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本文基于2014年、2017年、2018年三期GF1遥感影像,针对北京市石景山永定河河道变化特征,开展基于深度学习算法的河道自动提取与变化图斑自动发现。选择GEOWAY GFLP作为地理要素智能训练平台,采用基于疑似变化区域自动发现与人工交互确认相结合的遥感监测技术路线,选取典型水体样本进行分析、训练,构建深度学习卷积神经网络水体提取模型。通过分析与验证发现,基于深度学习水体提取模型自动提取的河道准确率高于90%,精度高于最小距离、最大似然及SVM分类方法,可用于城市河道的自动提取和变化发现。 相似文献
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根据无人机影像电力线的特征,利用LSD算法实现了电力线的自动提取。首先使用各向同性的Sobel算子对特征区域进行图像增强,再使用LSD算法进行线段提取,然后通过线段合并和线段拟合过滤线段集合,最后使用K均值算法进行聚类,筛选得到最终电力线结果。采用多种地物背景下的电力线影像进行实验,结果表明,该方法能提取完整的电力线,稳健性强,对电力巡线具有较大的实际意义。 相似文献
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利用测绘卫星立体像对提取DEM效率高、精度高。本实验的主要目的是进行资源三号测绘卫星立体像对高海拔地区DEM提取实验,比较正视、前视及后视3种视角全色影像不同组合情况的立体像对所提取DEM的效果,以拉萨市城关区为实验区,并将实验结果与SRTMDEM进行比较。实验结果显示,正视与前、后视组成的立体像对提取的DEM效果相当,均好于前视、后视全色影像组成的立体像对提取得到的DEM,拉萨市城关区空间分辨率可达10 m,效果良好,可为城市地质灾害评价等提供基础数据。 相似文献
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以榆林市以北为主要研究区,基于基础地理信息数据,结合Arc GIS统计分析功能对2003年和2016年土地利用变化进行分析,并探讨耕地变化特征与地形因素之间的相关关系。研究表明:1) 2003—2016年榆林市以北地区有超过58.65%的土地利用类型发生变化,其中草地转林地为主要变化类型,耕地转林地以及草地转耕地变化面积次之,新增耕地多为圆形农田; 2)圆形农田在距离湖泊、河流、道路2 km以内,在海拔1 212—1 263 m区间分布较广,在距离湖泊大于4 km和距离河流7—12 km、24—30 km处,农田面积出现显著增加。 相似文献
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如何避免水体提取中阴影信息与水体信息的混淆,是利用遥感数据提取城市水体信息需要解决的一个问题。本文以高分一号WFV图像及Landsat8 OLI图像为数据源,利用阴影轮廓的位置与形状在不同太阳高度角及太阳方位角下的差异性,提出一种基于多时相阴影轮廓差分的城市水体提取方法(WMSD)。以广州市天河区为试验区进行水体信息提取,同时运用NDWI、MNDWI及SWI指数法分别提取水体信息,进行精度对比分析。结果显示,本文所提出的WMSD方法分类精度超过88%,较NDWI法、SWI法及MNDWI法的水体提取精度分别提高了8.50%、9.50%及4.67%。说明基于阴影轮廓位置与形状的差异提取水体信息的方法能够较好地解决阴影与水体提取信息混淆的问题,为利用遥感数据提取城市地区水体提供了一个可行的处理方法。 相似文献
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准确提取湖泊围网区域的时空分布信息对湖泊的保护和可持续发展具有重要意义。本文以阳澄湖为研究区域,收集该地区1984年—2017年所有的Landsat 5和Landsat 8影像(共计396景),提出了结合光谱和纹理特征的围网提取新算法,同时利用时间序列滤波消除年际间因数据不一致造成的偏差。以高清影像人工解译作为参考,阳澄湖围网提取结果的生产者精度在72.57%—88.53%,用户者精度在79.79%—98.10%,围网面积变化与文献记录吻合。结果表明,阳澄湖围网经历了"无围网期"(1984年—1994年)、"快速增长期"(1994年—1998年)、"巅峰期"(1999年—2002年)、"快速下降期"(2003年—2006年)和"稳定期"(2007年—2017年)5个阶段,最高达到100 km2,目前稳定在30 km2;通过研究围网区植被指数发现,2002年之后围网区浮水植物的种植面积增大;通过对比水质数据发现,2002年至今持续15年的围网拆除并未使阳澄湖恢复到80年代无围网养殖时期的II类水,其水质依然处于Ⅲ—Ⅳ类。因此在湖泊养殖开发过程中,政府应该坚持可持续发展道路,在不破坏湖泊水质的基础上发展湖泊经济。 相似文献
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针对建筑物结构复杂、形式多样,产生的交叉极化散射现象使得其在极化SAR图像上易与植被混淆,提取困难的问题,该文结合极化散射信息和空间信息进行建筑物的提取研究,主要以AIRSAR全极化数据进行实验。①进行基于极化补偿的Yamaguchi四分量分解,根据偶次散射能量提取出建筑物;②提取总功率Span图像的纹理特征利用支持向量机进行分类;③融合前两步的提取结果得到最终结果。结果表明:方法优于基于极化补偿的Yamaguchi四分量分解的提取方法和SVM方法,对于平行建筑物、小方位角建筑物、大方位角建筑物的提取精度分别达到了99%、94%和56%,有效区分了建筑物与植被。 相似文献