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61.
基于物方影像匹配和概率松弛的断面自动提取   总被引:4,自引:0,他引:4  
提出了基于物方影像匹配的断面提取,为了提高匹配的可靠性,引入了概率松弛法,最终获得了高精度的断面.  相似文献   
62.
周月梅 《福建地理》2005,20(2):7-9,18
本文以福建省诏安县草子坝小流域为研究区域,建立水土流失影响因素基础数据,分析不同高程、坡度、土地利用现状和距离道路、居民点的远近,特别是道路、建设、陡坡开垦种果等与水土流失的关系,为相似地区的水土保持工作提供借鉴。  相似文献   
63.
从分析ETM各波段图像的信息特征入手,在黄土覆盖等环境因素干扰严重的地区,利用遥感技术对其铀矿化的信息进行了提取.在ERDAS软件的支持下,应用图像融合、波段比值、主成分分析、光谱指数等技术方法,对ETM遥感影像数据进行增强处理.其中,图像融合与传统的图像融合略有不同,是在进行图像融合前将原始图像(ETM1~5,7)进行低通滤波处理,使得融合后的图像既保留高分辨率数据的空间信息,又保留低分辨率数据的光谱信息.在对研究区的遥感数据进行增强处理后,选取有利波段组合,圈定了有利铀成矿的远景区.  相似文献   
64.
CNT-Ⅰ(ChannelNetworkTool-Ⅰ)是基于复合信息(数字高程模型和栅格化主干河网)自动提取流域地表水文特征的专用软件包。它利用主干河网的位置信息指导D8法单元网格水流模式的提取,弥补了现有工具软件使用的数据源单一带来的问题和不足,在平原区和洼地的处理上有了很大改善。CNT-Ⅰ专门针对配置一般的计算机设计,支持千万格点以上的各种分辨率的栅格数据,并内嵌了分辨率为30″的中国大陆DEM和相应的Ⅰ、Ⅱ级主干河网,且能以30″的整数倍输出任意区域的河网、流域边界、准三维渲染图,以及栅格的流向、坡度、汇流路径等数据,并能根据用户的要求度身定制,具有很强的实用性。介绍了该软件的原理和功能,并与同类型的商业软件进行了比较。  相似文献   
65.
本文以福建省诏安县草子坝小流域为研究区域,建立水土流失影响因素基础数据,分析不同高程、坡度、土地利用现状和距离道路、居民点的远近,特别是道路、建设、陡坡开垦种果等与水土流失的关系,为相似地区的水土保持工作提供借鉴.  相似文献   
66.
电气化铁道接触网的非接触式检测研究对保障铁道的安全运营具有重要意义,检测工作需要大量的精确接触网点云数据支持,目前存在接触网部件间不易分割导致难以提供精确接触网点云数据支持的问题。针对该问题,本文提出了多级索引及移动向量联合的接触网提取方法。首先利用多级索引框简化铁道场景数据;然后通过轨迹线构建提取通道获取支柱底部中心点集,以计算沿轨移动向量;最后进行二级索引框的姿态调整,实现接触网的准确提取。本文设计了参数分析与对比试验,在10 km铁道场景中进行试验分析。结果表明,本文算法对接触网提取的查准率、查全率、F1均在约99%,均优于参照算法,表明本文算法能够适应复杂场景。  相似文献   
67.
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   
68.
以辽宁省沈阳市为研究对象,以该地区1995年、2000年、2005年以及2016年不同时相的遥感影像为信息源。首先,利用ENVI影像处理软件进行数据预处理;然后,对沈阳地区土地类型进行MLC监督分类并评定分类精度;最后,采用分类后对比的方法并通过Arc GIS软件对沈阳建成区扩展情况进行研究。  相似文献   
69.
MODIS V006版本数据仅提供了归一化积雪指数(NDSI),而用户往往关心的是直观的积雪分类,包括积雪范围或积雪覆盖率。美国国家冰雪数据中心推荐全球积雪范围最佳的NDSI阈值为0.4,但是青藏高原地形复杂多样,积雪斑块化特征明显,单一阈值并不能精确地判识不同下垫面上的积雪。青藏高原被称为地球的第三极,是中国三大稳定积雪区之一,蕴藏了大量的淡水资源。随着全球气候变暖,青藏高原地区积雪融化时间提前,冰川融水增加,影响河流水量,造成洪涝灾害,进而影响人类正常生产生活,因此通过确定不同下垫面阈值,改善传统阈值的积雪高估低估现象,提高积雪识别精度,进而更准确地探究青藏高原积雪状况,显得尤为迫切。本文以青藏高原为研究对象,首先生成MODIS逐日无云NDSI序列并进行验证;其次对应站点雪深数据与NDSI序列,证实在下垫面为林地和非林地的区域,去云NDSI序列与站点雪深均有良好的对应关系,确定不同下垫面最优阈值范围;最后在最优阈值范围内通过混淆矩阵确定最优阈值。计算得出,林地NDSI=0.03时,总体精度最高为94.02%,在该NDSI之下,高估误差OE和低估误差UE分别为1.21%和4.60%;非林地NDSI=0.26时,总体精度OA最高为94.27%,在该NDSI之下,高估误差OE和低估误差UE分别为0.51%和5.03%。因此选取优化后林地阈值为NDSI=0.03,非林地阈值为NDSI=0.26。为避免地面常规观测资料尺度上的局限性,本文采用高精度的Landsat 8 OLI卫星数据识别结果,作为“真值”对优化后阈值的判别结果进行“像元—像元”级别的验证。在定量验证中,优化后NDSI阈值对MOD10A1 V006积雪判别结果的总体精度OA为84.21%,高估误差OE为5.33%,低估误差UE为10.46%;传统阈值对MOD10A1 V006积雪判别结果的总体精度OA为82.86%,高估误差OE为1.48%,低估误差UE为15.66%。可以看出在定量验证中,优化后阈值的积雪判别精度更高。同时在定性验证中,积雪大面积集中的区域,新的阈值与传统阈值提取效果均相对较好;积雪相对分散破碎的区域,优化后阈值能提取出大量积雪,传统阈值则不能。这表明考虑不同土地覆盖类型下的NDSI阈值优化可以有效地提高青藏高原积雪判别精度,为NDSI在积雪识别中的应用提供有力的支撑,有助于更准确地了解该地区积雪分布状况。  相似文献   
70.
吴文福  邵振峰  杨会巾 《测绘科学》2019,44(11):143-147,155
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   
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