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一年一次的全国土地利用遥感监测工程已连续运行10多年,每年采用国内外高分辨率卫星遥感数据源20多种,因传感器不同、时相不同以及地物光谱存在差异等因素,导致工程影像成果色彩差异大,影像色彩平衡成为该工程的技术难点.本文在对比研究多种遥感影像匀色技术方法的基础上,结合工程实际需求,提出了大范围多源多尺度遥感影像自动匀色处理方案,并开发了相应的技术软件,取得了良好的应用效果. 相似文献
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遥感影像空间尺度特性与最佳空间分辨率选择 总被引：13，自引：2，他引：11
尺度概念是理解地球系统复杂性的关键,尺度问题被认为是对地观测的主要挑战之一,而结合具体研究应用领域,由地学现象的尺度本身出发,选择所需遥感影像的最佳尺度和分辨率,是非常有现实意义的.本文在深入剖析了遥感影像的尺度特性和遥感影像尺度选择的意义的基础上,探讨了基于地统计学方法定量选择遥感影像最佳空间分辨率的方法.阐明了传统局部方差方法不能得到理想结果的原因:传统的局部方差方法的实质是基于变化地面面积计算影像局部方差的均值,而基于这样不同甚至是相差悬殊的地面面积进行局部方差计算,其结果必然不具有可比性.对此,本文提出了基于可变窗口与可变分辨率的改进局部方差方法,即依次降低空间分辨率时,高分辨率采用大窗口尺寸,低分辨率采用小窗口尺寸来维持计算窗口内的地面面积的一致,由此计算出的局部方差作比较来判定遥感影像最佳分辨率.进行了系列实验分析,得到了相关结论,分析得出这种基于地统计的方法来选择遥感影像最佳分辨率的方法,对遥感和GIS研究与地学应用具有一定的理论意义和指导意义. 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(6)
无人机作为一种新型遥感传感器,越来越多地被应用在医疗、交通、环境监测、灾害预警、动物保护以及军事等领域。由于无人机飞行器飞行高度差异大、采集影像视角可变、飞行速度快,因此无人机影像上的目标具有尺度变化大、分布差异明显、背景复杂、存在大量遮挡等特点,这为无人机影像目标检测带来了一定的困难。针对此,提出一种多尺度空洞卷积的无人机影像目标检测方法,在现有的目标检测算法的基础上,增加多尺度的空洞卷积模块,加大视野感知域,提高网络对无人机影像中的目标分布情况、尺寸差异等特点的学习能力,进一步提升网络对无人机影像中多尺度、复杂背景下的目标的检测精度。实验结果表明,所提出的算法在不增加网络参数的情况下,提升了无人机影像上目标检测的精确度和召回率,具有一定的有效性和鲁棒性。 相似文献
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遥感影像空间尺度上推方法的评价 总被引：2，自引：0，他引：2
首先分析了几种常用的影像质量评价指标在遥感数据空间尺度上推方法评价中的不足,同时提出了已有的关于空间尺度上推方法在评价思路上的不妥之处.引入了空间分辨率和SSIM(structural SIMilarity)2个遥感影像质量评价指标,给出了新的评价思路,并在此基础上对5种遥感数据空间尺度转换方法进行了评价.在本实验中,空间分辨率和SSIM 2个遥感影像质量评价指标一致表明,Bilinear和Bicubic方法的结果影像能够更好地接近目标空间尺度下的影像特征.实验表明,依据新的评价思路,采用空间分辨率和SSIM 2个评价指标进行空间尺度上推方法表现出较强的有效性和优越性. 相似文献
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遥感技术已成为快速、准确监测土地利用变化的重要手段,国情普查是一项利国利民的大工程,遥感影像解译在整个工程中占有相当大的比例.通过即定时间的影像数据,结合测绘专业知识判读影像内容,总结两种影像解译的特点.结合实际工程情况和影像特点,介绍两种解译方法在地理国情普查中的应用. 相似文献
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面向对象的成都平原多源遥感影像分割尺度研究 总被引：1，自引：0，他引：1
要对高分辨率遥感影像进行分类,采用面向对象的遥感影像分析技术比传统的面向像元的遥感影像分析技术优越。要使用面向对象的遥感影像分析技术,关键的第一步是要对遥感影像进行分割,以便得到一系列与地物有密切联系的影像对象。分割的准确性与分割的尺度选择有关。本文针对成都平原高分辨率卫星影像分割尺度选择进行试验和研究,采用不同尺度对试验区不同分辨率遥感影像进行影像分割,并比较分割结果,得出成都平原高分辨率遥感影像数据分割最佳尺度与影像对象亮度均值标准差最大值所对应的分割尺度一致;并且遥感影像空间分辨率越高,最佳分割尺度越大,反之亦然。 相似文献
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遥感影像道路提取一直是遥感应用的重点研究方向之一.传统的基于像素级的道路提取方法侧重于考虑影像的像素信息,并没有考虑到地物目标之间的空间依赖性.本文针对高分辨率遥感影像,提出了一种新的面向对象的道路提取方法,其基本思想是利用道路的多尺度特性,将不同尺度的道路提取结果进行集成,得到最终的道路提取结果.方法的主要过程是首先建立不同的图像尺度层,根据道路对象内部的同质性和道路与背景间的异质性给出道路提取的最优尺度层;其次,在道路的最优尺度上提取道路的主干道;最后依次在各小尺度层上通过道路生长的方法实现道路的完整提取.试验结果表明本文所提方法能明显提高道路的提取精度. 相似文献
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合理尺度纹理分析遥感影像分类方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
纹理分析是提高遥感影像分类精度的重要手段之一。纹理特征与地物类别尺度密切相关,应用纹理特征进行遥感影像分类,
关键在于纹理尺度的确定。对于灰度共生矩阵纹理分析来说,就是选择大小合适的纹理窗口。根据样本半变异值在较小范围内有较
大变化的特性,研究遥感影像相邻像素之间的空间关系,将半变异值开始趋于恒值时所对应的步长作为纹理分析的窗口大小,并在
纹理特征提取过程中针对每一个像素,在最大似然分类结果的约束下,适时改变其窗口大小,提取纹理特征,提出一种合理尺度纹
理分析的遥感影像分类方法。最后,选择北京市昌平区2006年SPOT 5遥感影像,利用TitanImage二次开发环境实现了该方法。实践
证明,该方法能有效提高遥感影像的分类精度。 相似文献
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滨海湿地是自然作用和人类活动剧烈地带,及时监测湿地资源及其生态环境的变化具有重要现实意义.基于高分辨率卫星影像的遥感变化检测技术是滨海湿地精细化变化监测的一种有效手段,但目前大多数研究仅利用单源遥感数据进行变化监测,较少综合利用多源遥感数据的互补性,从而制约了变化监测精度.光学影像光谱信息丰富,但不能穿透植被冠层.合成... 相似文献
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提出一种二值马尔科夫纹理分割模型,用于多波段遥感影像的纹理分割.将一次性多类纹理分割问题转化为多次的二类纹理分割,综合考虑影像二维空间尺度和光谱空间尺度,采取多级二值分割的方式,得到多尺度纹理分割结果. 相似文献
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针对高空间分辨率遥感影像中的地物具有多尺度特性,以及各个尺度的对象特征对地物分类精度的影响具有较强的尺度效性,并结合面向对象影像分析方法和多尺度联合稀疏表示方法在高空间分辨率遥感影像分类中的各自优点,提出了一种面向对象的多尺度加权稀疏表示的高空间分辨率遥感影像分类算法。首先,采用多尺度分割算法获得多尺度分割结果并提取对象的多尺度特征;然后,根据影像对象的多尺度分割质量测度计算各尺度的对象权重,构建面向对象的多尺度加权联合稀疏表示模型;最后,采用2个国产GF-2高空间分辨率遥感数据集和1个高光谱-高空间分辨率航空遥感数据集（WashingtonD.C.数据）验证该算法的有效性。试验结果表明,与SVM、像素级稀疏表示、单尺度和多尺度对象级稀疏表示和深度学习等算法相比较,本文算法获得了较高的OA和Kappa分类精度,提高了各个尺度地物的分类精度,有效抑止了地物分类结果中的椒盐噪声现象,同时保持大尺度地物的区域性和小尺度地物的细节信息。 相似文献
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面向遥感影像智能分类的海量样本数据采集方法 总被引：1，自引：0，他引：1
以地理国情监测高分辨率遥感影像及高精度地表覆盖分类产品为数据源,提出了一种面向遥感影像智能分类、基于位置匹配技术的全国尺度海量样本数据采集方法。根据数据源特征,研究了县域采集数量权重设置、坐标投影转换、栅格灰度重采样、无效样本数据过滤、地表覆盖分类码映射、样本数据命名标识、特定地表覆盖类型样本数据采集等关键技术,构建了位置匹配的遥感影像数据与分类标签数据组成的样本数据对,开发了样本数据自动采集软件。利用该方法,以县级行政区划为单元,实现了全国尺度海量样本数据采集。选取其中5个县域的成果,评估了方法的实用性及运算性能。研究表明：该方法提升了生产全国尺度海量样本数据的计算响应速度;采集的样本数据能够满足遥感影像智能分类对样本源高质量、大规模的需求,提升了遥感影像分类与预测的准确度。 相似文献
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高分辨率遥感影像信息提取方法综述 总被引：1，自引：0，他引：1
感知地物信息最直接的载体就是遥感影像,从遥感影像中提取地形地物等专题信息是当前遥感技术面临的一个迫在眉睫的问题。遥感影像的空间分辨率伴随着遥感技术的飞速发展从公里级发展到厘米级,同时遥感影像所包含的信息正越来越丰富化。高空间分辨率遥感影像具有数据量极大、数据复杂以及尺度依赖的特点,使得高空间分辨率的遥感影像的数据处理以及影像信息提取具有一定的难度,面临一些急需解决的问题。文中介绍了高分辨率遥感影像信息提取的国内外研究现状和趋势,分析了几种遥感影像的分类方法,指出了面向对象的遥感影像信息提取的技术及高分辨率遥感影像的多尺度分割,并指出了国内外在遥感影像信息提取技术方面的不足和迫切需要解决的问题。 相似文献
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杜佳虹 《测绘与空间地理信息》2011,34(2):87-88,91
遥感技术已成为快速、客观、准确监测土地利用变化状况及其变化规律的重要手段.在土地调查工作中,具有十分重要的研究意义和使用价值,也是十分可行的一种技术手段.文章通过第二次土调查遥感影像解译及矢量化实际应用,阐述了遥感影像在二调中的应用,论证了遥感影像在第二次土地调查应用中的方法,得出了在土地调查工作中遥感影像的应用具有十... 相似文献