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由于轨道影像具有较高的灰度相似性,传统一阶Harris算法提取轨道影像特征存在时间效率低、特征点聚簇等负面问题,文章针对已有Harris方法的不足,提出了一种基于图像分块自适应阈值的二阶导数Harris特征点检测算法,采用自相关矩阵兴趣值识别轨道图像特征点,并分别对有砟与无砟铁路轨道影像开展特征点提取。实验结果表明,二阶Harris算子在轨道近景影像特征点提取方面具有较高的计算效率,所提取出轨道影像特征点满足均匀分布的空间特征,有效避免了传统方法特征点的聚簇现象。 相似文献
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本文针对遥感影像复杂背景下,背景地物光谱特征与目标光谱特征之间存在较强相关性的问题,提出一种基于仿蝇视觉的复杂背景下遥感异常检测算法。首先构建并行多孔径背景模型,实现对复杂背景特征的自适应描述;然后基于异常目标的光谱特征相对异常性,采用相对马氏距离区分异常区域、不确定区域与无目标区域,消除背景与目标光谱相关性对检测结果干扰的同时,弥补了传统假设检验无法区分无目标和不确定问题的不足;最后融合多个背景模型的检测结果,实现异常目标检测。仿真实验将围绕多种背景地物并存复杂区域的异常检测验证本文算法的有效性。 相似文献
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针对传统山区滑坡地质灾害人工调查工作难度大而光学遥感难以实现植被覆盖区滑坡调查的问题,该文提出了一种基于高分辨率数字地形模型和分形理论的滑坡识别算法。采用LiDAR技术构建意大利多洛米蒂山的高分辨率数字地形模型,运用数字地形分析和C-A分形提取研究区异常地形特征,并与四分位距法进行对比,解决了山区地表滑坡快速提取与识别的问题。实验表明,研究区内滑坡具有统计上的分形特征,基于分形理论和LiDAR数据确定的滑坡地形异常比四分位距法选取阈值更为客观准确,其识别的滑坡区域与实际滑坡位置一致,弥补了可见光遥感技术在植被覆盖区的不足,降低了传统野外实地调查的工作量和作业成本。 相似文献
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利用局部仿射不变及核线约束的近景影像直线特征匹配 总被引：1，自引：0，他引：1
针对近景影像中直线因遮挡、提取算法等带来的匹配问题,提出了一种基于局部仿射不变及核线约束的直线特征匹配方法。该方法在对立体近景影像进行同名点匹配及直线特征提取的基础上,首先利用直线特征与邻域内以同名点为端点的虚拟直线段的相交仿射不变性进行候选同名直线的搜索,再借助核线约束确定目标直线与候选同名直线的重叠部分,然后通过直线特征的角度及支撑域灰度的综合相似性测度进行匹配,得到正确的同名直线。利用该方法对不同几何变换下的近景影像进行实验,结果表明,本方法具有较好的可靠性和准确性。 相似文献
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以滑坡蠕变阶段坡体的蠕变会引起环境条件的改变，进而影响植被生长状况的野外考察客观现实为依据，提出一种间接监测滑坡变化的新方法。利用高分辨率光学遥感技术，对滑坡蠕变阶段遥感影像上坡体上覆植被的异常特征进行判识，建立遥感影像上植被异常与滑坡蠕变的关系，反映滑坡的演化过程，弥补GPS技术、InSAR技术及部分地面监测手段在地势高、地形陡峭、植被茂盛等条件下监测工作的不足，为后续的滑坡预测研究提供帮助。以植被覆盖度较高的新磨村山体高位滑坡为例，首先，对研究区域进行分区；其次，计算各分区的植被覆盖度；最后，利用植被覆盖度分析遥感影像上的植被异常与滑坡蠕变的关系，并根据滑后遥感影像和实地考察情况进行验证。结果显示，2014年—2016年，滑坡的主要物源区、变形体上方细长局部崩滑区和泉眼及冲沟周边的植被覆盖度出现明显的下降，即随着滑坡发生时间的临近，植被受滑坡蠕变的影响变大，植被生长状况变差；而且随着距裸地等滑坡风险较大区域的距离增大，植被受滑坡蠕变的影响变小，植被生长状况变好。这表明，植被异常与滑坡蠕变存在明显的时空相关性，体现了滑坡蠕变阶段遥感影像上植被异常与滑坡蠕变的内在联系，反映了滑坡逐步失稳的演化过程，为进一步预测滑坡的发生提供依据。 相似文献
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针对利用高分辨率遥感影像检测阴影时受水体和偏蓝色地物影像的影响问题,提出了一种主成分变换和多波段运算相结合的阴影检测方法。首先,统计、分析了Quick Bird影像中阴影、水体及建筑物等典型地物的光谱特征;然后,基于主成分变换和多波段运算相结合的方法识别阴影区域和非阴影区域,并利用多峰直方图阈值算法对阴影进行自动检测;最后,利用形态学滤波算法对检测结果进行后处理。实验结果表明,该方法对Quick Bird影像中的阴影提取具有较高的精度、效率和普适性。 相似文献