高分辨率气候环境变化研究中的石笋微层   总被引：2，自引：0，他引：2  

刘启明  王世杰  欧阳自远 《地球科学进展》2002,17(3):396-401

在全球变化研究领域，高分辨率重建 2000年来的气候环境变化是近期工作的主要内容之一。石笋微层由于其沉积界面完整，微层明显和组分构造有序，从而成为综合研究气候环境变化的理想载体。详细分析了石笋微层灰度和石笋微层厚度的成因、类型和影响因素，对石笋微层在高分辨率气候环境变化研究中的应用现状及目前所存在的问题作了简要介绍，并对该领域今后的发展方向提出了一些看法。  相似文献   

合理尺度纹理分析遥感影像分类方法研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

黄艳  张超  苏伟  岳安志 《国土资源遥感》2008,19(4):14-17

纹理分析是提高遥感影像分类精度的重要手段之一。纹理特征与地物类别尺度密切相关,应用纹理特征进行遥感影像分类, 关键在于纹理尺度的确定。对于灰度共生矩阵纹理分析来说,就是选择大小合适的纹理窗口。根据样本半变异值在较小范围内有较 大变化的特性,研究遥感影像相邻像素之间的空间关系,将半变异值开始趋于恒值时所对应的步长作为纹理分析的窗口大小,并在 纹理特征提取过程中针对每一个像素,在最大似然分类结果的约束下,适时改变其窗口大小,提取纹理特征,提出一种合理尺度纹 理分析的遥感影像分类方法。最后,选择北京市昌平区2006年SPOT 5遥感影像,利用TitanImage二次开发环境实现了该方法。实践 证明,该方法能有效提高遥感影像的分类精度。  相似文献   

光谱与纹理信息复合的土地利用/覆盖变化动态监测研究   总被引：8，自引：0，他引：8  

张锦水  潘耀忠  韩立建  苏伟  何春阳 《遥感学报》2007,11(4):500-510

及时、准确地动态监测地球表面特性对于掌握人类和自然现象之间的关系和相互作用是非常重要的,并为决策的制定奠定基础。传统卫星遥感的土地利用/覆盖变化动态监测方法基本上可分为光谱直接比较法和分类比较法两大类,但两类方法多以光谱信息为基础来提取土地利用变化信息,而忽略纹理等空间信息。本研究中,基于变化向量分析方法,将光谱与纹理两种信息复合计算变化强度,并采用支持向量机法提取变化/非变化信息,通过监督分类确定变化区域内的土地利用/覆盖类型的转移方向,完成土地利用/覆盖动态监测。最后,利用两期TM数据,对海淀区1997—2004年进行土地利用/覆盖变化动态监测,以验证该方法。该方法较分类后比较法在一定程度上减少误差积累,降低了错误类型转化,提取的变化信息总精度达到93.1%,Kappa为0.862,比利用光谱信息双窗口变步长的变化向量分析方法提取出土地利用/覆盖变化信息的精度有一定的提高(总体精度为90.2%,Kappa为0.804)。纹理信息与光谱信息复合,能够更大拉开变化/非变化信息之间的距离,有利于动态变化信息的提取,是该方法能够有效提取变化信息的关键所在。  相似文献   

暴雨过程的卫星云图纹理特征研究   总被引：8，自引：1，他引：8  

寿亦萱  张颖超  赵忠明  励申申  寿绍文 《南京气象学院学报》2005,28(3):337-343

针对卫星云图上云团所具有的半流体特性，应用纹理特征分析法对其进行定量研究。首先用灰度共生矩阵统计法提取100个样本云团的纹理特征参数，然后应用Mahalanobis距离作相似性测度进行聚类分析，提取出4类云以及无云区的具有旋转不变性的纹理特征参数。在此基础上分析了2003年7月4—5日江淮流域发生特大暴雨地区云团的纹理特征参数的变化规律与降水过程之间的对应关系。从实际的降水资料和纹理特征参数变化的回归分析结果来看，纹理特征参数的变化规律与降水量之间有较好的对应关系。这些结果不仅对中短期天气过程的诊断分析而且对数值预报都具有一定的实用意义。  相似文献   

Lidar点云数据中建筑物的快速提取   总被引：7，自引：0，他引：7  

刘修国  张靖  高伟  陈启浩 《地球科学》2006,31(5):615-618

Lidar技术可快速获取地表的高精度三维点云数据, 目前对此类数据的分类却是速度慢、精度低, 尤其是城市区域建筑物和树木靠得较近时更是难以准确提取建筑物.介绍了一种基于点云数据生成距离影像, 而后引入对比度纹理辅助的点云数据建筑物快速提取方法.结果证明, 该方法不需要其他辅助数据就能实现点云数据中建筑物的快速提取.   相似文献   

基于卷积神经网络和黄铁矿大数据判别金矿类型     

朱昊磊  杨兴科  何虎军  李展  张鑫雨  崔文玮 《地质学报》2023,97(10):3396-3409

黄铁矿是金矿中普遍存在的金属硫化物,其微量元素含量信息可以揭示出矿物形成时的相关矿物和流体组成与结晶特征,因此不同期次与金矿有关的黄铁矿及微量元素信息可以被用来预测矿床的类型。且相关研究历史已久,积累了大量的研究资料,然而由于研究思想和手段的局限性,传统方法往往存在无解性或多解性问题。随着大数据思想的发展和推广,研究人员试图采用机器学习算法来解决此类问题,已取得不错的效果。本次研究根据深度学习思想建立黄铁矿微量元素数据集并进行深入研究,采用“成分数据图像化”和“数据增强”等手段,解决了前人采用深度学习方法进行此类分类任务时遇到的数据不平衡问题和卷积神经网络无法直接读取数据的问题。本文对比分析了基于四种卷积神经网络模型(Mobilenet V2、Resnet 50、VGG 16和VIT)采用黄铁矿微量元素成分数据进行金矿类型分类任务的精度与效果,发现采用卷积神经网络算法可以基于黄铁矿成分数据对不同类型金矿进行较为精准的分类任务。此方法比传统图解法具备更高的精准度与泛化能力,通过对金矿类型的预测可以为找矿勘查和深部预测工作节省成本,也为深度学习在地质矿产研究方面的应用和推广提供全新思路,具...  相似文献   

最小二乘影像匹配算法设计与实现     

李福金  秦志伟 《测绘与空间地理信息》2011,(2):190-192

针对影像匹配问题,对最小二乘法影像匹配的算法进行了研究,理解了该算法的匹配原理,并应用测试程序对该算法进行测试。  相似文献   

基于MATLAB的车牌识别     

鲁小平  陈阿林 《测绘通报》2007,(10):35-38

使用MATLAB工具对车牌进行识别。用MATLAB做车牌识别比用其他工具有许多优势,因为MATLAB在图像的灰度化、二值化、滤波等方面都有很大优势,利用MATLAB的这些优点来对车牌进行识别。  相似文献   

融合光谱及形态学信息的对象级空间特征提取方法          下载免费PDF全文

林栋  秦志远  童晓冲  邱春平  李贺 《武汉大学学报(信息科学版)》2018,43(5):704-710

针对传统的高分辨率遥感影像分割方法仅利用光谱特征或者形态学特征的弊端,提出了一种融合光谱信息和形态学信息的多尺度分割算法。该算法首先利用差分多尺度形态学序列特征与影像光谱特征构造光谱-形态学特征集,然后利用Hausdorff距离计算相邻像素的边权值并构造图模型,利用最小生成树Kruskal算法完成影像的初始分割,最后结合分形网络进化的区域异质性准则完成区域合并。在该分割结果的基础上,提出了面向对象的灰度共生矩阵特征和面向对象的像元形状指数特征。实验结果显示,所提出的分割方法在效果和效率上均优于eCognition 8.0和Meanshift算法,并且对象级灰度共生矩阵特征和对象级像元形状指数特征明显优于传统的像素级特征。  相似文献   

基于鱼体运动特征和图像纹理特征的鱼类摄食行为识别与量化     

黄志涛  何佳  宋协法 《中国海洋大学学报(自然科学版)》2022,52(1):32-41

针对水产养殖中的精准投喂问题,以大西洋鲑(Salmo salar)为研究对象,提出一种基于鱼体运动特征和图像纹理特征的鱼群摄食活动强度量化方法,进行鱼类摄食行为识别研究。利用自适应背景差分及光流法得到运动鱼体的速度、转角,并通过信息熵统计速度和转角的分布,之后通过灰度共生矩阵提取能量、熵、对比度、相关性和逆差距5个图像纹理特征值。最后,结合鱼体运动特征及图像纹理特征,对鱼类摄食行为进行识别和检测。实验结果表明,该方法的识别准确率达到了94.17%,相较于单一特征检测本研究的检测精度更高。  相似文献