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71.
针对目前高分二号卫星数据(GF-2)有较高的空间分辨率而在农业领域应用较少和农作物分类普遍存在"同谱异物"和"同物异谱"的现象,以辽宁省沈阳市苏家屯区以西的新开河村周边为试验基地,利用最佳波段组合指数法(OIF)对所选取的高分二号(GF-2)卫星数据的纹理特征和植被指数以及波段信息进行筛选,选取最佳的波段组合,以增加分类信息、减少数据冗余。最后,针对筛选后的数据,使用最大似然法进行分类,得到农作物的分类结果。结果表明,利用该方法对农作物进行分类,分类精度得到了一定程度的提高,为目前大规模农作物种植面积的精确、迅速统计提供了一套可行的方案。 相似文献
72.
73.
清江画面石是近二十年来出现的一种新的观赏石石种,原石主要为中泥盆统云台观组灰白色石英砂岩.清江画面石具有观赏价值的关键因素是构成画面的各类图案.本文将画面石图案的纹理类型划分为三种类型——线型、条带型和梳型,并对每种类型进行了详细描述.在野外调查基础上,通过岩石特征、微观结构构造、地球化学特征等综合对比分析,对三种类型的清江画面石图案的地质成因进行初步讨论,认为线型（即裂隙）的形成可能与燕山期或之后区域构造活动有关,条带型（即层理）形成于泥盆纪的原生沉积构造,而梳型则可能是由于外来物质在成岩期后沿着层理面或纹层面向下渗流而成,推测形成于燕山期之前,但需进一步研究确定.三种图案中的不同颜色,是由含有铁锰质氧化物的地下水或地表径流水等沿裂隙、层理面或渗流面浸染或部分交代填隙物而成,在现代河流下切作用下,崩落入水,经过流水搬运、冲刷,最终形成了清江画面石. 相似文献
74.
资源三号卫星多光谱图像特征分析和质量评价 总被引：1，自引：0，他引：1
针对资源三号卫星(ZY-3)多光谱图像数据展开图像辐射特征和质量评价研究,通过与SPOT5 HRG(high resolution geometric)多光谱数据对比分析,利用值域、均值和标准差等影像灰度统计信息分析ZY-3与SPOT5图像质量在不同地理区域的差异;通过计算相关系数分析波段之间的相关性,选取不同区域内的典型地物直方图进行对比,以反映多光谱影像的辐射特征;通过计算均质性、对比度、信息熵和角二阶矩评价ZY-3和SPOT5影像的纹理特征,并从影像地理要素视觉特征方面比较2种卫星图像的质量,作为用户选取和使用ZY-3图像的参考。实验结果表明:ZY-3多光谱图像的质量较好,在波段相关性方面,ZY-3在除植被外的水体和建筑物等要素信息提取能力上优于SPOT5;在纹理特征方面,ZY-3也比SPOT5有更好的显示效果,可用做中、小比例尺国土资源等领域应用的基础图像。 相似文献
75.
针对车载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云数据的不完整性问题,提出一种车载LiDAR点云数据分割以及基于分割后点云数据的半自动化建模方法。首先对点云数据进行标准格式转换及稀化;然后以不同地物的属性和几何特征为分割条件,分别建立道路、建筑物、树和路灯等附属设施的三维模型,并利用车载以及航空图像的纹理信息辅助建筑物的立面和顶面三维建模;最后以真实街景为实验区,基于拓普康IP-S2车载LiDAR点云数据,完成该街景的分割与建模。实验结果表明,该文提出的点云数据分割与街景地物重建方法比较简单,可实现道路和建筑物的半自动化分割;利用成熟的建模软件和方法,实现了建模的完整性和较强的可靠性。 相似文献
76.
为了挖掘国产单极化SAR数据在自动化识别尾矿库中的作用,辅助光学数据以提高锰渣尾矿库的识别精度,针对锰渣尾矿库及其在光学遥感图像中容易混淆的目标,从定性的角度分析了二者的散射特性以及在SAR图像中的差异特点;并开展锰渣尾矿库自动化识别研究;利用面向对象的方法对光学遥感图像进行分割;选取典型锰渣尾矿库及其易混淆目标,进行纹理特性计算。实验结果表明:可以通过纹理特征有效地建立锰渣尾矿库在雷达图像中的识别规则,为实现光学遥感数据和雷达数据相结合的计算机自动识别锰渣尾矿库提供基础。 相似文献
77.
针对遥感影像道路中心线提取问题,提出利用方向纹理特征辅助道路中心线匹配搜索的思想,以人工给出的道路种子点和初始搜索方向为基础,运用方向纹理特征直接从遥感影像上匹配搜索道路的中心线。算法通过预测道路的宽度、弯曲等情况来自动调整纹理窗口的大小,因而能够很好地搜索到道路中心线,此外算法针对树木遮挡、车辆压盖设计了相应的处理策略。实验表明:该方法对遥感影像上不同类型道路均有很好的提取效果,且提取效率高于现有的道路提取算法。 相似文献
78.
79.
小波变换在图像处理与分析方面的应用已取得很大的成功,如基于小波变换的图像编码、去噪、融合等,但在多时相的遥感影像变化检测方面的研究还很少.提出并实验了一种基于区域特征的小波差值变化检测方法,该方法对于高分辨率的遥感影像具有较好的检测效果,同时提高了运算速度.实验结果表明了该方法的可行性和有效性. 相似文献
80.
利用对象光谱与纹理实现高分辨率遥感影像云检测方法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对高分辨率遥感影像云检测过程中合适的云检测光谱阈值难以确定及影像中类云地物对云检测精度影响的问题,提出一种基于对象光谱与纹理的高分辨率遥感影像云检测方法。首先,对影像进行直方图均衡化处理,根据均衡化影像直方图获得合适的影像云检测光谱阈值。其次,用简单线性迭代聚类算法对影像进行分割生成分割对象,以对象为处理单元,根据云检测光谱阈值和对象光谱属性对对象进行云检测过滤,获得初始云检结果。然后,求得直方图均衡化影像的纹理图,根据对象的纹理均值及角二阶矩对初始云检测结果提纯,消除类云地物对云检测精度的影响。最后对提纯云区域进行区域增长及膨胀处理,获得最终的影像云检测结果。定性对比试验和定量评价结果表明,本文方法可以获得良好的影像云检测结果。 相似文献