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目前,利用互联网发布和获取航海通告已经成为一种常态化模式,而海图生产部门和用户主要延用了手工选择、摘录、检查和入库等操作来处理和应用通告信息,这种方式制约了海图改正和更新工作的效率。以海图人工地物要素为主要研究对象,基于ArcMap软件、ArcGIS Add-In组件和ArcPython编程语言等开发环境,设计了互联网在线式人工地物信息处理解决方案,研究并解决了有关人工地物通告数据的爬取及清洗、提取与修编、检索和筛选,以及图层创建和输出等关键技术问题。实验结果表明:嵌入式软件成果能够极大提高海图人工地物信息的获取与处理效率,为海图改正和更新工作提供多种数据服务支持。 相似文献
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针对基岩、人工、砂质和淤泥质海岸四种海岸类型,采用数据挖掘算法中的C4.5决策树算法对Landsat 8OLI多光谱影像数据进行分析。首先得出4种海岸类型中所包含的海水、陆地、植被、养殖区、淤泥、沙滩六种地物的识别规则;然后利用不同海岸类型所包含的地物类型差异,分别提出了基岩、人工建筑、人工养殖、沙滩、淤泥五种海岸类型的自动识别规则。实例验证结果表明,对于地物特征明显的人工海岸和基岩海岸,我们提出的海岸类型自动识别方法的精度可达到100%,而对于光谱相近的淤泥质海岸和人工养殖海岸其识别精度较低,大于80%。 相似文献
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黄河三角洲湿地地物精确分类对湿地资源的保护、开发和利用具有重要意义。目前的湿地分类算法大多存在着全局信息利用不足,地物类型边界不易区分等问题,导致分类精度不高。针对此问题,本文提出了基于双路图卷积的黄河三角洲湿地地物分类算法,包括图结构数据构建模块、特征提取与融合模块两部分。图结构数据构建模块,设计欧式图表示光谱值之间的绝对差异,衡量不同地物类型,设计余弦图表达不同像素光谱波形之间的差异,用以区分不同的地物边界;特征提取与融合模块,利用图卷积聚合全局信息,对欧式图利用双层图卷积进行特征提取,对余弦图使用图U-Net网络进行特征提取,之后将两个特征融合,得到同时具有光谱值绝对差异和光谱波形差异的融合特征,最后进行分类。在CHRIS和GF5两个数据集的实验结果表明,本文所提算法在黄河三角洲湿地地物分类中取得了具有竞争力的分类结果。 相似文献
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联合光谱和纹理特征的滨海湿地高光谱深度学习分类—以黄河三角洲湿地为例 总被引：2，自引：0，他引：2
本文基于CHRIS高光谱遥感影像，发展了一种结合地物光谱特征和多纹理空间特征信息，采用双全链接的8层深度卷积神经网络分类算法对滨海湿地高光谱影像进行遥感地物分类，并在黄河口滨海湿地进行了应用。结果表明：1）基于测试样本数据，联合光谱特征和K-L变换的纹理特征信息，采用DCNN模型方法展现了高的分类精度，精度高达99%；2）利用光谱特征和全纹理特征的精度比仅使用光谱特征和光谱特征联合K-L变换后纹理特征的分类精度低。利用K-L变换后的光谱特征和纹理特征的DCNN分类精度达到99.38%，相比于使用全纹理特征信息的精度提高了4.15%；3）基于验证图像，发展的DCNN分类方法精度优于其他算法，DCNN方法总体分类精度为84.64%，Kappa系数为0.80；4）相比于浅层分类方法，本文发展的DCNN模型分类算法保证了所有地物类型的分类精度更加均衡，保持了主要地物类型的分类精度几乎不变，同时提高了滩涂和农田的精度。基于DCNN模型，潮滩和农田的分类精度分别达到79.26%和56.72%。比其它浅层分类方法提高了2.51%和10.6%。 相似文献
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基于海岸带高分辨率信息需求理论支持下的信息挖掘技术,面对我国海岸带可持续发展的需求,以中高分辨率遥感影像为数据源,以滩涂、水边线、海堤、养殖场等海岸带地物为专题信息挖掘提取实例,建立了"像元→基元→目标"的识别方法体系,针对面向对象的信息提取分析方法进行研究。即首先通过采用光谱和形状相结合的分割算法来获取内部特征相对均一的一系列基元对象,再通过对基元对象的典型特征进行分析和判别来实现目标提取。结果表明,该方法是可行的,它提高了遥感影像信息的识别精度,为动态性很强的海岸带地物信息挖掘提取提供了研究思路,在海岸带监测、管理、开发和利用,编制现实性很强的海岸带专题图等应用领域展现了该研究示例的科学性和实际意义。 相似文献
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对东沙岛基于融合信息高分辨遥感影像分类研究 总被引：2，自引：0，他引：2
以SPOT510m多光谱高分辨率影像为数据基础,建立东沙岛地物信息提取的时空属性和地学规律等先验知识,在此基础上选取地物样本,并进行东沙岛地物光谱分析,从而进行东沙岛的融合信息分析,减少信息提取的误差,使解译的精度提高,结果表明,以先验知识为基础选取的样本光谱能够较好地反映地物光谱的信息含量;高分辨率影像能反映东沙岛的地物特征,并且在影像上能够反应东沙岛潟湖、口门等的发育状态,有效地揭示了地物的区分和地貌发育特征.以此进行的分类结果具有合理性;Kappa分析的分类精度达78.33%. 相似文献
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卫星遥感技术是获取目标信息的重要手段。用红外方法获得的目标温度是其比辐射率ε的函数。为了提高卫星资料的定量化应用及传感器的准确定标和对大气修正算法的精度进行检验,需要知道与卫星同步的精确的地物目标的真实温度。本文就野外现场测量地物比辐射率的方法进行了理论推导,给出相应的辅助设备,分析该方法可能产生的误差。 相似文献
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本文采用了I~2S101型图象信息处理系统对胶州湾幅CCT磁带信息进行了非监督分类,这是对多光谱遥感信息(CCT磁带)首次运用机器进行图象自动识别的一种尝试.但取得了理想的解译成果.根据地物光谱特征的差异性,建立在统计概率基础之上而运用机器进行自动图象识别的非监督分类方法,从分类的结果可知,对胶州湾幅地貌形态特征做了圆满的解译(见图3).经实地考查,对解译成果做了验证.特别是分类结果给出了各类地物的面积及百分比(见附表1、2),这是常规方法所难于实现的.由此可知,非监督分类方法是机器自动进行图象识别的基本方法,从地物信息的提取及经济效益的角度分析,它可以和监督分类方法媲美.特别是在那些缺乏独立信息的地区,此方法独具一格. 相似文献
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为了检验资源三号(ZY-3)影像质量,利用印度的IRS P5和德国的RapidEye影像,采用主观和客观评价相结合的评价方法,对ZY-3传感器校正产品进行了质量评价。主观评价结果表明,ZY-3影像表观质量优于IRS P5和RapidEye影像,地物的纹理、边界更加清晰,影像所反映的细节信息更加丰富,在海岸带地物识别方面表现更好。在客观评价方面:ZY-3全色影像灰度动态范围和信息熵等指标均优于IRS P5影像;ZY-3多光谱影像的灰度范围和信息熵等指标与RapidEye影像相比稍差,但各波段之间的独立性要优于RapidEye影像。总的来说,ZY-3影像成像质量较高,海岸带地物识别能力强,在海岸带遥感研究与应用领域具有巨大潜力。 相似文献
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利用空间叠置分析探测地形图数据库的变化 总被引：1，自引：0，他引：1
探讨了地形图数据库中地物自动更新的一般过程,着重研究了如何利用最新的高分辨率正射遥感影像与现存的地形图数据库进行比较,利用空间叠置分析来探测地物发生的变化。最后,指出了需要进一步研究的问题。 相似文献
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基于地物光谱可分性的CHRIS 高光谱影像波段选择及其分类应用 总被引：2，自引：0，他引：2
本文以黄河口湿地为研究区,应用覆盖该区域的CHRIS高光谱遥感影像,提出了一种基于地物光谱可分性的滨海湿地高光谱影像波段选择方法。该方法利用研究区的7种典型地物的110余条现场实测地物光谱曲线,通过分析比对地物两两之间的光谱可分度,确定地物类型之间的光谱可分区间,基于此选取CHRIS高光谱影像的地物分类特征波段,应用三种经典的监督分类方法(支持向量机法SVM、人工神经网络法ANN和光谱角制图法SAM)开展利用全波段的和利用本文方法选择特征波段的分类对比实验。结果表明:(1)基于光谱可分性特征波段的方法较全波段分类精度有所提高,其中ANN分类精度最高,为82.52%,较全波段分类精度提高了约为5.1%;(2)芦苇、水体、黄河水和裸滩4种地物的识别能力高,生产者精度都在80%以上;(3)碱蓬的用户精度提升最为明显,约在7%。 相似文献
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应用遥感手段开展海岛海岸带监测为海岸带资源开发利用提供科学的信息支撑。采用Radarsat-2数据,开展Cloude极化,获得分解参数,进行海岸带地物特性极化参数特性研究,在此基础上,以辽宁鲅鱼圈作为研究区域,运用神经网络方法开展海岸带信息分类提取研究。结果表明:极化目标分解理论对海岸带信息提取具有一定的应用潜力,采用基于H/α的分类方法能较好地区分单次散射的特征地物,但对于偶次散射和体散射的混合体,仅从极化特征参数还难以区分;综合利用极化散射特性及神经网络分类方法则可以有效进行分类,采用基于SPOT5数据的"我国近海海洋综合调查与评价专项"遥感调查成果为验证标准,精度达到88.5%。分类精度与训练样本有关,此外,海岸带区域地物分布往往较为复杂,对于复杂地物的散射机制研制,是下一步研究工作的重点。 相似文献