基于天绘一号卫星多光谱影像的海岸线自动提取方法          下载免费PDF全文

闸旋  滕惠忠  王俊超  林杨正 《海洋测绘》2018,(4):58-62

针对常规人工海岸线测量方法耗费人力物力、效率低、工作环境相对危险,难以快速反映海岸线动态变化的问题,提出一种基于天绘一号卫星多光谱影像的海岸线自动提取与分类方法。所提方法首先结合NDWI指数和水平集模型实现全自动水边线提取,然后采用面向对象分割技术和空间拓扑关系提取临海地物基元,最后结合遥感影像海岸线解译标志建立决策树完成临海基元的分类与海岸线提取。实验表明,海岸线提取结果能够作为1∶2.5万海图测制与更新的参考数据。  相似文献   

红外卫星云图和相关向量机的有眼热带气旋客观定强模型   总被引：1，自引：1，他引：0  

戴李杰  张长江  薛利成  马雷鸣  鲁小琴 《遥感学报》2018,22(4):581-590

热带气旋TC(Tropical Cyclone)是全球影响最严重的自然灾害之一。TC强度和路径的准确预报,对于减轻其带来的灾害影响至关重要。本文基于静止红外卫星云图和相关向量机RVM(Relevance Vector Machine)构建有眼TC客观定强模型。首先,利用高斯平滑对红外卫星云图进行去噪;然后,利用基于测地活动轮廓GAC(Geodesic Active Contour)模型的偏微分方程PDE(Partial Differential Equation)法对有眼TC的眼壁进行分割,提取眼壁的亮温梯度信息,计算眼壁亮温梯度的最大值及梯度数据不同概率时的均值,从而构造与TC强度密切相关的特征因子;最后,利用RVM构建单特征因子、多特征因子与近地面最大中心风速的客观定强模型,研究不同特征维度对TC客观定强误差的影响。实验结果表明,在单特征因子的模型定强中,95%概率眼壁亮温梯度均值的定强误差最小,相比利用单特征因子所构建的定强模型,多特征因子的模型定强误差更小,即多特征因子中包含更多与TC强度相关的特征信息。在多特征因子的模型定强中,二特征因子优于三特征因子模型,说明应当合理选择特征因子维数,并非越多越好。本文所用RVM模型具有良好的高维非线性处理能力,能对TC强度进行有效估计。  相似文献   

粒子群算法及多阈值指数熵的遥感影像变化检测方法研究     

黄亮  王铭佳  吴俐民 《测绘工程》2018,(7):1-5

在遥感影像检测中,一般采用多变化阈值来提高检测精度,但会导致运算量的增加。为解决该问题,提出利用粒子群算法及多阈值指数熵的遥感影像变化检测新方法。首先采用影像差值法构造差异影像;然后提出利用粒子群和多阈值指数熵的遥感影像分割方法,并将其用于对差异影像进行分割获取变化区域;最后对选取的实验数据进行变化检测,并与基于模糊C均值、双阈值指数熵、三阈值指数熵的非监督变化检测方法进行比较。实验结果显示,提出的变化检测方法其精度为94.77%,本案方法是一种有效地、可靠的遥感影像变化检测方法。  相似文献   

盾构隧道点云典型要素分割     

《测绘科学技术学报》2018,(4)

针对盾构隧道点云及其几何特征构建八叉树索引,使用体素化网格降采样进行点云降采样,利用统计特征滤波器达到精简点云,继而实现典型要素自动分割。结合点云精简算法,提高了随机抽样一致性(RANSAC)算法效率,通过拟合模型的几何特征,设置合理阈值,自动分割隧道典型要素。实验结果表明,该方法可以精确地分割出相邻距离阈值较小的盾构隧道典型要素,拟合的隧道半径与设计半径误差仅为3 mm;相比传统RANSAC算法,该算法运行速度提高了17倍,实现了相邻距离阈值达1.0 cm精度的目标分割。  相似文献   

多层次分割的极高海拔区影像信息提取北大核心CSCD     

张昌赛  杨树文  刘正军  韩惠 《测绘科学》2018,(10):144-149

针对极高海拔区地形复杂、气候寒冷,难以实地测绘,且目前的极高海拔区遥感影像信息提取方法在精度和效率方面不足的问题,该文利用中分辨率影像,以西昆仑山区为例,依据地物的光谱、地形和分布等特征差异,综合和发展现有的描述特征算法,在不同尺度层次建立了多尺度分割的分类体系,实现了极高海拔区目标地物的影像分类提取。实验表明,该方法的提取精度优于面向对象的监督分类和传统基于像素的分类,能够很好地提高极高海拔地区影像信息提取精度和效率。  相似文献   

凹边形地标参照的主方向关系推理方法          下载免费PDF全文

康顺  李佳田  瞿珊珊 《武汉大学学报(信息科学版)》2018,43(1):24-30

空间推理是地球空间信息、人工智能、自然语言处理等相关领域的热点研究内容。主方向关系的表达与推理是空间推理的重要组成部分。针对空间方向关系矩阵对凹边形对象方向关系表达、推理的不足,研究依据目标对象与凹边形地标方向关系表达的不确定性,提出了凹边形地标参照的外部性主方向关系与内部性主方向关系推理方法。利用凹边形三等分仿射变换矩阵、自适应分割算法实现凹边形地标外部性、内部性参照对象表达;基于向量三角形法则与方向关系谓词,以方向关系的逻辑和、逻辑差合成代数运算推理2个地标、1个地标参照下目标对象与参照对象之间的主方向关系。通过实验与算例验证,证明凹边形地标参照下目标对象与参照对象的主方向关系推理可行性。  相似文献   

顾及多尺度分割参数的FNEA面向对象分类   总被引：1，自引：0，他引：1  

孙坤  鲁铁定 《测绘通报》2018,(3):43-48

首先对分形网络演化（FNEA）算法做了介绍,通过试验对比4种分割方法棋盘分割、四叉树分割、多尺度分割、光谱差异分割的效果。此外,通过eCognition Developer 8.7分析软件对影像进行多尺度分割预处理,从5开始,以5为单位向上递增,共选取12组参数进行分割试验,采用面向对象CART分类器对分割后影像分类。对比分类效果图可知,小尺度分割参数对分类效果能有较好的提升;对比总体精度及Kappa系数可知,小尺度分割参数分类精度优于大尺度分割参数,且当分割参数Scale为10时,分类精度达到最好的级别。  相似文献   

基于DBN的车载激光点云路侧多目标提取   总被引：1，自引：1，他引：0  

罗海峰  方莉娜  陈崇成  黄志文 《测绘学报》2018,47(2):234-246

提出一种基于深度信念网络（DBN）的车载激光点云路侧多目标提取方法。首先通过预处理对原始数据进行分段,并将地面和建筑物点云与路侧目标进行分离;然后利用连通分支聚类分析算法进行路侧点云聚类,并采用基于体素的归一化分割方法分割重叠点云,从而生成独立目标点云;在此基础上,生成基于多方向目标对象的二值图像并展开成二值向量作为独立目标点云的描述特征;最后构建并训练DBN,利用训练好的DBN提取行道树、车辆及杆状目标等3类路侧目标。试验采用两份不同城市道路场景的点云数据,行道树、车辆及杆状目标提取结果的准确率分别达97.31%、97.79%、92.78%,召回率分别达98.30%、98.75%和96.77%,精度分别达95.70%、93.81%和90.00%,F1值分别达97.80%、96.81%和94.73%。试验结果验证了本文的有效性。  相似文献   

像素级与对象级结合的变化检测方法     

王子明 《地理空间信息》2018,(4)

提出一种像素级与对象级结合的变化检测方法。通过像素级的主成分分析法获得代表差异信息的主成分影像;再用多尺度分割算法分割主成分影像,得到最终的变化检测结果。最后利用landsat影像进行实验,不仅可以有效抑制由误差造成的伪变化,同时提取的变化区域更加完整。  相似文献   

基于模糊集理论的彩色图像融合分割     

赵静  黄国满 《测绘与空间地理信息》2018,(8):97-100,107

基于二维直方图的图像分割方法综合考虑目标像素灰度值及其邻域的平均灰度,通过确定阈值进行图像分割,本质属于硬决策方法。由于位于阈值附近的像素在分割时具有不确定性,硬决策法容易产生错误分割。因此,本文基于模糊集理论提出一种融合分割方法,利用隶属度函数对基于二维直方图分割中存在的不确定性建模,并通过模糊推理综合利用彩色图像各颜色通道的信息。实验结果表明,本文所提方法相较传统的阈值方法有更好的分割效果。  相似文献