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对不同空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率的遥感图像进行综合、高效的利用,是遥感应用的关键问题之一。基于主分量变换法,提出了基于主成分分析的模拟真彩色融合法。该方法不仅具有主成分分析融合法的光谱波段选择灵活和光谱信息损失小等优点,同时该方法还可获得逼真的自然色彩的融合图像,提高了图像的融合效果。利用QuickBird全色和多光谱数据进行了试验,并与色彩空间变换法(IHS)、比值变换融合法和乘积变换法等传统方法,在定性和定量两个方面进行了比较分析。结果表明,新方法很好的保留了多光谱影像的光谱信息,提高了空间细节的表现能力,是一种有效实用的遥感图像融合方法。 相似文献
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基于主成分分析的遥感图像模拟真彩色融合法 总被引：3，自引：0，他引：3
对不同空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率的遥感图像进行综合、高效的利用,是遥感应用的关键问题之一.基于主分量变换法,提出了基于主成分分析的模拟真彩色融合法.该方法不仅具有主成分分析融合法的光谱波段选择灵活和光谱信息损失小等优点,同时该方法还可获得逼真的自然色彩的融合图像,提高了图像的融合效果.利用QuickBird全色和多光谱数据进行了试验,并与色彩空间变换法(HIS)、比值变换融合法和乘积变换法等传统方法,在定性和定量两个方面进行了比较分析.结果表明,新方法很好的保留了多光谱影像的光谱信息,提高了空间细节的表现能力,是一种有效实用的遥感图像融合方法. 相似文献
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本文主要介绍在微机上实现真彩色遥感图像处理以及利用自行开发的系统进行环境遥感信息分析的具体应用。由于SGW-93系统是一个建立在微机和真彩色图像卡硬件平台上的系统, 因此, 就其通用性、实用性、可扩展性、性能价格比而言, 效果明显。另外, 系统软件不仅提供了真彩色遥感像片几何精校正、栅格化处理、像片镶嵌拼接、拼接图像硬盘漫游查询、直方图分析、密度分割、反差增强、边缘提取等方面的功能, 而且还提供了彩色动态组合页面分析、多边形面积统计、图像汉字叠加与编辑、各种图像文件格式转换、彩色图像打印等功能。解决了在微机上实现真彩色遥感图像处理和环境信息的有效提取等问题。 相似文献
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多时相遥感影像语义分割色彩一致性对抗网络 总被引：2，自引：0，他引：2
利用深度卷积神经网络智能化地提取遥感图像中的建筑物对于数字城市构建、灾害侦查、土地管理等具有重要意义。多时相遥感图像之间的色彩差异会导致建筑物语义分割模型泛化能力下降。针对此,本文提出了注意力引导的色彩一致生成对抗网络（attention-guided color consistency adversarial network,ACGAN）。该算法以参考色彩风格图像及相同区域、不同时相的待纠正图像作为训练集,采用加入了U型注意力机制的循环一致生成对抗网络训练得到色彩一致模型。在预测阶段,该模型将待纠正图像的色调转换为参考色彩风格图像的色调,这一阶段基于深度学习模型的推理能力,而不再需要相应的参考色彩风格图像。为了验证算法的有效性,首先,将本文算法与传统的图像处理算法及其他循环一致生成对抗网络做了对比试验。结果表明,ACGAN色彩一致后的图像与参考色彩风格图像的色调更加相似。其次,将以上不同的色彩一致性算法处理后的结果图像进行建筑物语义分割试验,证明本文方法更加有利于多时相遥感图像语义分割模型泛化能力的提升。 相似文献
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卫星遥感技术已在我国经济和社会发展及国防建设中得到了广泛应用并发挥了不可或缺的作用。随着应用的深入,人们对遥感信息质量的要求也在不断提高。图像色彩增强技术作为遥感图像处理的重要手段,可以有效地改善遥感图像的视觉效果、增强信息的识别率,实现遥感应用质量的显著提高。本文根据RGB、HSV和HSI三个色彩模型的功能特点,通过三个模型之间的转换实验以及彩色图像的灰度化实验,对遥感图像的增强处理方法进行探讨。 相似文献
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ADS 80航空摄影测量系统的特点与应用 总被引：1，自引：0，他引：1
高立 《测绘与空间地理信息》2011,(6):212-214
仪器设备状况是航空摄影测量技术发展水平的标志。徕卡ADS 80基于航天传感器线阵扫描和全球定位系统、高精度的惯性导航定向系统（IMU）获取数字影像,利用该传感器进行航空摄影,不需经过扫描,就可以直接为数字摄影测量、遥感图像处理系统提供高分辨率的全色、真彩色、近红外数字影像,能够实现DLG数据的快速采集。与以往基于像对的... 相似文献
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高分辨率光学卫星成像系统正越来越多地应用于遥感和摄影测量领域。根据新型的高分辨率卫星影像系统主要特点及高分辨率卫星测图的关键技术的发展趋势，以第21届国际摄影测量与遥感大会“光学航天传感器几何建模与DEM生成”专题中的51篇文章为参考，总结了目前典型的光学卫星影像（主要是IRS—P5和ALOS／PRISM）的几何建模方法，影像匹配与DEM提取方法以及光学航天传感器在其他方面的应用。 相似文献
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为在高分辨率遥感图像上准确识别地面塌陷、圈定其边界、提取其面积,总结了地面塌陷遥感影像识别标志,提出了一种边界提取方法。该方法以GeoEye高分辨率遥感图像为数据源,在图像融合的基础上,首先用Robert算子和方向算子对融合图像进行边缘增强;然后分别选择原始图像和上述2种边缘增强图像的第一波段进行假彩色合成(Original,Robert and Direction enhanced image,ORD);最后利用ArcGIS软件圈定地面塌陷的边界并提取其相关参数。研究结果表明,该方法可以有效地突出地面塌陷边界,提高其面积提取的精度。 相似文献
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在利用近地表遥感探测方法对地表信息进行反演时，地表状态的不同会导致电磁波传播方式不同，进而决定了所采取的遥感探测方式、探测波长及探测手段的不同。因此，地表状态的识别是进行近地表遥感反演的前提和基础，其识别的准确率也决定了反演结果的准确度。本文提供了一种改进LBP（local binary pattern）和HSV颜色直方图相结合的地表状态识别算法，通过改进阈值的LBP算法和HSV颜色直方图提取特征向量并建立判别条件，最后利用K邻近算法对测试样本与训练样本进行特征匹配，得到识别结果。将野外采集的411张图片多粗随机分组为训练样本和测试样本，结果表明206张测试样本的分类正确率都达98.7%以上，证明了本文算法的有效性。 相似文献
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基于多重信息融合的高分辨率遥感影像道路信息提取 总被引：8，自引：1，他引：7
在高分辨率遥感影像上进行道路提取一直被认为是一项具有重要意义但很困难的工作。尤其一些与道路光谱相近的地物,分类后与道路相互连接,难以区分。基于面状道路和边缘相互验证和辅助的思想,提出一种高分辨率遥感影像上提纯道路信息的方法。该方法首先在面状和边缘两个方面同时提高提取精度,然后由他们之间的逻辑互运算分割道路与非道路对象,并应用有效的形状指数（如：极惯性矩和狭长度指数）刻画和区分道路与非道路面状目标（如楼房等）,最终达到提纯道路的目的。实验结果表明了本文方法在去除非道路目标,提纯道路网络方面的有效性。 相似文献
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利用卫星遥感数据提取地物信息,已成为遥感观测地物的一种重要手段.但在地物信息提取时由于多种因素的干扰,导致部分地物信息丢失.如何解译出地物的细部信息成为遥感信息提取的关键.利用Landsat7遥感数据为例,探讨了提取水体专题信息的方法,通过对遥感影像进行最佳波段组合、色彩变换、分类后对水体信息进行提取,效果较好. 相似文献
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针对当前地物要素信息采集劳动强度大、智能化程度不高、效率低等技术瓶颈,本文以深度学习理论为基础,在Caffe框架上依托Digits网络服务器构建居民地数据集进行分类识别训练,建立样本数据集并完成模型训练工作.整合居民地复杂数据信息,设计了针对遥感影像自动解译居民地的操作流程.通过对实验结果分析,利用深度学习获取的数据模... 相似文献
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介绍了单张高空间分辨率的航空遥感数据在没有其他专题图辅助的情况下进行面向对象的信息提取的方法。以山西省平顺县为研究区,ADS40彩色航空影像为数据源,对不同的地物采取不同尺度的多尺度分割,形成具有"同质性"的对象,然后分别采取不同的信息提取策略,得到研究区信息分类成果,且有效避免了"同谱异物"、"同物异谱"及"椒盐现象",对高分辨率遥感影像信息提取技术研究具有一定的实践指导意义。 相似文献
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监督分类和目视修改相结合在高分辨率遥感影像中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
用计算机对遥感影像进行地物类型识别是遥感数字图像处理的一个重要内容，传统的地物分类一般采用MSS、TM和Spot等遥感影像作为数据源。与MSS、TM和Spot等传统遥感影像相比，QuickBird等高分辨率影像数据量大，混合像元减少、地物信息增大，能够被应用于土地分类。在监督分类中，对于达不到精度要求的模板，通常采用重新选择训练区的方法来进行修正，而本文采用目视修改的方法来对监督分类进行补充。本文方法可以改正初次分类中的误分、混分地物，使其归到正确的地物分类中，显著提高了土地分类的精度。为了验证算法的有效性，利用ERDASIMAGING遥感图像处理软件进行实验和精度评价。实验结果表明，监督分类和目视修改相结合的地物分类方法可以显著提高图像的分类精度。 相似文献
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提出一种基于小波降噪、多尺度图像分割和颜色传递的遥感图像彩色化增强方法。该方法利用一种多尺度图像分割技术,将图像分割为若干子区域,在子区域之间进行亮度匹配和颜色传递,减少了颜色传递误差,再与采用软阈值方法的复数小波包降噪预处理相结合,来增强遥感图像的细节分辨能力。试验结果证明,基于图像分割和色彩传递相结合的方法,其参考彩色图像不需要与目标图像配准,只要特征、风格相近似,就可以对纹理结构相对较简单的全色遥感图像实现全自动的彩色化增强。彩色化的结果图像在美观程度及目标的可识别度上都有了明显增强。 相似文献
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薄云覆盖遥感图像使图像上的地物信息模糊。本文给出了一种融合引导滤波和迁移学习的薄云图像中地物信息恢复算法。首先利用多方向非抽样对偶树复小波变换对薄云目标图像和无云引导图像进行多分辨率分解,再对分解后的低频子带分别进行支持向量引导滤波和迁移学习,对分解后的高频子带利用修正的Laine增强函数进行增强,然后应用基于区域能量的选择和加权相结合的方法对引导滤波输出和迁移学习模型预测的低频子带进行融合,最后对增强后的高频子带和融合后的低频子带进行多方向非抽样对偶树复小波逆变换重构,获得地物信息恢复图像。Landsat-8 OLI多光谱图像的试验结果表明,支持向量引导滤波能够有效保留目标图像的地物细节信息,域自适应的迁移学习能有效扩展可利用的多源多时相遥感图像范围,通过融合引导滤波和迁移学习能有效去除遥感图像上的薄云,获得较好的地物信息恢复效果。 相似文献