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峰丛洼地遥感图像山体阴影缺失的克里格修复 总被引：1，自引：0，他引：1
为了解决岩溶区峰丛洼地遥感图像山体阴影区域信息“缺失”的问题,以广西壮族自治区平果县果化镇生态重建示范区典型峰丛洼地的遥感图像为例,利用地统计学的方法分析了ETM图像B3,B4,B5波段的灰度值(digital number,DN)结构特征,对3个波段阴影区域的DN值进行了修复与验证.结果表明:研究区峰丛洼地3个波段的DN值主要受内在因子的作用,有显著的空间自相关性,自相关距离都在360 m以上;各波段验证值与修复值之间都具有极其显著的相关性,平均相对误差均在0.2％以下,具有较高的修复精度;峰丛洼地山体阴影缺失信息的修复可为岩溶区生态环境监控、石漠化评估等遥感解译精度的提高提供参考. 相似文献
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同时存在多种地物干扰影响时,如何利用遥感软件ERDAS的可视化编程Modeler模块生成符合某种条件的二值掩模图像及多值掩模图像,在以往文献中很少有介绍,但这项技术的确是去除干扰信息及提取有用信息的关键一步.针对此问题,探讨了基于该模块生成二值和多值掩模图像的方法;将生成的多值掩模图像应用于卫星遥感图像处理,得到无干扰信息的遥感图像;并在此基础上用主成分分析法提取遥感铁染蚀变信息及羟基蚀变信息.结果表明:利用此方法生成的多值掩模图像应用于卫星遥感图像处理,可有效去除干扰信息,剔除假异常信息,为遥感蚀变信息提取提供高质量的基础数据. 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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《国土资源遥感》2016,(3)
地貌限制土地利用形式,土地利用类型又影响着地貌的形成与演化,基于以上关系提出一种辅以地貌类型的面向对象土地利用信息提取方法。以喀斯特地貌类型分布多样的安顺市为例,选取2010年的TM影像作为基本的数据源。首先,根据不同喀斯特地貌组合的尺度响应特征对试验区影像进行多尺度分割;进而利用数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据以及衍生的坡度、地形起伏度和地表切割深度等特征,建立隶属度函数提取喀斯特地貌信息;最后,以地貌类型为基本分类单元,根据不同地貌类型的土地利用特点,采用面向对象的分类方法对土地利用信息进行提取。结果表明:面向对象的分类方法可以对喀斯特地貌类型进行自动提取,试验区地貌类型主要以峰丛谷地、峰丛洼地为主,峰林溶源与峰林盆地分布较少。土地利用类型以灌木与旱地为主,分别占总面积的25.58%和20.74%,土地利用信息提取总体精度达到87.35%。 相似文献
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BP神经网络具有收敛速度快和自学习、自适应功能强的特点,能最大限度地利用样本集的先验知识,自动提取合理的模型。本文采用Landsat TM遥感图像作为数据源,以山西省定襄县为研究区,通过主成分分析方法来压缩输入数据,并结合NDVI和纹理特征来建立BP神经网络的土地利用分类模型,将分类结果与基于光谱单元信息的神经网络分类和基于纹理特征的神经网络分类结果进行定性和定量比较分析。结果表明:该方法总精度达到了80.50%,分别比基于光谱单元信息的神经网络分类和基于纹理特征的神经网络分类提高了18.89%和6.23%,能够有效地解决地物光谱混淆、分类精度不高等问题。 相似文献
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传统的水体信息提取主要利用水体反射与吸收光谱特征构建各种光谱指数模型,进行全局像元级的提取。然而,不同水体类型的光谱、空间形态与空间分布特征均有显著差异。对于山区图像而言,山体阴影、冰雪、裸岩等地物的干扰使全局性水体光谱指数模型难以取得很好的提取精度。面向对象的图像分析方法通过对遥感图像进行分割,从全域—局部上耦合分析水体的光谱、空间形态、空间分布与空间关系等特征,构建了通用性强的湖泊信息提取规则集,最终实现湖泊水体信息的自动化提取。通过eCognition软件对Landsat TM图像的实验结果表明,该方法可以完全避免像元级阈值水体信息提取中出现的一些错误的"零星水体",自动且高效地提取出了山区湖泊水体信息,在无云情况下提取精度达95%以上。 相似文献
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传统云检测方法未顾及云具有半透明性质的特点,直接从遥感图像中提取云特征用于云检测,降低了云检测精度.本文根据Mie散射理论构建云与地表信息的线性模型,即将一幅遥感图像看作是云与地表信息线性构成的,从整个纹理结构的角度看,云图像位于一个低维的子空间,首先采用主成分分析方法(PCA)构建云成分分离模型,从遥感图像中分离出云成分,其次采用局部二值模式(LBP)特征提取云成分的纹理作为特征向量,最后训练支持向量机分类器进行云检测.本文以755幅航空图像为实验对象,其中包含158幅有云区域,正检率达到90.69％,误检率9.31％,说明本文方法对航空图像云检测有一定效果. 相似文献
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利用矢量影像法进行土地利用变化自动检测 总被引：2，自引：0，他引：2
为解决土地利用矢量图与遥感影像的变化检测问题,提出了一种基于类别的矢量图与遥感影像变化检测方法。在矢量图约束下,对遥感影像进行影像分割获取像斑;提取像斑在遥感影像上的直方图特征,采用G统计量度量像斑之间的特征距离;利用像斑与其他相同类别像斑之间的特征距离,构建单波段上像斑的类别异质度,自适应加权组合各波段上像斑的类别异质度构建像斑的类别异质度;依据最大熵方法获取各地物类别对应的异质度阈值,以类别为单位对各像斑进行变化判别,获取变化检测结果。在QuickBird遥感影像上的试验验证了本文方法的有效性,实现了矢量图与遥感影像的自动变化检测。 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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基于MATLAB的遥感影像纹理特征分析 总被引：2，自引：0，他引：2
宋铁群 《测绘与空间地理信息》2009,32(2)
随着遥感技术的飞速发展,遥感影像计算机分析也随之成为遥感技术应用的一个重要组成部分.传统的遥感影像分析方法大都是基于影像光谱特征的计算机自动分类,忽略了影像的空间结构信息,精度不高.研究了利用灰度共生矩阵提取遥感影像的纹理特征,实现了MATLAB下采用监督分类方法应用最短距离分类器及滤波完成了全色遥感影像的分类分析. 相似文献
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袁慧洁 《测绘与空间地理信息》2020,(3):113-117,123
近年来,全国各地进行了大范围的土地利用调查,随着无人机遥感技术越来越成熟,无人机影像分析技术已深入应用到土地利用调查中,其中最多的用途是地物分类。本文选择昭通市昭阳区某乡镇区域为研究区,对采集到的无人机影像进行预处理,生成对应的正射影像;基于多种可见光植被指数,计算每3种指数合并得到影像的OIF指数,确定最佳波段组合;采用基于规则和基于样本两种面向对象分类方法,提取房屋、道路、植被等简单地物及背景。分析结果:两种方法的提取精度均达到90%以上,基于规则的面向对象分类方法精度较高,但耗时较长;基于样本的面向对象方法耗时较短,精度相对较低。两种方法相结合的全自动分类提取是下一步研究的目标。 相似文献
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针对基于SPOT5影像提取水体时易受地形阴影、居民地等因素影响提取精度的问题,本文构建了一种新的水体提取方法。该方法以水体的遥感图像本底值研究为基础,通过构建能够同向增强的水体指数及多指数集成计算模型,实现水体灰度值的极化,在此基础上利用改进的阈值自动选取算法、数学形态学滤波及细化等算法,实现了水体的高精度自动提取。经过试验比较表明,该方法能够有效地提取较细水体,且能够有效去除地形阴影、居民地及河流边滩等的影响。 相似文献
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道路综合特征下高分辨率遥感影像的提取 总被引：1，自引：0，他引：1
针对在高分辨率遥感影像中如何提高道路信息提取的准确度和信息量这一问题,通过对影像光谱和纹理特征的分析,将影像特征按照2种光谱特征和3种纹理特征进行分类,进而改善传统的图像分割方法,选择灰度级数和像素对的相对方向、距离和窗口大小作为参数,再通过灰度共生矩阵运算获取影像的纹理信息,通过对这些纹理特征的综合比较分析,最后确定角二阶矩、熵和对比度作为道路纹理特征统计量;再通过对图像像元分析比较,将图像像元标准差和灰度均值作为道路信息提取的光谱特征;在对道路综合特征分析基础上,再通过对遥感图像几何特征分析,最后利用数学形态学的开运算、闭运算、腐蚀、细化等模型算法对遥感图像进行精细化处理,得到道路提取较好的结果。该方法可用于复杂路况的道路信息提取。 相似文献