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IKONOS影像城市植被信息提取前的阴影校正 总被引:1,自引:0,他引:1
在高分辨率卫星影像的预处理上,阴影的提取与校正是一个难题,本文根据实际需要,采取不同的方法对建筑物阴影和山体阴影进行提取,并采用不同的校正方法进行校正。对城区建筑物阴影,采用基于影像融合的IKONOS影像阴影自动提取方法对阴影进行提取,再采用郎伯模型进行校正;对山体阴影,直接采用监督分类的方法对山体阴影进行提取,再采用灰度线性匹配的方法进行校正。实验表明,分开提取与校正的策略能取得较为理想的效果。 相似文献
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在系统测量褶皱、断层、节理、线理、擦痕等构造形迹位移参数的基础上,通过构造解析方法,获得了该区自古生代以来的四期构造应力场。四期应力场的方向及性质分别为:(1)以264°~290°方向挤压为主,辅以335°~15°方向拉伸的伸展期;(2)以360°~15°方向挤压为主的压缩期;(3)以50°~60°方向挤压为主的压缩期;(4)以340°~10°方向位伸为主,后辅以284°~295°方向位伸的伸展期。研究表明,四期构造应力场的特征与构造演化的表现是基本一致的。 相似文献
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通过训练样本采样处理改善小宗作物遥感识别精度 总被引:1,自引:0,他引:1
训练样本质量是决定农作物遥感识别精度的关键因素,虽然高空间分辨率卫星的发展有效地解决了农作物遥感识别过程中的混合像元问题,但是当区域内不同作物种植面积差异较大时,训练集中不同类别样本数量往往相差较大,这样的不均衡数据集影响分类器的训练,导致少数类别的识别精度不理想。为研究作物遥感识别过程中的不均衡样本问题,本文基于GF-2号卫星数据,首先挖掘了地物的光谱信息、纹理信息,用特征递归消除RFE (Recursive Feature Elimination)方法进行特征优选,然后从数据处理的角度采用了5种采样算法对不均衡训练集进行处理,最后使用采样后的均衡数据集训练分类器,对比数据采样前后决策树与Adaboost(Adaptive Boosting)两种分类器的识别结果,发现:(1)经过采样处理后两种分类算法明显提升了小宗作物的分类精度;(2)经过ADASYS (Adaptive synthetic sampling)采样处理后,分类器性能提升最多,决策树的Kappa系数提高了14.32%,Adaboost的Kappa系数提高了10.23%,达到最高值0.9336;(3)过采样的处理效果优于欠采样,过采样对分类器的性能提升更多。综上所述,选择合适的采样方法和分类方法是提高不均衡数据集遥感分类精度的有效途径。 相似文献
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樊子玉 《资源导刊(河南)》2018,(1)
正近日,河南省地矿局第二地质矿产调查院坦桑尼亚ML553金矿开发项目产出的载金炭,在姆万扎解析厂顺利解析出数千克黄金。这是该金矿首次在工业条件下产出黄金,也是该局在非洲投资矿产资源勘查项目第一次有了回报。坦桑尼亚环维多利亚湖绿岩带金矿勘查是河南省地矿局找矿突破战略行动示范项目和局管重点地质勘查项目,从2010年至今,累计投入资金超亿元,实 相似文献
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