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基于夜间灯光数据的阈值分割法在城镇建成区提取研究中被广泛应用,但由于夜间灯光数据分辨率低、灯光溢出和阈值分割法无法顾及区域差异等问题,一定程度上影响了该方法的提取精度。以郑州市为例,以LJ1-01与NPP/VIIRS两种夜间灯光影像为主要数据源,结合Landsat8中分辨率遥感影像、网络城市兴趣点(POI)及路网数据,利用随机森林分类方法对郑州市2018年建成区进行提取,参考土地利用数据,对RF分类法与NTL、VANUI、BANUI、PANUI、RANUI指数等阈值法进行对比实验和精度评价,评估基于多源数据的随机森林分类方法在城市建成区提取中的优势。实验表明,RF比阈值法提取的建成区更接近真实建成区且提取精度更高,具有更好适用性;LJ1-01数据提取的效果和精度总体优于NPP/VIIRS数据;在采用RF分类时,各类特征的重要性在不同夜光数据源中表现差异较大。 相似文献
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针对在高分辨率遥感影像中,利用形态学建筑指数提取建筑物时,同质性区域内部会出现噪声影响建筑物变化检测精度的问题,该文提出一种基于增强型形态学建筑指数的建筑物变化检测方法。采用增强型形态学建筑指数进行建筑物的提取,较好地去除了同质性区域内部的噪声,提高了建筑物提取精度;利用变化向量分析法获得建筑物变化检测结果,并采用LFI指数对变化检测结果进行后处理,有效地区分出建筑物对象和城市道路等地物,提高了建筑物变化检测精度。最后通过实验证明:该文算法可以有效地进行建筑物的提取和变化检测。 相似文献
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基于BRDF原型反演地表反照率 总被引：3，自引：2，他引：1
先验知识在遥感反演中起到重要的作用,本文首先根据各向异性平整指数AFX和地表多角度观测数据集建立了BRDF二向性反射分布函数原型库,然后介绍了以BRDF原型作为先验知识的提取多角度数据地表反照率的原型反演算法,为验证算法的精度,将原型反演及全反演算法拟合验证数据子集得到的反照率与MODIS全反演算法拟合完整数据集得到的结果作比较。结果对比表明,观测天顶角在40°以内时,非垂直主平面的观测数据能够代表部分地表的各向异性反射特征,此时原型反演算法的最大平均绝对误差为0.036,相对精度比全反演算法高约5%—10%;当数据位于垂直主平面时,观测信息量严重不足,此时原型反演算法结果相对较稳定,而全反演算法的最大绝对误差高达0.18。 综上所述,原型反演算法能够在整个采样空间范围内对BRDF进行约束,对观测数据位置分布的依赖较小,抗噪声能力强,在反演观测信息不足的多角度数据时,结果精度优于全反演算法。 相似文献
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针对三维激光扫描技术在获取巷道内壁点云数据时会包含大量非巷道内壁点，无法快速有效地获取巷道围岩形变信息的问题。该文提出一种基于局部最优邻域法向量估算的巷道点云去噪方法，该方法采用自适应邻域半径的主成分分析算法，提高了点云法向量估算的精度和方向一致性，较好地解决了区域生长算法提取巷道内壁点云时存在的孔洞过多与噪声点云去除不彻底的问题，实现了巷道内壁点云较为完整的获取。通过不同类型的巷道点云数据进行验证，结果表明，该方法能够有效地去除非巷道内壁点云，提高巷道内壁点云获取的精度。 相似文献
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针对影响全球导航卫星系统(GNSS)变形监测精度的多路径误差，该文建立基于经验模态分解(EMD)算法的系统趋势分离模型，修正GNSS变形序列。构建多速率卡尔曼滤波Rauch-Tung-Striebel(RTS)平滑模型，融合超高层建筑的GNSS和加速度计监测数据，充分发挥两种传感器各自的优势。针对超高层建筑首次应用能量差值法确定变分模态分解的分量数，进而对分量进行频谱分析以提取超高层建筑的主模态振动频率。模拟数据表明，该文算法能够提高分析精度，融合位移的均方根为4.3 mm,相关系数为0.95,信噪比为12.66 dB。通过长春海容广场大厦采集的监测数据进一步验证得出，与单一传感器相比，该文算法能够提高位移数据的采样率，增加数据的完备性，削弱GNSS高频噪声的影响，提取到超高层建筑前两个主模态振动频率为0.19、0.28 Hz。 相似文献
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针对高维遥感数据的降维困难问题,该文提出并构建了一种融合粒子群优化算法全局寻优能力和支持向量机优秀分类性能的高光谱遥感影像特征子集选择与分类方法。通过引入混沌优化搜索技术改进融合粒子群优化算法的全局寻优能力;提出并采用一种基于粒度的网格搜索策略对支持向量机模型参数进行优化;利用二进制融合粒子群优化算法进行特征选择;然后,支持向量机采用该特征子集所对应的训练数据集进行模型参数优化和分类。实验结果表明该方法能有效地提取出用于分类的最佳波段,具有较高的分类精度。为高光谱遥感影像的特征选择与分类探索出了一种可行的方法。 相似文献
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车辆轨迹数据是当前城市导航路网地图动态更新的一种重要数据源,从杂乱无序的轨迹点或轨迹线中提取并拟合道路几何形态,进而生成结构化的道路矢量地图是基于轨迹数据进行道路网地图构建与更新的关键步骤。现有的道路中心线提取方法主要采用单一的线形拟合算法进行轨迹数据拟合,然而真实道路的几何形态复杂多样和车辆轨迹数据质量参差不齐,导致单一的道路线形拟合算法只能在某些特定的数据场景下适用,无法针对不同的数据场景自适应的拟合出理想的道路中心线。此外,相比于专业测量方式采集的高频轨迹数据,出租车等采集的低频轨迹数据存在轨迹点稀疏、噪声多、定位误差大等问题,这使得从低频轨迹数据中提取理想的道路中心线仍具有挑战,尤其是针对复杂的交叉口区域。为此,本文基于分治策略的思想,提出了一种适应不同轨迹数据场景的道路线形组合优化提取方法。该方法在轨迹数据预处理的基础上,根据轨迹数据的分布特点对数据进行场景分类;进而,针对不同的数据场景匹配最优的线形拟合算法,通过组合优化策略生成理想的道路中心线。本文方法融合不同拟合算法的互补优势,可以有效解决数据分布稀疏、道路结构复杂(如自相交立交桥)等不同数据场景下的道路线形拟合问题。采... 相似文献
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《测绘科学》2020,(4)
针对多数植被指数序列重构方法不能有效去除连续云噪声的问题,该文提出了一种改进的自适应加权Savitzky-Golay滤波算法(IAW-SG)。以湖南省2001—2017年MOD13Q1植被指数产品归一化植被指数(NDVI)为数据源,通过解析质量控制参数,设置并在迭代过程中更新相应权重,自动调整滤波窗口大小以得到拟合结果,最终拟合曲线较为光滑,云噪声被有效消除;同时,该方法还被运用到MOD09Q1地表反射率产品得到的时间分辨率更高的NDVI序列产品,也可以得到较好拟合的效果。实验结果表明:该文算法拟合NDVI曲线能够较好地反映不同类型植被正常生长情况、年际变化规律等信息,同时还能最大限度保留原始序列有效值,可为生态环境监测提供高质量基础数据。该文算法通过植被指数产品质量控制参数实现权重和滤波窗口大小动态调整,具有较强的去噪能力,同时具有较强的数据保真性,能最大限度减少拟合误差。 相似文献
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为了改善GPS大地高向正常高转换的精度,提出了基于二次曲面的周期拟合解算GPS高程异常的新思路.首先用二次曲面函数拟合消除趋势项,然后通过离散傅立叶变换提取频率信息,从而获得各种不同周期函数,高程异常值可以通过各种不同周期函数的叠加未获得.实际数据表明该方法不仅计算简单而且较常规的拟合模型有较好的应用价值. 相似文献
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缨帽变换的遥感图像水边线信息提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对悬浮泥沙含量较大的海域水边线信息提取困难这一问题,该文提出了一种基于缨帽变换的遥感图像水边线信息提取方法。首先,针对悬浮泥沙含量较多,导致传统的水体信息提取方法失效这一问题,提出基于缨帽变换提取水体信息;其次,基于长度、距离和方向等特征知识,开展噪声去除、断线连接研究,提取水边线信息;最后,将水边线信息提取结果与原始图像叠加,进行精度评价。实验结果表明,该方法得到的水边线信息边界清晰,准确性较高,对于泥沙含量较高海域的水边线信息提取较为有效。 相似文献
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第二代星载激光雷达冰、云和陆地测高卫星ICESat-2（The Ice， Cloud， and Land Elevation Satellite-2）搭载了先进光子计数式激光雷达，使用了全新的微脉冲多波束光子计数式激光雷达。由于光子计数式激光雷达的自身特点，其光子云数据具有受噪声光子影响大、信噪比与扫描时间相关、光子分布密度不均匀等问题，目前开发的去噪算法并不能很好的应用于不同的光子云数据。基于以上问题，本文提出一种改进的去噪算法，首先分析光子云内部特征并自适应选择最优参数进行粗去噪，然后进行两次精去噪，最后对光子云进行分类并拟合出地面线及冠层顶线，为提取森林冠层高度提供基础。使用该算法对MABEL数据进行去噪实验，实验结果表明：该去噪算法的一次去噪对不同环境下MABEL数据在夜间的去噪平均精确度为94.5%，F1-score为96.3%，日间平均精确度为86.7%，F1-score为91.7%，且三次去噪算法完成后能够显著提升光子云去噪精度。实验证明该算法对MABEL光子云数据具有较好去噪效果和稳定性，可为ICESat-2数据处理提供参考。本文的光子分类算法能够从光子数据中提取冠层顶点、地面点及林内光子并在此算法中进一步精确去除剩余噪点，最终光子分类结果显示该算法能够从复杂光子云数据中提取森林剖面结构。 相似文献
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超大视场太阳敏感器图像质心提取算法 总被引：3，自引：0，他引：3
太阳图像质心提取是利用太阳敏感器进行天文导航的关键技术之一,直接决定了太阳敏感器的观测精度。针对超大视场太阳敏感器非圆形太阳图像质心提取问题,首先提出像面椭圆拟合算法,较好地解决了椭圆及近似椭圆形太阳图像的质心提取问题,然后进一步提出了球面圆拟合算法。该算法根据相机的投影和畸变模型,将太阳图像的边缘点映射到物方空间,对物方空间的边缘点进行球面圆拟合,从而确定太阳质心位置。在估计球面圆拟合算法的精度时,需要将太阳质心位置映射回像面。理论上,球面圆拟合算法不再需要顾及太阳图像的形状,算法更为严谨。将椭圆拟合算法和球面圆拟合算法应用到实测的太阳图像质心提取中。结果表明,椭圆拟合算法更适合处理半视场角70°~80.3°的太阳图像,平均精度约为0.075pixels;球面圆拟合算法更适合处理半视场角大于80.3°的太阳图像,平均精度约为0.082pixels。 相似文献
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建筑密度是城市规划布局的一个重要指标。为了提高建筑密度的获取效率,本文提出一种结合珞珈一号数据和OSM数据的估算城市建筑密度的方法。基于珞珈一号数据,文中以固定大小的网格为单位采样分析了昆明市呈贡区灯光强度和建筑密度的拟合关系;基于OSM数据,利用GIS提取分析、数学分析等方法去除道路灯光对估算结果的影响。然后利用非线性拟合模型估算了昆明市呈贡区的建筑密度,得到其空间分布情况;并验证分析了估算模型的精度。结果表明,昆明市呈贡区的建筑密度与夜间灯光强度有较高的相关性,可以结合珞珈一号夜光影像数据和OSM道路数据估算城区的建筑密度。 相似文献