基于导航雷达海面回波图像去噪研究     

宋占杰  孙皓  王鑫  张锁平  王兵振 《海洋技术学报》2010,29(1)

根据海面X波段雷达回波图像数据的时空特点,提出了一种新的去噪方法。该方法利用线检测对雷达图像中的射线状噪声进行分离,然后针对这种特殊的噪声形式提出一种阈值分割的方法,最后在极坐标下针对噪声点进行插值修复。实验表明,与传统的均值滤波和中值滤波等方法相比,新方法无论在主观视觉还是信噪比方面,都有了一定改进,图像保留了更多的细节信息,具有较好的去噪效果。  相似文献   

基于改进粒子群优化算法和模糊熵水下图像分割     

李涛  唐旭东  庞永杰 《海洋工程》2010,28(2)

由于水下图像受到水下光照条件以及水质的一些特性影响,存在对比度低、灰度不均、目标边缘模糊等特点。传统基于最大熵原理的阈值法尽管能实现某些特定的分割任务,但是采用凸模糊集的隶属函数和穷举法存在计算复杂度高、时效性差等缺点。在传统模糊熵分割算法的基础上,重新定义了模糊熵,并根据最大熵原理,利用改进粒子群优化算法(PSO)来搜索分割阈值。通过水下图像处理试验证明,该算法对简单背景的图像分割是有效的;与传统分割方法相比,具有更强的自适应性和抗噪性。  相似文献   

军用文书中地名信息的自适应语义组合方法          下载免费PDF全文

刘建平  张国辉  王国江 《海洋测绘》2010,30(5):42-45

军用文书中经常出现基于地名信息的指示指令,自动生成相关指令可极大提高文书的作业效率。基于建设项目,以建设中的地名库数据为支撑,多尺度组织地名数据,基于Delaunay三角网建立各层数据自适应搜索机制,通过相关模型将指定范围内的空间对象与当前对象的空间关系进行自然语言定义,基于概念图和预设链接谓词表,实现各语义要素自动组合,生成基于地名信息的有关指令。经过相关系统测试和海量数据实际应用,地名信息的自适应语义组合方法稳定、有效、实用性强。  相似文献   

基于序列非线性滤波SAR影像水体自动提取          下载免费PDF全文

窦建方  陈鹰  翁玉坤 《海洋测绘》2008,28(4):69-72

由于合成孔径雷达（SAR）图像中固有斑点噪声的强烈影响,某些对于光学图像有很好效果的目标提取区域分割方法,但是对于SAR图像来说,效果不很好,针对水体目标的亮度及形状分布特征,不作阈值分割处理,而采用序列非线性滤波处理方法,可以快速有效地实现SAR影像水体目标的自动提取识别。  相似文献   

面向对象的高空间分辨率遥感影像道路信息的提取   总被引：8，自引：0，他引：8  

唐伟  赵书河  王培法 《地球信息科学学报》2008,10(2):257-262

遥感影像的道路信息提取是构建及更新地理空间数据库的一个重要组成部分。针对高空间分辨率遥感影像丰富的地物细节信息和突出的结构、纹理信息的特点,采用一种面向对象技术,实现了高空间分辨率影像道路信息提取。首先,利用面向对象的影像分割技术得到道路均值对象,然后挖掘高空间分辨率遥感影像中描述道路的光谱特征、几何特征及纹理特征,构建道路对象的知识库,实现了城郊重要道路信息的提取。与最大似然法相比,提取结果充分利用道路形状和纹理信息,能克服光谱特征的噪声现象,提取道路准确率高,为高空间分辨率遥感影像道路信息提取提供了一种新的途径。  相似文献   

面向公共安全事件的网络文本大数据结构化研究     

裴韬  郭思慧  袁烨城  张雪英  袁文  高昂  赵志远  薛存金 《地球信息科学学报》2019,21(1):2-13

网络文本中所包含的相关信息目前已成为公共安全事件紧急救援与影响评估的重要信息源。现有的方法虽然可定向地提取文本信息中事件的各类要素信息,但由于缺乏面向事件的整体建模与解析框架,难以从网络文本中获取系统的事件要素的结构化信息,即所提取的事件要素信息要么不够完整,要么与目标事件不匹配,由此产生的遗漏与谬误难以支撑针对公共安全事件信息的系统分析。为解决该问题,本文提出了面向公共安全事件的网络文本大数据结构化理论框架,首先,建立了公共安全事件的语义框架,并以地震事件为例构建了相应的结构化表结构;其次,应用训练语料的关联标注解决了事件要素与事件无法匹配的难点;最后,通过使用可融合关联信息的文本解析算法,系统提取了事件类型、事件名称、事件时间、事件位置及其他属性,基本实现了网络文本中不同事件信息的结构化。本文以云南邵通鲁甸地震为例,展示了地震事件的网络文本信息的结构化过程与结果,为分析地震所受的关注程度以及救援状况提供了重要参考。在上述研究的基础上,开发了面向公共安全事件的网络文本信息挖掘系统,展示了地震事件文本的结构化解析以及由此实施的事件关注度分析。  相似文献   

基于无人机影像和面向对象随机森林算法的岩溶湿地植被识别方法研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

耿仁方  付波霖  蔡江涛  陈晓雨  蓝斐芜  余杭洺  李青逊 《地球信息科学学报》2019,21(8):1295-1306

目前对岩溶湿地的重视程度远低于其他湿地类型,缺乏利用遥感技术进行岩溶湿地植被高精度识别的研究,但岩溶湿地同其他湿地类型一样,湿地面积退化严重,亟待需要解决。因此,本文选取受人类活动影响较大、湿地退化较为严重的广西桂林会仙喀斯特国家湿地公园的部分核心区域作为研究区,以DJI大疆御Mavic Pro无人机航摄影像为数据源,利用泛化能力强、分类精度高的面向对象随机森林算法实现了会仙岩溶湿地植被的高精度分类,探究无人机可见光影像和面向对象随机森林算法在岩溶湿地植被识别中的适用性,为无人机遥感技术应用于岩溶湿地的研究和保护提供技术参考。首先,在eCognition Developer9.0中利用多尺度迭代分割算法对影像图层进行分割;然后,基于以往在进行面向对象分类研究的经验来指导我们进行特征选择,充分考虑了影像的光谱和纹理特征、植被指数、无人机遥感数据派生的研究区数字地表模型（DSM）和几何特征;最后,在RStudio中实现了随机森林算法参数的调优、模型的构建以及分类。结果显示,面向对象随机森林算法对会仙湿地植被具有较高的识别能力,在95%置信区间内总体精度为86.75%,Kappa系数为0.83。在单一典型岩溶湿地植被识别精度中,狗牙根-白茅-水龙植被群丛的用户精度在90%以上,生产者精度高于80%,竹子-马甲子-桂花生产者精度高于80%,但是用户精度较低,仅为70.59%。  相似文献   

基于多层神经网络与Sentinel-2数据的大豆种植区识别方法     

田富有  吴炳方  曾红伟  何昭欣  张淼  José Bofana 《地球信息科学学报》2019,21(6):918-927

大豆作为全球最重要的油料作物,是中国进口的大宗农产品,对其种植区的精准识别是决策制定、种植结构调整基础,对国家粮食安全有重要意义。本文利用Sentinel-2作为数据源,利用多层神经网络方法与对大豆进行提取,并与随机森林、决策树、支持向量机等机器学习进行对比,发现F1-Socre指标显示多层神经网络的分类精度最高,为93.53%,其次为随机森林、支持向量机、决策树。将神经网络分类结果与SLIC面向对象分割聚合之后,结果既忽略了同一地块的微小差别,又区分出了不同地块的作物差异,很好的体现了大豆的分布。Sentinel-2数据是进行大尺度大豆种植监测的绝佳数据源,大豆与玉米等其他作物在第二个红边波段的反射率有较为明显的差异。多层神经网络方法在图像分类任务中表现出色,结合图像分割算法精度可达到95.51%,可以满足大豆种植面积监测的需求。  相似文献   

一种面向对象的水体变化检测方法研究     

何茹 《南方国土资源》2019,(1)

水体信息是地理国情普查体系是重要内容之一,基于高分辨率遥感影像的有效提取,对于掌握我国的水体现状和空间分布情况具有重要意义。基于传统遥感提取地物方法的局限性,文章结合高分辨率影像所包含的空间结构信息,提出一种面向对象的水体变化检测方法。通过实验认证,认为该方法有效可行。  相似文献   

城镇化流域降水径流氢氧同位素特征及洪水径流分割     

谢林环  江涛  曹英杰  张得胜  黎坤  唐常源 《地理学报》2019,74(9):1733-1744

为研究人类活动影响下河流降水径流响应特征,以珠江三角洲典型城镇化流域石马河为研究对象,采集2017年1-12月日降水、河水样品和3场台风期间的时段降水、洪水样品,通过测定其氢氧稳定同位素组成（δD、δ ¹⁸O）,分析流域降水、径流氢氧同位素组成特征,并利用同位素二元混合模型,分割3场台风降水事件中事前水及事件水对流量过程的贡献。结果表明,研究区域大气降水δD、δ ¹⁸O的变化范围分别为-105.10‰~+9.98‰和-14.80‰~-0.55‰,年加权平均值为-57.88‰和-8.61‰,大气降水线为δD = 7.70δ ¹⁸O+8.61（R ²= 0.98）;河水δD、δ ¹⁸O的变化范围分别为-91.23‰~-15.96‰和-12.66‰~-4.01‰,δD-δ ¹⁸O基本落在局地大气降水线上,表明降水是石马河径流的主要来源。3场台风期间,事件水占洪水总径流量的比例分别为59.7%、55.0%和69.4%,均高于事前水占比。洪水涨水初期事前水和事件水同步增长,涨水后期事件水比例逐渐增大,洪峰期间比例大于80%,成为径流主导成分,表明流域城镇化过程中下垫面不透水面积的增加会显著改变水文循环过程。本研究成果可为珠江三角洲城镇化流域水文预报提供理论基础。  相似文献