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为确保土地利用数据的真实性,设计基于多源遥感数据的第三次国土调查内业信息提取方法.以高分二号卫星采集的全色与多光谱影像为基础,采用S-G(Savitzky-Golay)滤波器通过噪声消除、配准、重采样实现全色与多光谱影像融合,利用像元亮度校正改善融合后影像像元亮度饱和现象.根据最小代价切割实现多源遥感影像不同地类边界划分,获取大量遥感影像图块,逐个分析与判断遥感影像图块类型,通过同第二次国土调查数据库相对比提取差异性地类图斑、偏移图斑、在建图斑,实现第三次国土调查内业信息提取.实验结果显示,该方法的遥感影像分割与融合效果好,可有效提升遥感图像清晰度,增强图像细节特征,保证土地利用数据的真实性. 相似文献
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李懿麟 《测绘科学技术学报》2007,24(Z1):29-31
针对土地利用动态监测面临的实际情况,提出了一种GIS与RS一体化的变更地块判别方法.该方法以矢量图斑为研究对象、以GIS的地理信息与RS的遥感影像信息为特征来源,提取图斑的特征向量.在设计识别方法时,将土地利用变更地块的识别变通成对标准地类的识别,同时引入"落入"、"误判高发区"的概念以降低变更地块的漏判率.经试验,该方法基本可替代土地利用动态监测中的人工判读工作. 相似文献
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针对土地利用动态监测面临的实际情况,提出了一种GIS与RS一体化的变更地块判别方法。该方法以矢量图斑为研究对象、以GIS的地理信息与RS的遥感影像信息为特征来源,提取图斑的特征向量。在设计识别方法时,将土地利用变更地块的识别变通成对标准地类的识别,同时引入"落入"、"误判高发区"的概念以降低变更地块的漏判率。经试验,该方法基本可替代土地利用动态监测中的人工判读工作。 相似文献
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为有效监测具有填挖、采剥等行为的工程活动情况,本文提出了一种用于像素级露天工程活动图斑提取的遥感多特征语义分割模型。该模型以高分二号(GF-2)光学遥感影像为数据源,采用U-Net深度神经网络架构,通过人工标注构建了反映露天工程活动的影像样本集,并提取样本的多维特征投入模型进行训练,从而实现了工程活动图斑的快速识别。试验结果显示,本文方法对露天工程活动图斑的总体识别精度可达87.36%,平均精度达86.78%,优于KNN、SVM两种传统分割方法,为工程活动自动化监管提供了技术参考。 相似文献
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以ArcGIS平台为基础,以C#为开发环境,对耕地坡度级别赋值方法进行研究.通过选择6个中等以上县级单元地类图斑进行赋值实验,研究发现基于GeoProcessing开发的多线程分乡镇赋值算法快速高效,基于此方法设计的耕地坡度级别赋值技术流程在江西省第三次国土调查县级数据库建设应用中,平均每个县级单元地类图斑耕地坡度级别... 相似文献
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以秸秆焚烧监测工作的实际需求为导向,通过国外开源热异常点监测数据的智能抓取与处理、基于多源遥感影像的热异常点提取、热异常点地理定位与地类识别、基于大屏系统的秸秆焚烧监测信息综合展示与服务等关键技术研究,形成一体化服务技术体系,为相关部门提供支撑与保障. 相似文献
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遥感影像变化图斑智能化提取是自然资源动态监测工作的基础。本文简述了遥感影像变化检测技术演进历程及特点,提出同时使用ResNet、U-Net和孪生神经网络3种深度学习算法,设计了集“影像预处理、智能提取、协同筛查”于一体的遥感影像变化图斑智能化提取平台,并详细阐述了各功能模块设计思路。实践表明,融合3种深度学习算法有利于解决单一深度学习网络模型改造难度较大、适用范围有限等难题,有效提升了遥感影像变化检测的查全率,工作效率比目视解译提升超过3倍。研究成果已在湖南省自然资源“1+N”卫星监测工作中广泛应用。 相似文献
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图斑面的聚类处理是挖掘图斑空间知识的重要手段。针对当前图斑面大小不一、形态各异、分布不均等导致聚类结果不够准确的问题,同时为满足大规模图斑数据分析的需要,本文引入多密度属性计算指标,提出了一种图斑数据的聚类方法。首先,根据单个图斑内部点位置(包含边界)的不同赋予其多个密度属性;然后,根据图斑间密度低值向密度高值靠拢的趋势建立图斑归属连接,依次生成图斑要素的树状结构连接;最后,依据树状结构连接的结果对各连接进行剪枝或合并,生成多个独立树,完成图斑面的聚类。试验证明,本文方法可以有效识别各类不规则图斑的聚合集群,并在大规模图斑数据的聚合中具有良好的精度表现,满足高密度多边形区域的聚类识别需求。 相似文献