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针对现有格网DEM洼地和平坦区处理并行算法进行数据处理时未考虑并行粒度等问题,在分析了洼地和平坦区处理串行算法的基础上,基于消息传递接口并行化工具,构建了顾及粒度控制的格网DEM洼地和平坦区处理并行算法。在配置Linux操作系统的集群环境下,利用不同大小的DEM数据,测试了算法的并行性能,结果表明:顾及粒度控制的并行MV算法可以在任意并行粒度下完成计算任务,具有较好的并行性能。而且,对于某一给定的DEM数据,存在一个合适的并行粒度使得MV算法的并行性能最佳。 相似文献
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一种基于数字伴潮海岸线的潮滩淹没区仿真算法 总被引：1，自引：2，他引：1
提出了一种基于数字伴潮海岸线（digital tide-coordinated shoreline，DTS）的潮滩淹没区仿真算法。此算法在建立数字潮滩模型和瞬时水位模型的基础上实时提取DTS。根据DTS的类型确定不连通的洼地，并快速计算其影响域，同时合理地确定潮滩与水面模型的表达方式，正确构建和显示淹没区。实验结果证明，本文算法在表达的准确性和计算的速度上明显优于传统算法。 相似文献
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对洼地积水问题进行了深入研究,从洼地处理和平地处理着手提出了新的解决思路,并在Visual Studio2005平台下,采用ArcGIS Engine组件开发了试验模块,并通过试验数据进行水系的提取。对比发现,算法提取的水系比ArcGIS填平预处理后提取的水系更加连续,且与原始DEM地形在三维显示状态下可以很好地拟合。 相似文献
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针对地势平坦且空间范围较大的流域水系自动提取任务中,采用常规的洼地填充算法难以提取出完整水系,形成大量"断头河"的问题,提出了一种能够导出整个数字高程模型(DEM)所有像元被淹没的次序表的方法,由该次序表构成的矩阵代替原有DEM来实现流向的计算,进而提取出累积流向及分级河道。经用覆盖中心流域的高精度DEM以及覆盖黄河和长江等大型流域的DEM来测试,结果表明:用其他算法提取结果均发生了"断头河"错误,而该方法则能提取出完整的水系。这种方法能正确实施洼地填充和像元填平处理,可以适应于任意规模和精度的DEM填洼问题,具有较强的鲁棒性,克服了以往算法难以处理大河流域DEM洼地填充的不足。 相似文献
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混合智能优化算法的SAR图像特征选择 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高SAR图像自动目标识别的准确率及实时性,提出了一种基于混合智能优化的SAR图像特征选择算法。首先,采用分形特征对SAR图像进行增强,基于分割后的图像提出了一种基于图像矩的方位角估计方法。然后基于未校正和校正后的图像分别提取Zernike矩、Gabor小波系数和灰度共生矩阵构成候选特征集合,使用遗传算法结合二值粒子群的混合优化算法实现SAR图像特征选择。最后,采用MSTAR数据库验证本文算法的有效性。实验结果表明,优化后的特征集合具有一定泛化能力,一方面提高了SAR目标识别的准确率,另一方面减小了SAR图像目标识别的时间。 相似文献
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由于数据量大,目前大多数端元提取算法均需较长的计算时间,限制了这些算法的有效应用。本文提出了以光谱梯度特征为搜索条件的快速端元提取方法,其核心包括基于光谱梯度特征的候选端元快速筛选和基于光谱解混误差的端元识别两部分。由于能够从影像中快速筛选出少量的像元光谱作为候选端元,故具有较好的计算性能;同时由于避免了非端元光谱参与端元识别,使得识别的结果具有更高的精度。试验表明,相比经典的IEA算法和ECHO算法,该算法不仅能大幅度提高端元提取速度,而且具有更准确的端元识别能力。同时,基于该算法原理,也可对现有各种算法进行改进,提升现有的各种端元提取算法的运算速度。 相似文献
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基于相位一致的高分辨率遥感图像分割方法 总被引：17，自引：2，他引：15
基于分水岭变换的图像分割性能在很大程度上依赖于用来计算待分割图像梯度的算法。根据频域相位信息对图像特征的表征能力,引入相位一致的思想计算图像特征,应用Log Gabor小波提取高分辨率遥感图像的多尺度梯度。接着在对相位一致梯度进行分水岭分割时发现,在抑制分水岭算法的过度分割方面,经典的基于前景标记和背景标记的方法并不适合于遥感图像的分割,给出一种基于前景标记和梯度重建的分水岭算法。对IKONOS Pan图像上的农田、厂房和居民楼等地物进行特征提取和图像分割实验,结果表明相位一致方法优于空域特征检测算子,根据相位一致特征得到较好的分水岭分割结果。 相似文献
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Depressions in raster digital elevation models (DEM) present a challenge for extracting hydrological networks. They are commonly filled before subsequent algorithms are further applied. Among existing algorithms for filling depressions, the Priority-Flood algorithm runs the fastest. In this study, we propose an improved variant over the fastest existing sequential variant of the Priority-Flood algorithm for filling depressions in floating-point DEMs. The proposed variant introduces a series of improvements and greatly reduces the number of cells that need to be processed by the priority queue (PQ), the key data structure used in the algorithm. The proposed variant is evaluated based on statistics from 30 experiments. On average, our proposed variant reduces the number of cells processed by the PQ by around 70%. The speed-up ratios of our proposed variant over the existing fastest variant of the Priority-Flood algorithm range from 31% to 52%, with an average of 45%. The proposed variant can be used to fill depressions in large DEMs in much less time and in the parallel implementation of the Priority-Flood algorithm to further reduce the running time for processing huge DEMs that cannot be dealt with easily on single computers. 相似文献
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针对安全玻璃质量检验中碎片状态试验结果的判定问题,在分析了自然光线下获取的安全玻璃碎片图像特点后,提出了一种安全玻璃碎片自动检测与识别算法.首先,用基于局部方差的直方图均衡化算法进行目标增强;然后,用固定阈值进行图像分割,对缝隙线和碎片内部的噪声分别去除;最后用分水岭变换进行碎片识别.该算法能够准确刻画碎片的缝隙线,得到碎片的块数,并能够为安全玻璃碎片状态试验结果判定提供依据. 相似文献
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针对当下全球的水域环境监测中水体提取不完整、与周围地物区分错误等问题，以山东潍河为研究对象，提出了一种改进分水岭分割方法。首先提取目标水体的光谱信息分量作为前景图，然后将膨胀后的水体对象作为背景图，利用前景图与背景图叠加生成标记图，最后利用标记图通过分水岭变换对原图像进行分割以实现水体信息的自动提取。本文将试验结果与OpenCV中手动标记种子点的分水岭算法、基于Canny边缘的分水岭算法、结合形态滤波和标记的分水岭分割方法结果进行了对比。结果表明，本文算法比用种子点手动标记的方法更加自动化，提取的水体更加完整准确；相比于Canny边缘方法又避免了过度分割；比结合形态滤波标记的方法也更加完整准确，目标水体明显，对于水体提取是一种自动化的有效方法。 相似文献
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在基于DEM遍历进行淹没分析基础上,提出了基于流域范围约束的DEM遍历算法,减少DEM遍历阶数,以提高计算速度。同时,将算法付诸于代码实现,在算例中与全局遍历进行对比测试。其对比结果表明,基于流域DEM遍历的淹没分析算法速度更快,计算结果可信。在大数据量条件下,速度优势更为明显,而在流域特征显著的地形条件下,计算结果精度高,与全局遍历结果基本一致。本文所研究的基于流域DEM遍历算法使得淹没分析更高效,对水文水力的研究与生产提供了捷径。 相似文献
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树冠作为树木主要组成部分之一,是树木长势监测、树种识别等内容的重要参数,对森林资源调查和生态研究具有重要意义。与传统的实地调查相比,运用无人机遥感技术提取树冠信息具有高效、便捷等优势。本文基于无人机多光谱影像提取树冠信息,在树冠点探测上结合局部最大值法与Mean Shift优化策略,较原始局部最大法探测精度提升约10%。此外,提出了一种新的树冠边界提取算法,运用动态规划思想进行全局最优边界提取。与以往分水岭分割算法相比,本文算法在较密集林区和稀疏林区均有更好的提取效果,在试验样区稀疏林区F测度提升12%,较密集区F测度提升28%。 相似文献
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提出了一种基于Adaboost算法和人脸特征三角形的姿态参数估计方法。首先利用Adaboost算法训练人脸器官检测器,然后根据人脸器官的几何特征定位人脸特征点,利用获得的人脸特征点构建人脸特征三角形。当人脸发生姿态变化时,利用特征三角形的位置变化进行姿态参数的初步估计。 相似文献
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Li‐Yang Xiong Ru‐Qiao Jiang Qing‐Hui Lu Bi‐Sheng Yang Fa‐Yuan Li Guo‐An Tang 《Transactions in GIS》2019,23(2):259-274
Depression filling is a critical step in distributed hydrological modeling using digital elevation models (DEMs). The traditional Priority‐Flood (PF) approach is widely used due to its relatively high efficiency when dealing with a small‐sized DEM. However, it seems inadequate and inefficient when dealing with large high‐resolution DEMs. In this work, we examined the relationship between the PF algorithm calculation process and the topographical characteristics of depressions, and found significant redundant calculations in the local micro‐relief areas in the conventional PF algorithm. As such calculations require more time when dealing with large DEMs, we thus propose a new variant of the PF algorithm, wherein redundant points and calculations are recognized and eliminated based on the local micro‐relief water‐flow characteristics of the depression‐filling process. In addition, depressions and flatlands were optimally processed by a quick queue to improve the efficiency of the process. The proposed method was applied and validated in eight case areas using the Shuttle Radar Topography Mission digital elevation model (SRTM‐DEM) with 1 arc‐second resolution. These selected areas have different data sizes. A comparative analysis among the proposed method, the Wang and Liu‐based PF, the improved Barnes‐based PF, the improved Zhou‐based PF, and the Planchon and Darboux (P&D) algorithms was conducted to evaluate the accuracy and efficiency of the proposed algorithm. The results showed that the proposed algorithm is 43.2% (maximum) faster than Wang and Liu's variant of the PF method, with an average of 31.8%. In addition, the proposed algorithm achieved similar performance to the improved Zhou‐based PF algorithm, though our algorithm has the advantage of being simpler. The optimal strategies using the proposed algorithm can be employed in various landforms with high efficiency. The proposed method can also achieve good depression filling, even with large amounts of DEM data. 相似文献