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实现栅格图形和图像数据矢量化提取的游程轮廓追踪法 总被引：9，自引：0，他引：9
提出一种直接利用栅格图形游程编码进行图斑边界多边形矢量化提取的有效方法。对遥感图像专题信息和栅格型地理空间分析结果的矢量化提取是GIS的重要手段 ,栅格数据结构可简化解决叠置分析等一类空间分析问题 ,其中需要高效矢量化技术的支撑。本方法充分利用栅格游程编码所具有的可操作性强、检索和转换便捷、隐含横向差异信息、可处理高精度和大规格图形和图像等特征 ,定义了“上邻游程”和“下邻游程” ,并采用相应有效查找算法和基于游程轮廓追踪的矢量化技术 ,使得计算机处理栅格数据矢量化的规模、精度和效率明显提高 ,可广泛应用于栅格型地理空间分析和遥感图像处理等方面。 相似文献
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简单矢量数据多边形裁剪问题的图模型 总被引：2，自引：0，他引：2
无拓扑信息的矢量数据多边形裁剪问题是解决GIS叠置分析的基础。本文借鉴GIS中弧段结点模型的思想,建立描述两多边形集合间裁剪问题的图模型,以解决现有算法实现在处理大数据量裁剪时暴露的问题。本模型运用图中定义的顶点和边分别表示结点和弧段,使集合间实体的关联性得以增强,结果区域边界的重组过程得到简化。针对海量数据的存取特性,设计并实现了该模型的数据组织方式及其构建算法。最后以大数据量GIS叠置分析为例, 将本文实现与Vatti算法实现加以比较,实验表明,本实现在进行大数据量的两多边形集合裁剪时效率较高;同时,程序具有合理调配其内存空间中栈和堆资源使用的能力,这使其健壮性强于后者。 相似文献
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分析了遥感影像矢量化数据的特征,指出传统的深度搜索匹配方法用于无拓扑矢量化数据公共边提取存在的不足。针对此问题,提出了基于共线搜索匹配的公共边提取算法,提取无拓扑遥感影像矢量化数据中多边形要素的公共边和非公共边,然后使用经典的道格拉斯普克算法压缩,有效地消除了对要素分别压缩时产生的缝隙问题,验证了算法的可靠性。 相似文献
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在前人研究基础上,提出了一种基于SPOT5图像和DEM数据自动提取泥石流的方法。首先利用归一化差值植被指数(NDVI)、归一化差值土壤亮度指数(NDSI)和图像经主成分变换得到的第一主成分(PC1)等3种遥感指数获取新的主成分变换图像,进而利用阈值自动选取算法提取包含泥石流的裸地信息;然后基于1∶10 000的DEM数据,利用改进的沟谷中心线提取算法提取沟谷中心线,并利用数学形态学滤波算法生成沟谷范围;最后将提取的疑似泥石流图斑与沟谷范围匹配,并对矢量化后的结果进行面积、坡度和顺坡性等筛选,得到泥石流或潜在泥石流信息。实验表明,本文构建的泥石流提取模型具有较高的提取精度和效率。 相似文献
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分析了导致分类后栅格数据矢量化中多边形自交的数据类型点,并将它们定义为对角结点.给出了自交多边形的定义,提出了一种分类后栅格数据矢量化中自交多边形处理算法.实际数据实验发现,本算法能将所有对角结点处理为只有两个链接方向的数据点,很好地解决了矢量化算法中多边形自交问题. 相似文献
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本文提出将矢量空间数据与影像数据间配准转换到矢量空间数据间匹配的思路,并开展了相关研究。本文主要思路是通过对影像数据进行基于形状特征的提取及矢量化,然后利用矢量空间数据间匹配方法对矢量化后数据和现有矢量空间数据进行匹配,获取匹配实体对;在获取的匹配实体对中选取控制点对,在矢量化后数据中选取控制点,将所选取的控制点反馈到原始遥感影像上进而获得控制点相应的像元坐标;最后应用矢量化后数据中控制点的像元坐标数据和现有矢量空间数据中对应的同名点坐标数据对原始影像进行几何纠正,从而实现矢量空间数据和影像数据的配准。 相似文献
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多源遥感数据综合应用是遥感发展的必然趋势,统一的遥感数据空间尺度分级模型是多源数据集成与综合应用的基础。虽然已有多种空间尺度分级模型,但很多主流模型并非出于分尺度综合应用目的,缺乏客观的比较和评价。国家基本比例尺系统作为经过论证、中国应用面最广泛、接受度最高的一种尺度分级系统,是以应用为导向的遥感数据空间尺度分级模型的最优参照系。从不同视觉精度下国家基本比例尺对图像空间分辨率的需求出发,比较各空间尺度分级模型的层级分辨率与需求分辨率的匹配情况,包括OGC Well Known Scale Set的Global CRS84Pixel和Google Maps Compatible,以及NASA World Wind、Google Map、百度地图、天地图等软件平台采用的层级格网系统,以及"五层十五级"遥感数据组织模型,通过对数据信息冗余度的分析,对各个模型进行了评价。结果表明,在高视觉精度应用需求下,"五层十五级"模型与基本比例尺精度要求具有较明显的匹配优势,其次为OGC Google Maps Compatible模型和天地图模型,其余模型平均数据冗余倍数在2倍左右;在低视觉精度应用需求下,"五层十五级"模型平均数据冗余度仍为最低,其次为Google Map模型,其余模型平均数据冗余倍数都在2倍以上。 相似文献
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光谱和形状特征相结合的高分辨率遥感图像的建筑物提取方法 总被引：3，自引：0，他引：3
针对高分辨率遥感影像具有较为丰富的地物属性"谱相"信息和空间分布及其组合"图式"信息的特点,提出了一种光谱和形状特征相结合的建筑物自动提取方法。在多尺度分割和矢量化基础上,根据建筑物的形状、光谱特征,从特征基元中自动选取样本,并计算其特征;通过根据建筑物形状、光谱、纹理构造的模板,在整景影像上进行建筑区域识别,并在建筑区域内提取建筑物外部轮廓。实验表明,本算法具有较高的识别率和较低的误识别率。 相似文献
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地震是一种会造成人类生命财产重大损失的突发性自然灾害,震后第一时间启动应急响应并开展灾情的快速评估能有效地减轻地震灾害带来的破坏。空间对地观测技术为宏观性的地震应急与调查工作提供了便捷、经济的途径,随着空间对地观测技术与数据处理技术的不断发展,各国学者对遥感应急调查开展了大量深入的研究工作,相关研究成果已广泛地应用于地震应急的实际工作中。但是,遥感数据类型与处理技术的多样化也带来了应急信息的散乱,导致遥感快速应急响应系统性不强,使得应急服务不持续,一定程度上限制了遥感技术的效能;为此,针对现阶段遥感技术在地震应急调查中的应用情况,在总结地震应急调查常用遥感技术手段的基础上,分析了遥感快速应急响应面临的技术挑战,重点梳理了地震应急不同阶段对遥感数据及应急专题产品产出类型与时效性的现实需求,结合震后灾区影像数据的情况,系统地分析了光学、雷达、激光雷达遥感技术在地震应急调查应用中的技术现状与存在的问题。在实际地震应用案例分析的基础,总结剖析遥感应急工作存在的问题,并重点从海量数据快速处理、震害信息智能化提取、多源数据协同分析3个技术层面论述了遥感地震应急面临的核心困难,基于此,结合在轨数据实时、海量数据快速处理就灾情智能化识别的多技术联合、多源数据协同分析、发展敏捷卫星等几个方面论述了未来遥感技术在防震减灾中的发展趋势,以期推动遥感监测手段提供动态、实时、持续的空间信息应急服务能力,提高地震应急工作的快速响应、精细化与业务化应用能力。本文的研究可以为多源遥感技术在地震应急调查中的科研及业务应用提供很好的参考,更高效的发挥遥感技术在防震减灾工作中的应用能力与水平。 相似文献
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针对遥感影像中纹理较复杂的面状地物提取问题,提出一种Laws纹理能量结合灰度共生矩阵的遥感影像面状地物提取方法。该方法首先利用数学形态学膨胀、腐蚀对影像进行预处理;然后,分别对影像进行直方图均衡化,利用4个微观滤波算子滤波生成4幅微纹理影像;计算影像4个方向灰度共生矩阵及每个共生矩阵的4个纹理测度,生成4幅纹理影像;最后,结合8幅纹理影像进行区域生长跟踪轮廓。 相似文献
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联合稳健跨域映射和渐进语义基准修正的零样本遥感影像场景分类 总被引：1，自引：0，他引：1
零样本影像分类技术旨在通过学习数据集的部分类别（可见类）,获得识别在训练阶段未出现类别（不可见类）的能力。该技术在遥感大数据时代具有重要现实意义。目前,遥感领域的零样本场景分类方法对于映射后的语义空间优化关注很少,导致已有方法的整体分类性能较差。基于这一考虑,本文提出了一种基于稳健跨域映射和渐进语义基准修正的零样本遥感影像场景分类方法。在训练的有监督学习模块,基于可见类的类别语义向量和场景影像样本,实现深度特征提取器学习和视觉空间到语义空间的稳健映射。在训练的无监督学习阶段,基于全体类别的类别语义向量和不可见类遥感影像样本,分别通过协同表示学习和k近邻算法来渐进修正不可见类类别的语义向量,从而缓解可见类语义空间与不可见类语义空间的漂移问题和自编码跨域映射模型映射后不可见类语义空间与协同表示后不可见类语义空间的偏移问题。在测试阶段,基于学习所得的深度特征提取器、自编码跨域映射模型和修正后的不见类语义向量,实现对不可见类遥感影像场景的分类。本文整合多个已有公开的遥感影像场景数据集,组建了一个新的遥感影像场景数据集,在此数据集上进行试验。试验结果表明本文提出的算法在多种不同的可见类与不可见类的划分情况下都明显优于已有公开零样本分类方法。 相似文献
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一种基于双边界的遥感图像动态变化信息判读方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
目前用于遥感图像动态变化信息提取的方法不少,但它们在用于局部图像的动态判读与专题图件的生成时,操作过于烦琐,效率不高。双边界方法是解决这一问题的有效途径之一。通过双边界的范围,易于判读变化的地物;通过双边界的颜色信息,易于掌握变化信息的特征。基于双边界的动态变化信息判读方法具有操作简单、灵活及判读时误差相对较小的特点,可大大减轻判读工作量。本文简述该方法提取遥感图像中动态变化信息的原理,详细介绍其应用方法,最后进行了土地利用动态变化信息提取试验。 相似文献
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