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943.
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李健 《测绘与空间地理信息》2014,(11)
黄河三角洲湿地是世界暖温带保存最广阔、最完善、最年轻的湿地生态系统,具有重要的研究与保护价值。本文以LandsatTM影像作为数据源,采用分层提取思想,利用人工目视解译与决策树分类,运用多种指数模型,提取了2004年黄河三角洲湿地信息。研究表明,采用分层提取法,能够较高精度地提取各种湿地信息,总体精度达到85.53%,其中浅海水域(100%)、养殖池塘(100%)、滩涂(87.5%)、建筑用地(84.62%)的分类精度较好,盐碱地(71.43%)和裸地(73.91%)的分类精度有待进一步的提高。 相似文献
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目的:在计算机辅助诊断(CAD)和未来治疗中,提取已分割好的CT肝脏组织中的兴趣区。方法:利用熵分割算法对CT肝脏组织的兴趣区进行自动分割,并和专业医生手工分割的兴趣区作比较。结果:分割的兴趣区与专业医生分割的兴趣区相比,该方法具有良好的获取兴趣区的能力。结论:在不同条件下对肝脏做相应预处理,然后分别对手工分割的兴趣区与熵分割的兴趣区相应数据作比较,得出熵分割算法是一种极为有效的图像自动分割方法。 相似文献
947.
对于阵列声波测井多个接收器声波波形数据,提出了时差拾取的慢度距离相关-SDC法.其核心思想是阵列声波信号在均质地层中,模式波到达时间和接收器到发射器距离成线性关系,原点到各个模式的距离是不变的,因此在拾取时差中引入Hough变换,而波形识别采用相关性算法.具体是首先选取阵列声波其中一个信号和其余信号做STC,其次把相关系数以时间轴叠加得到时差-距离曲线,最后采用二维Hough变换得到慢度距离相关-SDC图来拾取时差.给出了慢度在Hough空间的计算公式.将Hough空间按照纵波、横波、斯通利波特征分区和采用增强的变换处理办法后,测试了在一段阵列声波测井资料处理中的应用效果.对比分析了三维Hough变换和二维Hough变换、STC和SDC的在应用中的区别,证明了SDC是多个接收器STC方法的一种发展. 相似文献
948.
遥感裸土识别制图为水土流失治理工作提供了科学依据。本文以SPOT-5影像为实验数据,提出一种以土壤指数NDSI和不透水面指数NDISI提取裸土的方法。通过热红外波段的亚像元分解技术,将同期120 m分辨率的TM 6波段细化为10 m分辨率的地表温度影像,为SPOT-5影像计算NDISI不透水面指数增加了必要的热红外波段。在此基础上,构建双重指数模型,获得10 m分辨率的裸土数据。研究表明,双重指数模型可较好地解决裸土提取中建筑用地与裸土相混淆的问题,提取裸土的总精度可达95.4%。通过比较10 m的SPOT-5和30 m的TM影像的裸土提取结果,发现影像分辨率的提升可使裸土信息提取结果更加准确、精细。因此,本文为更高分辨率裸土识别制图,提供了一种有效的方法。 相似文献
949.
海洋异常事件(Marine Abnormal Event,MAE)可为区域海气相互作用和全球气候变化研究提供重要的时空特征参考,具有重要的科学意义。鉴此,本文基于长时间序列的栅格数据集,提出了一种海洋异常事件时空提取算法(Marine Abnormal Event Spatio-Temporal Extraction Method,MAESTEM)。MAESTEM的核心步骤包括事件的时间维度提取、事件的空间维度提取和事件追踪。在时间维度提取方面,将每一个栅格像元作为一维时间序列,计算其平均值和标准差作为判断每个时刻是否异常的标准,并根据异常持续发生的时间长短来提取时间维度的海洋异常事件(Temporal MAE,TMAE)。在空间维度提取方面,利用空间邻域统计方法,统计栅格像元的空间邻域中属于TMAE的个数,并通过空间维度异常判断规则获取空间维度的海洋异常事件(Spatial MAE,SMAE)。利用时刻状态的SMAE的空间拓扑关系,根据事件前后时刻覆盖的空间区域是否重叠以及事件持续的时间长短,实现异常事件的追踪。最后,通过提取太平洋海域1993年1月至2012年12月的月均海面高度异常(Sea Level Anomaly,SLA)事件,验证了该算法的有效性和实用性。 相似文献
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精确的三维道路信息,对于交通运输,城市规划,道路网建设,三维道路建模等具有重要意义.车载移动测量系统作为一项高新测绘技术能快速,准确地获取三维激光点云,适用于大场景的道路提取与建模.本文提出了一种从车载激光点云中快速精细化提取三维道路及其边界的方法.该方法首先利用车载激光点云的空间特征对点云进行自适应分段,然后利用先验知识与规则提取候选的道路及其边界,并根据道路边界的线状特征,对所提取的道路边界进行跟踪及矢量化,最后得到道路的参数.为了验证本方法的有效性,试验采用了3组不同道路场景的数据进行验证,结果表明提取结果的准确度,完整度及检测质量都达到了90%以上.定量与定性的结果分析表明,本文方法对于不同复杂场景下不同点密度的数据具有很好的适应性,能快速,鲁棒地提取大场景内的道路及其边界. 相似文献