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多尺度多准则的遥感影像线状地物信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统低层次单个像元纯光谱的信息提取方法存在的不足,以ZY-3高分辨率遥感影像为数据源,依据"种内一致性最大、类间异质性最大"原则,提出了基于多尺度多准则的ZY-3影像线状地物信息提取方法。利用基于最优分割尺度的影像分割、面向对象线状地物目标信息的提取方法,实现了河流、水渠、道路等线状地物信息的提取,并通过实验分析验证了可行性、有效性。结果表明:构建的RMAS指数指标,可以作为多尺度分割中选择最优分割尺度的一种很好的指示器,所提方法不仅有效避免了分割斑块面积对分割结果评价的影响,还能够有效识别ZY-3影像中的线状地物信息,研究结果对高分辨率遥感影像处理尺度依赖的技术难点及线状地物信息提取等研究具有重要的参考价值。 相似文献
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一种从SAR图像中提取城市道路网络的方法 总被引：6，自引：0，他引：6
提出一种从高分辨率SAR图像中提取城市道路网络的算法.在高分辨率SAR图像中,道路在空间结构上表现为一细长的且宽度基本恒定不变的均匀区域.利用模糊C均值聚类方法对高分辨率SAR图像进行聚类分析,将道路类像素从原始图像中分离出来.为突出道路形状特征,减少冗余信息,对聚类结果进行细化,同时利用跟踪算子消除短线段;以提取道路中心线二值图的像素值作为图像能量,应用Snakes模型检测道路网络.通过实际SAR图像验证,该算法可以准确提取复杂的城市道路网络. 相似文献
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基于分水岭算法的高分遥感图像道路提取优化方法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对高分辨率遥感图像城市道路提取中存在的问题,在面向对象方法和数学形态学等理论基础上,提出了一种基于改进的分水岭分割算法的道路提取方法.在图像预处理基础上,首先使用改进的分水岭算法分割影像,提取基本的道路信息;然后利用面向对象方法提取道路基元,完善道路信息;最后将道路信息二值化,并采用数学形态学等方法进行优化,去除和修补不完善的道路.结果表明,该方法能有效地提取出城市地区的道路信息,对较复杂的道路环境也有较好的效果. 相似文献
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基于标点随机过程的遥感影像道路提取 总被引：1，自引：1，他引：1
在分析贝叶斯方法用于遥感影像目标提取技术的基础上．基于标点随机过程方法，利用线状地物的整体几何约束和地物之间的空间结构及相关关系对目标构建数学模型．提取线状地物．并以道路网的自动提取为例，详细阐述了此算法。 相似文献
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一种综合机载LiDAR与高分辨率航空影像的铁路轨道提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
高分辨率航空遥感数据中铁路轨道线性特征明显,可以直接用于铁路轨道的精细提取。首先根据铁路路基光谱、局域地形等特征,基于机载LiDAR数据建立一种面向对象的铁路区域提取算法;进一步通过数学形态学处理消除干扰因素的影响,选取适当的影像波段进行掩模提取图像中的铁路区域,采用基于高斯平滑和微分几何的线性地物提取算法初步提取铁路轨道线。在噪声消除、线段连接的基础上建立轨道平行线算法模型,从而实现轨道信息的准确提取。实验结果证明上述方法的有效性,轨道提取精度达到94.6%以上。 相似文献
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基于线状图形相似性的道路数据变化检测 总被引：2，自引：0，他引：2
将相似性认知的距离观与特征集合观相结合,在获得相似性图形的差异距离的基础上,提出了线状地物的几何图形相似性度量模型;通过研究空间数据变化与相似度的关系,提出了基于线状地物相似度的空间数据变化检测算法,实现了基于线状图形相似性认知的道路数据变化发现与提取. 相似文献
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数学形态学用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形态以达到对图像分析和识别的目的。其中细化是处理线状二值图像的一种重要技术,它可以把二值图像区域缩成线条,以逼近区域的中心线,极大地减少图像中的冗余信息量,以便进一步分析和识别。本文研究了通过击中变换实现的骨架线提取算法,并将其应用于城市居民地的街网数据提取,取得了较好的实验效果。 相似文献
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针对高分辨率SAR影像道路交叉口提取易受周围地物干扰的问题,设计了一种利用三角形检测模型提取道路交叉口的方法。该方法首先采取滤波与锐化消除道路交叉口区域噪声点并凸显道路边缘;接着根据灰度特征,通过形态学运算确定道路交叉口候选区域;最后在候选道路交叉口区域运用三角形检测模型,确认道路交叉口。使用3 m Tan DEM-X数据进行实验,结果证明算法对各种常见二维道路交叉口模型均有较好识别效果。 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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LiDAR点云的分类提取是点云数据处理中的首要步骤。为了提高复杂场景中点云数据分类提取方法的适用性,文中根据三维数学形态学思想,提出一种基于地物空间形状特征的点云提取方法。方法首先建立网格索引,划分网格空间,进行点云数据组织,然后根据地物在网格空间中的形状特征设计出四种参数可控的空间网格算子,最后结合点云反射强度信息自动提取特定地物点云。通过对复杂场景中的铁路地物要素LiDAR点云中建筑、电力杆线、铁路轨道的提取和郊区机载LiDAR点云中的地面与建筑屋顶的提取,验证提取算法的适用性,为点云分类提取功能模块的程序设计提供便捷方法。 相似文献
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针对南方复杂地区水稻遥感信息提取研究中机器自动学习分类研究较少、分类精度不高的问题,以福建省三明市建宁县溪口镇为研究区,基于GF-1号卫星影像,采用面向对象的随机森林遥感分类算法对研究区内水稻田信息进行提取。首先通过优化面向对象分割参数和随机森林分类模型参数,提取并调用了影像中的多种特征;再对光谱特征、植被指数特征、纹理特征、几何特征进行特征空间优选;最后通过设置4种特征优选试验进行对比,得到最优分类模型。实验结果显示,基于特征空间优选的面向对象随机森林分类算法的水稻提取精度高达90%,分类总体精度可达87%,Kappa系数为0.85;与其他试验结果相比,漏分和误分现象较少,实现了南方地区水稻信息高精度自动识别。该方法计算特征少、实现简便,对于国产高分卫星影像在南方复杂地区作物自动提取中的应用具有参考性。 相似文献
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利用MRF方法的高分辨率影像道路提取 总被引：1，自引：0，他引：1
高分辨率遥感影像提供了地物更丰富的信息,包括光谱信息、地物结构、形状、纹理以及地物之间的空间关系等多方面的信息。面向对象的影像分析方法以目标地物为研究对象,充分考虑目标地物的形状、结构及空间关系等信息进行目标的提取和分析,是当前高分辨率信息提取技术的主要方法。研究了采用面向对象目标的思想将MRF方法应用于高分辨率遥感影像的道路目标提取中,并进行了道路提取实验。 相似文献
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道路信息在多个应用领域中发挥着基础性的作用。光学遥感影像能够以较高的空间分辨率对目标地物进行精细化解译,可大幅增强地物目标的提取能力。充分利用光学遥感影像丰富的几何纹理信息,进行道路的精确提取,已成为当前遥感学界研究的热点与前沿问题。鉴于此,本文依据近年来大量相关文献,对现有的理论与方法进行了归类与总结,通过分析不同方法采用的道路特征组合,将道路提取方法划分为模板匹配、知识驱动、面向对象和深度学习4类方法,简要介绍了道路提取普适性的评价指标并对部分方法进行了分析与评价;最后对现有光学遥感影像道路提取的发展提出了建议和展望。 相似文献
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结合工作流思想,采用XML建模语言实现支撑全(半)自动地形因子智能提取模型的设计与过程描述。结合地形因子提取算子体系与模型,建立全(半)自动地形因子智能提取系统,并以地面起伏度提取为实验样例,通过流程组合、因子模型建立、参数配置、程序驱动执行等环节实现地形因子流程化、全(半)自动智能提取。系统解耦流程、算法以及专业软件对传统地形因子提取模式的捆绑,通过订制提取模型,灵活提取专题地形因子,提取效率、精度与扩展性较为理想。 相似文献
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基于直线感知增强的边缘提取算法 总被引：1，自引：1，他引：0
根据视觉识别边缘的感知特性,提出了一种基于直线感知增强的弱边缘的边缘提取算法。借鉴视觉的直线感知方式,针对弱边缘整体上呈直线分布的特点将其筛选出来,进行编组、连接和扩展。与Edison边缘提取算子的比较实验证明,本算法在对弱边缘的提取和虚假边缘的抑制上有显著增强。 相似文献