71.03%,非滑坡的识别精度达92.02%,较好地识别出了该区域的滑坡范围。  相似文献   

5.
针对现有滤波方法在低矮植被密集覆盖区域处理效果差的问题,该文根据不同尺度下无人机影像匹配点云数据所表达的地形地物特征不同,提出基于多尺度高程变异系数的影像匹配点云滤波方法。首先,通过不同尺度的虚拟规则网格构建不同分辨率的DSM,将任意两个不同分辨率的DSM进行差值计算,得到对应两个尺度下的地表特征差异(高程变异程度);然后,对差值DSM计算高程变异系数,根据地物边界区域高程变异系数远大于地形区域的特征进行阈值分割;最后,分析计算高程变异系数的最佳邻域,讨论最佳分割阈值的设定。与传统CSF、TIN和渐进式形态学滤波方法对低矮植被密集覆盖区域的对比实验结果表明,该文方法在低矮植被密集覆盖区域能准确剔除植被点并保留地面点,其中Ⅰ类、Ⅱ类误差分别为9.20%、5.83%,平均总误差为7.68%,均优于CSF、TIN和渐进式形态学滤波方法,可为后期快速建立高精度DTM奠定基础。  相似文献   

6.
人工地物自动提取是目标识别领域的重要研究内容。该文将图模型和流形排序算法相结合,提出一种基于遥感影像自动提取人工地物的算法。该算法在基于量子遗传算法的KSW熵分割算法获得影像人工地物先验值的基础上,构建以色调、纹理、方向等多特征为邻接边权重的图模型,并以超像素作为基本单位在图模型中进行流形排序,最终通过自适应阈值的方式获得人工地物分割结果。通过利用两幅不同分辨率遥感影像对该算法进行验证,结果显示该算法可以较为完整地提取人工地物,具有较高的正确识别率和较低的漏检率。  相似文献   

7.
基于矩匹配算法的山区影像地形辐射校正方法研究   总被引:10,自引:0,他引:10  
针对山区遥感影像地形辐射校正问题,应用现有模型(如C校正)进行地形辐射校正很难达到理想效果。引入矩匹配算法,利用DEM数据计算坡度、坡向等地形信息,以特定坡度和坡向数据为参考依据,对影像进行地形辐射校正。通过北京房山区SPOT5影像进行试验,表明该方法能在很大程度上消除地形阴影,更好地反映阴影区域的细节信息,同时光谱特性保真程度较好,原模糊的影像区域通过处理基本上达到有效识别地物的要求。  相似文献   

8.
黄土高原正负地形的不同组合特征反映了黄土地貌的发育程度,黄土小流域正负地形的演化则是黄土高原地貌形态发育的缩影。该文采用地理元胞自动机的建模方法,对室内黄土小流域正负地形的演化过程进行建模与模拟。实验通过多次训练神经网络,自动获取转换规则,简化了构建元胞自动机模型的难度,同时,模拟的结果总精度达88.5%。研究表明,该方法可以反映黄土小流域正负地形演化过程中其沟谷扩张、沟头向前以及黄土陷穴的发育特点,对黄土高原地貌发育研究具有重要意义和可鉴性。  相似文献   

9.
黄土沟谷是黄土高原物质和能量交换最频繁、形态和形状变化最剧烈的区域.黄土沟沿线作为沟蚀的重要地形特征线,是研究黄土沟蚀特征的重要切入点.该文以黄土峁区(窑家湾)、黄土梁区(安塞)和黄土塬区(长武)3个典型小流域为研究样区,以低空摄影测量生成的1 m分辨率DEM为实验数据,采用集合经验模态分解(EEMD)-瞬时频率变换方法分析各样区黄土沟沿线地形剖面的变化特征.结果表明,黄土高原不同地貌类型区沟沿线地形剖面变化特征差异明显,各样区的沟蚀活跃区多分布于沟头,沟蚀方式以沟头的溯源侵蚀最为活跃,反映了黄土高原地貌的发育进程和沟蚀活跃性,3个样区中黄土梁区(安塞)的沟蚀和沟谷发育最活跃,与实地调查结果一致.  相似文献   

10.
在黄土高原数字地形分析中,基于DEM提取的地形参数和地貌对象是研究黄土地形地貌特征的基础。但在使用这些对象和参数进行小流域尺度的数字地形分析时,DEM数据中隐含的噪声在一定程度上会影响分析结果的可靠性。该文以分别位于陕北黄土丘陵沟壑区(绥德)和黄土塬区(淳化)的两个小流域为试验区,以国家基础地理数据库5m分辨率DEM为实验数据,以黄土地貌中最具典型特征的沟沿线为研究对象,对其地形剖面所隐含噪声的特征、提取及去除方法进行了研究。实验中采用EMD-MFDFA和EEMD-MFDFA两种组合方法对上述两个小流域黄土沟沿线地形剖面数据进行了分析。实验结果显示,沟沿线地形剖面数据噪声与地形复杂程度有很大关系;同EMD-MFDFA方法相比,EEMD-MFDFA对去除噪声成分具有更好的效果;EEMD-MFDFA方法在上述两个样区的沟沿线原始剖面与降噪后重构地形剖面的RMSE分别为2.053m和3.188m。  相似文献   

11.
基于区域合并影像分割技术的多尺度地表景观分析   总被引:6,自引:1,他引:5  
分割是面向对象影像分析的前提,景观空间异质性特征给遥感信息获取提出了多尺度的要求。影像分割的多尺度分析以尺度效应与对象异质性最小原则为前提,描述多尺度效应分析的必要性与可行性。基于区域合并的分割原理与方法,为多尺度影像分析提供理论与技术支持,在两个样区进行多尺度影像分割技术的应用实践,分析基于区域合并的多尺度分割数据的几何丰富度与语义丰富度。  相似文献   

12.
基于纹理和地形辅助的山区土地利用信息提取研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
山区地物类型复杂多样,传统计算机分类难以有效克服"同物异谱"或"同谱异物"等现象,分类后"椒盐现象"严重。该文以川西南攀枝花市的部分山区为实验区,使用IKONOS高分辨率遥感影像,采用面向对象分类方法,在ERDAS9.2、ENVI4.8和eCognition8.0等软件平台支持下,以多尺度分割后的对象为单元,辅以纹理特征、形状因子、地形因子等特征参与分类过程,实现了对实验区土地利用信息的提取。研究表明,基于纹理和地形辅助的面向对象分类方法能对山区土地利用信息进行快速、准确地提取,并在分类精度和分类准确性方面均较传统监督分类方法有较大提升:分类总体精度达到90.57%,较传统监督分类提高17.75%;Kappa系数达到0.8892,较传统分类提高了0.1875;各类型土地的分类面积准确率都在90%以上,与实地调研地类面积更为接近。  相似文献   

13.
研究针对Worldview-2影像的地物特征,采用一种多层次规则的面向对象地物提取方法,通过建立和执行各类地物的提取规则,从多尺度分割产生的影像对象中提取不同地物。实地验证结果表明,该方法提取地物的总精度为84.2%,Kappa系数为0.791。建筑物、道路、耕地和裸地相混合误提现象较多,主要是由于这4种地物的光谱特征相似导致,应选用更敏感的识别参量或建立更高效的识别规则以提高识别精度。  相似文献   

14.
一种基于标记分水岭的高分辨率遥感影像分割方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
为避免分水岭分割高分影像的过分割现象并充分利用高分影像的特点,该文提出一种基于标记的分水岭分割方法,即基于影像先验知识指导分割的原则,对遥感影像进行各向异性扩散平滑滤波后,计算生成融合了光谱和纹理特征的梯度图像;从梯度图像中提取标记重建对象的边缘特征,并执行基于标记的分水岭变换,得到最终的分割结果.实验表明,该方法能够充分利用高分影像的特征信息,并能有效地抑制分水岭过分割现象.  相似文献   

15.
顾及地貌结构特征的黄土沟头提取及分析   总被引:4,自引:0,他引:4  
江岭  汤国安  赵明伟 《地理研究》2013,32(11):2153-2162
沟头是黄土地貌中发育最活跃的地貌部位,沟头的个体与群体对黄土沟间地的蚕食,成为监测黄土高原地面侵蚀演化的重要标识。有效获取并分析沟头的空间分布特征,对于系统、深入地研究黄土地貌的空间形态结构具有重要的意义。以陕北黄土高原典型地貌类型区为实验样区,设计并实现了基于5 m分辨率DEM的沟头提取算法,获取了各实验样区的沟头空间信息;运用点格局分析方法,分析了沟头的空间分布特征。实验结果显示,所提出顾及沟沿线的沟头自动提取方法,具有较好的合理性与精确性;同时,从黄土塬区、黄土残塬区到黄土丘陵沟壑区,随着沟壑发育程度的增强,沟头逐步逼近分水线,其空间分布呈现“远分水线聚集—随机—近分水线聚集”的变化格局。  相似文献   

16.
识别城市功能区的分布特征可为城市空间结构及资源的合理配置等提供帮助。该文以南京市中心城区为研究对象,基于核密度估计算法提出了一种融合OSM路网与POI数据的城市功能区识别方法:利用OSM路网对城市进行自动分割,获得具有相同社会经济功能的研究单元;基于核密度估计算法实现POI设施的影响扩散,削弱了POI点的离散化现象,同时设置核密度带宽对比实验,分析带宽大小对功能区识别结果的影响。结果表明:较大带宽使POI影响范围扩大,功能区混合程度增高,识别精度较低;较小带宽使POI对邻近位置的影响难以扩散,POI自身分布对结果影响较大;而最适带宽组识别效果最好,精度达81.3%;研究区被分为22个功能区类型(6个单一功能区、15个混合功能区和1个综合功能区),识别结果与南京市实际情况相符,可为城市发展规划与管理提供借鉴。  相似文献   

17.
为了有效去除薄云对高分光学影像造成的干扰,解决传统算法自动化程度低、去薄云效果不理想的问题,提出改进的薄云最优化变换(Improved Haze-Optimized Transformation,IHOT)算法。首先采用暗原色先验知识从薄云影像中自动选取晴空区,运用薄云最优化变换检测薄云,再创新性地利用植被区域云检测精度较高的特点改进检测结果,最终使用虚拟云点法进行薄云去除。利用高分一号影像进行实验,证明该文提出的算法能够有效地去除薄云对高分影像的影响,尤其对人造地物的色彩和纹理信息恢复效果优于传统算法。  相似文献   

18.
地形纹理特征提取和识别是地形自动分类的关键。该文在分析已有地形纹理特征提取方法的基础上,提出一种基于双树复小波变换的地形纹理特征提取和识别方法。该方法将DEM地形垂直特征信息引入双树复小波变换模型,设计并实现了面向DEM地形数据特点的地形纹理特征提取方法。以陕北黄土丘陵沟壑区为实验样区,选取6个不同地貌特征共109个典型地形纹理样本进行特征识别实验,并将实验结果与常用的灰度共生矩阵(GLCM)模型及Gabor滤波结合PCA方法进行对比。研究显示,基于地形垂直特征改进的双树复小波变换模型对6类样本有较高的识别精度,同时消耗最短的纹理特征构建时间。  相似文献   

19.
利用影像尺度响应进行城市扩张变化检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
在光谱直接比较的变化向量分析基础上,提出一种利用景观类型的尺度响应特征进行城市扩张的变化检测方法,该方法充分挖掘了对象的几何特征与纹理特征。首先,利用基准期与检测期影像中不同景观对象的各自拟合特征对数据进行分割,获取子对象,根据每个对象内象元光谱具有同质性的原则,对景观类型发生变化的对象通过规则进行识别,以初步提取变化范围。进而,利用ROC曲线确定最佳分界点与可疑区间范围,以对象为基本单元采用模糊函数的思想对变化区域进行精确提取。最后,以山地城市——贵阳市主城区Landsat-5 2001年和2008年的多光谱影像为数据源,对方法进行了检验。结果表明,该方法可以准确、迅速的提取城市变化范围。  相似文献   

20.
建筑物提取对于基础地理数据获取与更新具有重要意义。针对传统的基于像元方法难以利用影像空间、上下文信息以及面向对象方法最优分割尺度难以确定等问题,该文提出一种基于超像素的高分辨率影像建筑物提取方法。首先利用LiDAR点云数据生成归一化高程模型以获取地物的高度特征,并通过Layerstacking方式与高分辨率影像融合;随后基于Simple Linear Iterative Clustering(SLIC)算法分割高分辨率影像的RGB彩色图像生成超像素;继而基于分割所得的超像素中的每个像元对超像素进行特征计算;最后使用基于RBF核的支持向量机方法进行超像素级别分类,得到建筑物提取结果。实验结果表明,该方法能够有效识别出简单场景和复杂场景下的建筑物,显著消除了传统基于像元方法出现的"椒盐效应",同时避免了面向对象方法中最佳分割尺度选择的难题,取得了较好的建筑物提取效果。  相似文献   

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