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传统的基于像素的变化检测结果较为破碎,易产生较多"椒盐现象"。针对上述问题,提出一种改进的GKC模糊聚类算法对遥感影像进行变化检测。首先利用变化矢量分析法对配准好的遥感影像构造差异影像;然后再利用一种改进的GKC模糊聚类算法对差异影像进行分割,通过在目标函数中添加带有空间邻域信息的模糊因子进行迭代聚类;最后实现地物变化信息的提取。与传统方法进行对比,该方法能有效降低破碎像斑的数目,更好地保持变化地物的结构和形状,突出主要变化目标,提高变化检测精度。 相似文献
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基于分形特征的高标准农田遥感分类方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
目前全国高标准农田面积数量已具一定规模,由于人工解译的工作效率较低,如何实现对全国大面积的高标准农田建后利用情况进行实时、精准遥感监测成为亟待解决的问题。由于监测面积大,精度要求高,迫切需要研究一套遥感自动监测方法在全国推广。以广东省东莞地区作为研究区,选择2017年2月15日的高分二号遥感影像,基于分形图像分割并结合BP神经网络对区域高标准农田进行分类,并加以人工解译和实地验证。 结果显示,该分类方法总体精度为 80112 2%,Kappa 系数为0761 1。表明分形图像分割结合BP神经网络的遥感分类方法总体精度较高,能较好地满足高标准农田建后利用情况遥感监测的需求。此方法可以在全国范围推广应用,为高标准农田建成后的实时监管提供技术支撑。 相似文献
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为揭示中、低纬度高寒山区降雨-径流的形成过程,指导水资源的合理开发利用,选择黑河上游红泥沟小流域为研究区,基于河道径流量及雨水和河水稳定同位素的观测数据,构建二元混合模型,计算了2013年7月23日及8月21日两次典型降雨-径流事件中事件水(降雨)和事件前水(流域前期储水)对河道径流的贡献及其动态变化.结果显示:两次降雨事件中事件前水的贡献比例分别为68.69%和54.46%;事件前水的贡献比例在涨水阶段减小,在退水阶段增大.结合河水电导率的观测结果,进一步分析了降雨-径流的形成过程:河道径流的形成主要受饱和区蓄满产流、河岸带地下径流和山坡地下径流3种产流机制控制;事件水主要源于蓄满产流,事件前水主要源于河岸带和山坡地下径流;事件初期和末期以河岸带地下水补给为主,涨水阶段后期和退水阶段前期转为以蓄满产流和山坡地下水补给为主,洪峰期间蓄满产流的贡献达到最大.两次事件的对比表明,事件前的湿度条件和降雨强度对降雨-径流的形成过程有着重要影响:前期越湿润,流域储水能力越弱,导水能力越强,事件水的贡献越大,河道径流对降雨的响应越迅速;降雨强度越大,蓄满产流及其中的事件水比例越高,河道径流中事件水的比例也越高. 相似文献
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地铁隧道具有线路长、地质环境复杂、环片数量多、检测作业时间短等特点.隧道结构渗漏水病害检测是保障地铁隧道安全的重要工作,传统人工巡查检测方法检测速度慢,需耗费大量的人力物力,不能满足地铁更好运营需求.为提高隧道渗漏水检测效率,更好地适应轨道交通运营需求.本文依托高速移动三维激光扫描技术获取点云数据,提出局部图像分割方法,获取隧道渗漏水病害信息.首先通过空间变换法将三维点云数据转换为二维正射影像,采用图像二值化处理算法增强隧道渗漏水病害区域的边缘信息;然后利用区域描述算法对图像内的渗漏水区域进行分析,获取渗漏水病害区域的大小和里程信息,从而达到自动化识别隧道结构病害.研究结果表明,本文方法可快速检测地铁隧道内渗漏水病害的位置、面积等信息,节约检测时间和检测成本的同时保证了检测结果的准确性. 相似文献
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融合多特征改进型PSPNet模型应用于复杂场景下的建筑物提取 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复杂场景下高分辨率遥感影像中建筑物提取精度低的问题,本文提出了一种融合多特征改进型PSPNet模型,在PSPNet网络的基础上,加入膨胀卷积模块并融合图像的浅层特征。试验结果表明,融合多特征改进型PSPNet模型的预测结果总体精度为95.90%,建筑物提取精度平均为77.77%,均高于其他模型。其在不同场景上的表现有所差异:复杂场景1的预测精度为80.35%;以城中村建筑物为主的场景2的预测精度为75%;以高层建筑物为主的场景3的预测精度为78.11%。因此本模型可有效地提升高分辨率遥感影像中复杂场景下的建筑物提取精度。 相似文献
900.
建筑物屋顶面大小差异较大、形状复杂、数量不确定等特点,以及机载LiDAR点云密度不均、分布不规则、缺乏语义信息等特性,对屋顶面的准确分割造成了很大干扰,因此现有分割方法的精度和适用性仍有待提高.针对上述问题,本文提出一种结合区域增长与RANSAC的机载LiDAR点云屋顶面分割方法.首先,引入稳健的法向量估计算法计算点云法向量,利用提出的迭代区域增长策略和RANSAC提取多个可靠屋顶面片;然后,基于可靠屋顶面片参数和RANSAC计算内点的思想,迭代合并可靠屋顶面片,并精化屋顶面参数;最后,计算未能通过前面步骤分割的点到各屋顶面的垂直距离,将其标记为距离最小且小于阈值的屋顶面,并通过局部范围内投票的方式精化屋顶面分割结果.利用多个具有代表性的建筑物点云和一组区域建筑物点云进行试验,结果表明,所提出的方法可有效地分割不同复杂程度的建筑物屋顶面,并能较好地分割面积较小的屋顶面,以屋顶面和单点为评价单元的平均分割正确率为95.56% 和97.93%,分割的结果可为建筑物三维模型重建、点云精简等应用提供可靠的信息. 相似文献