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实现海量遥感影像快速处理的重要基础是高速影像数据服务。基于影像瓦片模型、分布式并行存储体系结构,设计和实现遥感影像并行服务系统——瓦片服务系统,用于快速存储和访问以瓦片方式组织的遥感影像,为高速影像处理、实景城市等提供高吞吐数据服务。实验结果表明:瓦片服务系统具有快速存储和访问海量遥感影像的能力,在高速影像处理与影像服务等领域具有广阔应用前景。 相似文献
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近年来,高分辨率卫星遥感影像因具有地物纹理信息丰富、光谱波段多、重访时间短等特征,在自然资源动态变化监测等对地观测应用方面已突显出越来越大的优势。本文主要研究基于多源的高分辨率卫星遥感影像的区域网平差方法,对比影像精度,以提高卫星遥感影像在实际生产中的应用效果。 相似文献
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高分辨率遥感影像分割方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在遥感应用分析中,遥感影像分割是低层影像处理和中高层影像分析和理解的桥梁,是实现遥感影像信息自动提取的关键步骤,具有重要的意义。随着大量高分辨率遥感影像的出现,传统基于像素的影像处理方法已不能适应高分辨率遥感影像。近年来,国内外研究者们提出了面向对象影像的分析方法,而面向对象影像分析方法的关键就是影像分割,影像分割精度直接影响着高分辨率遥感信息提取和目标识别的精度。首先给出一般图像分割方法的综述;然后分析和总结了当前主要的高分辨率遥感影像分割方法,着重阐述了均值漂移、分形网络进化、马尔科夫随机场等分割方法的特点和研究现状;最后,对高分辨率遥感应用分析中影像分割方法的发展趋势进行了讨论与展望。 相似文献
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在WebGIS地图服务中,用户在使用遥感影像专题图时希望能与其有一定的交互操作,但因遥感数据量过大,在网络中存在数据传输慢、系统反应迟缓等问题。本文将瓦片地图思想引入遥感影像专题图应用中,采用不同的方法分别对矢量数据和栅格数据进行切割,形成地图瓦片,并对其应用方法和可行性进行了研讨,以提高用户在网络中使用遥感影像专题图的效率。 相似文献
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高分影像预处理是高分应用的前提和基础,目前影像预处理专业要求高,自动化程度低,流程复杂,制约了遥感应用发展.本文利用分布式云存储技术,自定义流程设计技术,基于IDL影像处理的组件技术,实现遥感和GIS一体化集成,开发了高分遥感卫星影像预处理系统,实现遥感影像管理检索、正射校正、辐射校正等,实际运行表明该系统具有良好的应用价值. 相似文献
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导航系统的民用化越来越广泛,将卫星遥感影像应用于车载导航、便携式导航等产品能够增强其视觉效果和直观性,因此快速制作海量遥感影像就成为一个新的要求。本文将分别阐述卫星遥感影像种类、处理软件种类以及资源三号影像应用于导航系统的优势,并且简要介绍海量遥感影像的处理流程。 相似文献
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GIS辅助下的基于知识的遥感影像分类方法研究——以土地覆盖/土地利用类型为例 总被引：23，自引：1，他引：23
提高计算机遥感影像的分类精度，是遥感应用中研究的主要问题之一。作者以规则的形式表示遥感影像解译知识，使用ＴＭ影像数据和ＤＥＭ、坡度、土地利用图等地理辅助数据，从遥感影像处理／地理数据／专家知识一体化的角度出发，使用基于知识的方法进行了研究，改善了分类精度。实例研究证明了方法的正确性。 相似文献
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多传感器遥感图像融合对于增强遥感图像的清晰度和解译能力,提高目标识别精确度和地物分类可靠性等遥感应用方面都有重要的现实意义。与单源遥感影像相比,多源遥感影像的主要特征是冗余性和互补性。多源遥感影像融合可以减少系统的多义性和不确定性,增加特征提取的精确性,能形成对被感知对象的完整一致的信息描述。如何实现光谱保持和高分辨率保留是影像融合的两个重要问题。本文结合影像融合技术的相关理论及概念,阐述了融合技术在实际中的应用。针对SPOT5、TM数据的特点及其缺点进行了相关实验,验证了影像数据高、低分辨率之间在实现融合时,空间分辨率的差值不宜过大,否则光谱的保持和高分辨率的保留都会受到影响;同时就利用影像的融合技术解决TM数据反向问题做了相关的探讨,实验结果证明是切实可行的。 相似文献
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遥感数据的在线信息分析服务技术是基于在线处理技术,整合各种遥感信息和技术资源,通过标准Web Service调用方式以按需共享的方式提供遥感应用服务。本文就高分遥感数据产品的在线信息分析技术框架及信息分析结果的在线可视化系统实现展开研究,通过整合遥感数据处理算法及处理工具资源进行系统集成,并利用标准Web Service调用的方式为用户统一提供在线数据分析服务,使用户无须安装复杂处理软件就能在线对数据进行处理分析。试验结果表明,在线信息分析服务系统能稳定高效地为3—5级高分影像数据产品提供在线的数据分析功能,能有效降低行业应用高分遥感影像的难度,进一步增强了对高分遥感影像数据的应用能力。 相似文献
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遥感影像精准解译是遥感应用落地的核心和关键技术.近年来,以深度学习为代表的监督学习方法凭借其强大的特征学习能力,在遥感影像智能解译领域较传统方法取得了突破性进展.这一方法的成功严重依赖于大规模、高质量的标注数据,而遥感影像解译对象独特的时空异质性特点使得构建一个完备的人工标注数据库成本极高,这一矛盾严重制约了以监督学习为基础的遥感影像解译方法在大区域、复杂场景下的应用.如何破解遥感影像精准解译"最后一千米"已成为业界亟待解决的问题.针对该问题,本文系统地总结和评述了监督学习方法在遥感影像智能解译领域的主要研究进展,并分析其存在的不足和背后原因.在此基础上,重点介绍了自监督学习作为一种新兴的机器学习范式在遥感影像智能解译中的应用潜力和主要研究问题,阐明了遥感影像解译思路从监督学习转化到自监督学习的意义和价值,以期为数据源极大丰富条件下开展遥感影像智能解译研究提供新的视角. 相似文献