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面向对象的高分辨率影像城市建筑物提取 总被引:9,自引:1,他引:8
依据高分辨率遥感影像的特点,采用面向对象方法提出"自下而上"的多尺度分割方法,即按照由小尺度分割至大尺度分割的顺序,并结合掩膜操作对山东师范大学IKONOS影像进行了建筑物提取试验。结果表明,该方法较传统的"自上而下"的尺度分割方法精度有显著改善,其分类结果形状较为规整,更接近实际地物。 相似文献
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提出一种基于差值权重和快速傅立叶变换的影像融合方法--DWF,对"北京一号"小卫星的全色和多光谱影像进行融合.该算法根据卫星影像的成像过程,通过傅立叶变换获取全色影像的高频、低频信息和多光谱影像在HIS颜色空间中分量的低频信息,由这3种信息通过基于差值权重的决策计算获得融合影像的空间信息.实验采用PCA、GS、DWF以及基于小波的HIS变换的融合方法,结果表明DWF方法优于其他融合方法,比较适合于"北京一号"卫星的全色与多光谱影像融合. 相似文献
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数字油田是解决当前油田建设中数据冗余的一个有效途径。本文结合大庆油田勘探、开发与建设过程中存在的数据量大、共享困难等问题,对大庆油田的基于统一共享平台的各种空间数据及其他非空间数据共享问题进行了分析,并给出了基于ArcGIS产品的油田数据管理与共享问题的解决方案。 相似文献
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图谱迭代反馈的自适应水体信息提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出图谱迭代反馈模型,结合空间聚合图特征和非线性谱映射结果的优点,设计图谱迭代反馈机制,并通过自适应信息计算方法自动地调整提取参数,逐步地计算逼近正确的专题区域边界。结合水体提取案例,在分析当前较为有效的水体提取方法基础上,选取ETM影像作为数据源,提出图谱迭代反馈的自适应水体信息提取(WERSTP)理论与方法。试验比较表明,该方法能充分结合基于指数和基于光谱分类提取方法的优势并成功融入水体空间分布特征,获得较好的提取效果。 相似文献
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利用混合光谱分解与SVM估算不透水面覆盖率 总被引:1,自引:1,他引:0
对比了线性混合光谱分解模型(SMA)与支持向量机(SVM)在TM影像上估算不透水面覆盖率(ISP)的精度,通过SVM模型拟合TM像元光谱特征与样本ISP间的关联而获得对未知像元ISP的估算能力。对于天津市主城区的TM影像,选择学校区、工矿区和住宅区的高分辨率影像分类结果作为训练样本(7020个)和验证样本(1500个),SVM模型的ISP估算均方差(15.4%)优于SMA估算结果(19.4%);在增加缨帽变化“绿度分量”及混合光谱分解“高反射率分量”作为SVM特征变量后,ISP估算精度提高为12%。研究结果表明:SVM模型能够拟合各像元光谱组分间非线性关系且具有较好小样本泛化的性能,适用于地面样本较少的大区域ISP制图;增加与ISP相关性大的光谱特征向量作为SVM输入能提供更多的区域地物空间分布信息,能够调整无样本的地表类型的ISP估算值,提高区域ISP估算的整体精度。 相似文献
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城市环境影响评价是城市规划与可持续发展中的一个重要问题.从规划部门对设计方案进行分析比较、定量评估的实际需求出发,采用地理信息数据处理与模拟等技术,归纳了GIs的评估指标体系.针对城市总体规划方案,将GIs数据引人气象模型,建立城市规划气象GIs论证评价技术路线;对规划方案进行空间概化、划分并识别单元特征,通过土地利用... 相似文献
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提出"全域-局部"遥感信息分布提取模型,通过计算和整合影像局部范围内的空间和光谱特征来优化全域上光谱混淆较大像元的提取精度。模型分为两个主要计算步骤:"全域"前分类与"局部"后分类;"全域"前分类将仅划分出满足一定精度阈值标准的像元,而"局部"后分类则在此部分分类结果基础上,进一步发掘和计算已分类像元所蕴含的信息来辅助对全域未分类像元的提取。在不透水面专题提取过程中,采用支持向量机SVM作为前分类器,通过控制精度阈值所对应的分类后验概率产生部分分类结果;采用调节最小距离分类器作为后分类器,根据一定的权重整合像元局部范围内的空间与光谱信息,代替了传统的全域光谱信息来优化分类。实验采用TM5影像以及所对应的NLCD(National Land Cover Data)标准不透水面产品作为测试集,"全域-局部"模型对应单一SVM模型的提取精度由80.31%提高为82.73%,局部后分类器精度较单一SVM模型由54.27%提高到59.94%。实验证明该模型具有较明显的精度提升且能够较好地解决不透水面与裸土混淆的问题,并得到空间形态上更为完善的不透水面提取结果。 相似文献
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水利设施对水资源与水量调度、自然湿地生态保护与修复、资源和生态功能的利用及经济效益发展有重要作用。传统方法统计水利设施位置、数量等依赖于汇编资料,存在耗时长、资料更新不够及时以及具体地理位置不详等缺点,遥感为大规模监测水利设施提供了新的可能。本文以YOLO v3网络为基础,结合水利设施的特点,提出了一种基于大面幅影像快速检测水利设施的算法,主要分为两个方面:(1)改进的YOLO算法(E-YOLO)。E-YOLO提出PPA特征融合方法和等比预测框与四特征图交叉预测方法,对小样本等问题进行优化;改进损失函数,突出置信度损失;同时使用迁移学习的方法,读取特征提取部分的预训练模型参数。(2)基于E-YOLO算法和水体指数约束的大面幅水利设施检测算法。通过水体指数约束滑动步幅来解决影像面幅大、目标尺度小的问题,同时降低漏检率和误检率,再结合轮廓合并方法,优化检测结果。本研究中采用高分二号影像数据实现大面幅影像水利设施检测,实验结果表明:E-YOLO算法可以明显提高水利设施检测效果,相比平均F2精度相比YOLO v3提高了1.25%。且有更好的稳定性;水体指数约束的大面幅检测方法可以在保证效率的情况下提高检测精度,其F2精度相比大步幅和小步幅方法分别提高了3.72%和2.70%,为遥感水利设施检测提供了良好方案。 相似文献
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基于高分辨率遥感影像的建筑物提取一直是研究的热点问题,深度学习的深层次特征提取方法,非常适合高分辨率影像中建筑物的提取,但使用深度学习提取建筑物时,大多以改变网络结构为主进行算法优化,很少与其他方法结合。本文研究在改进深度学习网络结构的基础上,结合影像模糊度约束增强、形态学建筑指数约束增强等方法,对建筑物提取方法进行更全面更有针对性的改进。本文主要改进内容为:① 提出PwDeepLab网络,该网络基于DeepLab v3+网络结构,在特征融合方式和损失函数等方面进行了改进。② 提出模糊度约束方法,在固定影像块大小的情况下,通过影像模糊度约束对影像进行上采样增强。③ 提出形态学指数约束方法,通过形态学建筑物指数(MBI)约束范围拉伸增强的方法,在较少改变原始影像特征的情况下,突出建筑信息。本文在Massachusetts数据集和武汉大学的Satellite Dataset Ⅱ(East Asia) 数据集上进行验证, 2个数据集的主要建筑类型存在较大区别。本文提出的方法在2个数据集上的精度相对于DeepLab v3+分别提高了10.9%和3.8%,相对于U-Net分别提高了10.0%和9.6%。实验结果表明本文提出的方法对建筑物提取效果有明显提升,且具有很好的鲁棒性和通用性。 相似文献