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刘聪 《测绘与空间地理信息》2012,(7):125-126,129
数字正射影像生产实践中,需要按照要求进行大量的裁切分幅操作,本文以全国水利普查遥感数字正射影像分幅裁切为例,分别利用ArcMap与Erdas软件,通过编写相应的命令集,实现了影像的快速批量裁切,并对裁切成果进行了分析总结。 相似文献
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介绍了影像地图集具有的特点及图集生产流程中影响成图周期的环节。重点比较研究影像地图集生产中常用的几种影像分幅裁切方法。基于ArcObjects的二次开发影像分幅裁切模块实现《重庆市主城区影像地图集》裁切,取得了较好的效果,提高了作业生产效率。 相似文献
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本文主要探讨了SPOT5卫星遥感影像在1：1万基础测绘中的应用。本文围绕实际生产,重点阐述了卫星遥感影像高精度正射纠正技术、真彩色影像融合处理技术以及大范围影像批量分幅方法,并对不同控制点布设方案制作的卫星遥感正射影像图进行了精度分析。 相似文献
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测绘行业在航片、卫片生产处理过程中，经常需要一幅一幅对影像进行手工裁切，工作效率较低。针对这种效率相对低下的作业方法，笔者在深入分析研究影像数据文件内部物理结构的基础上，提出了关于航片、卫片自动裁切的相关技术。并结合日常的生产项目，介绍了影像自动裁切的实现原理、方法。 相似文献
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影像地图编制中图幅的自动拼接与裁切——以《苏州市影像地图集》的编制为例 总被引：1，自引：0，他引：1
影像图幅的拼接与裁切是影像地图编制中的一个重要环节,其目的是获得一幅完整的表示某一制图范围的基础影像底图。本文首先分析了传统方法的不足,然后提出了一种简单的自动拼接与裁切方法,该方法能方便地处理任意多幅源影像的拼接与裁切问题,有效地提高拼接与裁切的效率与质量。 相似文献
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在实际地图加工生产过程中经常需要对遥感影像图进行分幅以满足实际需求,如何对影像进行快速自动化分幅处理,使之适应使用需求是一个关键的技术问题。本文以广州增城市为例,介绍如何在Arc GIS10.0平台下实现遥感影像数据的快速分幅。 相似文献
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艾玲洲 《测绘与空间地理信息》2009,32(4):82-84
针对国内外图像处理软件在图像分幅、裁切方面的缺点,提出了遥感图像自动分幅、裁切系统的结构和功能,结合遥感图像的存储形式、波段、分辨率等特征和所包含的空间位置信息,详细阐述了诸如SHP格式存储、图像自动分幅、裁切和RAW格式存储等关键问题及其实现方式,并以VB为平台,进行了软件开发. 相似文献
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针对现有的遥感影像标准分幅批量裁剪方法所存在的局限性,本文在ArcGIS平台下,应用ArcToolbox、Python脚本语言、模型构建器等工具,实现国家基本比例尺地形图分幅结合表的快速生成、图幅编号自动计算、影像批量裁剪等功能一站式解决。 相似文献
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根据西宁市城区扩展监测对遥感信息提取的需要,采用多种方法将具有较高空间分辨率的SPOT遥感图像和具有多波谱的ETM 遥感图像进行增强及融合试验,结果表明:对ETM 影像先进行锐化处理,再将SPOT影像与锐化后的ETM 信息融合,然后对融合后的影像进行去霾处理得到的影像质量最好。 相似文献
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面向对象的遥感影像变化检测方法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对变化检测区域内变化区域与未变化区域面积比例较低时,通过常规的阈值计算无法在变化检测中确定准确的变化阈值问题,该文提出了一种带样本选择的面向对象遥感影像变化检测方法。该方法首先对多时相遥感影像进行多尺度分割获取像斑,并采用变化向量分析法计算像斑的差异度;然后,自适应选择训练样本,结合基于期望最大化算法和贝叶斯最小误差率理论的阈值计算方法,采用独立阈值法确定变化阈值;最后,利用变化阈值对差异影像进行二值分割,并获取变化检测结果。实验结果表明该文方法在变化检测精度上优于常规方法。 相似文献
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非下采样Shearlet变换与参数化对数图像处理相结合的遥感图像增强 总被引：2，自引：0，他引：2
针对部分遥感图像整体亮度偏暗、对比度较低的特点,为提高遥感图像的视觉效果和可解译性,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(non-subsampled shearlet transform, NSST)和参数化对数图像处理(parameterized logarithmic image processing, PLIP)模型的遥感图像增强方法。首先,遥感图像经非下采样Shearlet变换分解成低频分量和高频分量;然后依据PLIP模型对其低频分量进行增强,提高图像的对比度;同时利用改进的模糊增强方法对高频分量进行增强,突显边缘细节信息。大量试验结果表明,与双向直方图均衡增强、基于平稳小波变换的增强、基于非下采样Contourlet变换的增强等5种图像增强方法相比,本文提出的方法在主观视觉效果和对比度、清晰度等客观定量评价指标两个方面均有优势,能更有效地提高遥感图像的对比度、增强边缘纹理细节信息,视觉效果更佳。 相似文献
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目前基于单一内容的高分辨率遥感图像检索具有描述片面、信息不精确的问题。针对此问题,充分利用遥感图像的颜色、形状和纹理特征,将三者综合起来,形成多视觉特征的遥感图像检索,并通过一系列的迭代运算,得到这三种特征对待不同类遥感图像时各占的最佳比例系数,从而得到较好的检索结果。并针对分别计算遥感图像的颜色、形状和纹理特征,再将其融合导致在大图像库中进行检索时检索速度较慢这个问题,引入改进的K-centroid聚类算法,先对遥感图像库中的图像进行聚类,大大缩小了检索的范围,提高了检索速度。实验结果表明,该方法具有较好的检索结果。 相似文献
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基于高分辨率遥感影像分类的地图更新方法 总被引：10，自引：0，他引：10
提出了一种在对遥感影像分类的基础上进行地图更新的方法，讨论了利用高分辨率遥感影像，通过不同空间分辨率和光谱分辨率的影像进行融合，利用合适的高通滤波对影像进行边缘检测．构建一个三层的MLP分类器对影像进行分类，提取城市建筑物与道路信息．并在此分类基础上通过对现有地图的叠加来实现地图的更新。实验结果表明，基于影像融合，利用较少数量的训练样本也能生成具有较高精度的分类图，利用分类结果图进行地图更新能取得令人满意的效果。 相似文献