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基于IRS-P6卫星影像的高原地貌分类与信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
《国土资源遥感》2016,(2)
利用遥感影像进行地形地貌制图,因其成图周期短、制图精度高、修改方便和更新快捷等优势,现已成为中小比例尺地貌制图的主要方法。利用高分辨率的IRS-P6卫星影像对青海省天峻县的高原地貌进行分类与信息提取,并制作大比例尺地貌图。采用遥感(remote sensing,RS)和GIS技术对遥感数据和不同来源的辅助数据进行处理,将其统一到同一GIS平台,在此基础上详细阐述了地貌分类、信息提取的技术流程和地貌图制作的方法。研究表明,基于高分辨率遥感影像数据,采用RS和GIS相结合的技术,可以大大降低地貌分类的难度,提高地貌信息提取与制图的速度和效率。 相似文献
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主要介绍了数字正射影像图的生产方法,结合高分辨率遥感卫星影像利用RPC模型进行正射纠正,针对某一区域调整所使用的DEM的高程值和DEM格网间距,根据已有的DLG数据对成果正射影像进行质量分析。 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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从遥感技术的发展现状出发,研究了数字地图制图的数据来源和数据更新途径,介绍了利用高分辨率遥感影像更新数字地图的流程,充分利用遥感影像有效、快速的完成数字地图更新的技术方法。 相似文献
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PixGrid是高分辨率遥感影像数据一体化测图系统,然而,在实际生产使用过程中,存在一些因素影响遥感数据的处理速度.针对这个问题,本文提出了以控制点、DEM、DOM等基础空间数据库为基础,建立控制资料服务体系,采用集成PixelGrid快速实现控制点自动量测的方法,提高了航空航天遥感资料的快速处理效率. 相似文献
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村镇区域进行遥感制图受到数据条件的明显制约,主要表现为不易获取适宜的高分辨率影像,而可获取性强的低分辨率影像由于混合像元现象严重难以直接应用于较精细的制图解析中。对此,本文尝试将一种改进的软信息规整方法结合基于像元交换的超分辨率制图方法用于低分辨率影像制图中,以弥补高分辨率遥感数据的不足。从研究区真实遥感影像开展方法的可行性验证,并分析该方法在村镇地表制图中的适宜性,探讨混合像元分解技术对村镇地表超分辨率制图结果的影响。结果显示：制图结果的优劣依赖于混合像元分解技术,混合像元分解结果的误差直接传递至制图结果中,但是村镇地表超分辨率制图结果明显优于传统的硬分类结果,说明本文方法能有效将低分辨率数据用于村镇制图中。 相似文献
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《测绘与空间地理信息》2020,(8)
立足于某省域范围内高分辨率卫星遥感影像制作过程,提出了一套针对卫星遥感影像预处理方案,目的在于解决不同条带、不同时相卫星遥感影像在省域范围内基础数据生产中的匀光、匀色、雾气去除和噪声消除等问题,提高影像数据质量,为影像后期制图和数据深层次应用提供技术支撑。 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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《国土资源遥感》2016,(1)
为解决高分辨率遥感应用中的断层在线解译及产状测量问题,利用主流网络地图服务提供的高分辨率卫星遥感影像及应用程序接口,开发断层在线解译及产状测量平台。通过该平台在线分析地质构造、解译断层,提取断裂地理信息;数据以可扩展标识语言(extensible markup language,XML)格式存储,可转换为主流GIS软件数据格式;对已有断裂的GIS数据通过格式转换进行查看、校准;使用Google Earth Plug-in嵌入三维地图服务,结合数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据同步采用多点法解算断层产状要素,以提高精度。结果表明:基于网络地图服务的断层在线解译和产状测量方法,发挥了高分辨率遥感影像在断裂构造解译中的优势,同时突破了遥感影像和DEM数据源的限制,可快速、准确地提取断裂构造地理信息和产状要素;平台矢量化数据具有可共享性,程序具有可移植性。 相似文献
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本文给出了基于高分辨率遥感卫星图像的快速制图方法，并对方法中所用的相关数据以及软硬件设施的要求进行了探讨。同时采用某一地区的高分辨率影像，按此方法制作了正射影像，并提取了矢量地物信息数据，验证了快速制图方法的可行性。预测市场应用前景十分广阔。 相似文献
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快速、精准的建筑物变化检测对城市规划建设等业务管理具有重要意义。随着卫星遥感技术的快速发展,基于高分辨率遥感影像的建筑物变化检测得到了广泛关注。针对像元级建筑物变化检测方法往往精度不足而目标级建筑物变化检测方法过程烦琐等问题,本文提出结合像元级和目标级的高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法。首先综合高分辨率遥感影像的多维特征,利用随机森林分类器进行影像集分类,以获取像元级建筑物变化检测结果;然后对后时相遥感影像进行图像分割,获得影像对象;最后融合像元级建筑物变化检测结果和影像对象,识别变化的建筑物目标。利用双时相QuickBird高分辨率遥感影像进行建筑物变化检测试验,结果表明：本文提出的方法能够削弱光照、观测角度等环境差异对建筑物变化检测的影响,显著改善建筑物变化的检测精度。 相似文献
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高分辨率遥感影像的数据源日益增长使得其成为主要的遥感数据源之一。本文研究了一种基于AlexNet网络的高分辨率遥感影像建筑物提取方法,该方法是在卷积神经网络的基础上,建立一种端到端自动提取影像中建筑等物体位置的方法:首先使用图像增广技术增加数据集的丰富性和多样性;再通过超参数搜索选择网络使用的较优参数,最终实现了遥感影像中建筑物的自动提取。实验结果表明,该方法可达到75%的提取精度;与传统方法进行定性和定量对比,该方法具有耗时少、精度高的特性,对后续城市规划、三维建模等应用有着重要意义。 相似文献
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《测绘地理信息》2020,(4)
针对高空间分辨率遥感影像分类中存在的特征选择困难和空间信息缺乏等问题,提出一种顾及空间信息与全卷积神经网络(fully convolutional network,FCN)的高分辨率遥感影像分类方法。该方法综合利用遥感影像的光谱信息与高程信息,首先,使用改进的全卷积神经网络逐层学习得到从底层到高层的特征映射;然后,利用Softmax分类器获得分类概率图;最后,将分类概率图和待分类影像同时输入条件随机场以强化空间信息约束,得到最终的分类结果。实验表明,该方法能有效提升高分辨率遥感影像的分类精度,减少分类噪声,在主观视觉效果和客观定量指标上均优于全卷积神经网络方法以及K近邻和支持向量机等传统分类方法,同时证明了数字表面模型用于高分辨率遥感影像分类的优势。 相似文献