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目前已有的对象级变化检测方法中的像斑对象特征提取算法大多只提取单波段的特征,无法对彩色影像有直观整体的描述,针对这一问题,本文提出了一种高分辨率彩色遥感影像变化检测方法。首先对分割后得到的像斑统计颜色直方图,计算其推土机距离作为光谱特征差异量,另外通过像斑的彩色图像灰度共生矩阵计算熵统计量,对应像斑间熵差值作为纹理特征差异量;最后结合在彩色空间计算的两种差异量构造差异影像,通过支持向量机（SVM）将差异影像中的像斑分为变化与不变化两类别。选择江苏省苏州地区资源三号影像进行了试验,结果表明该方法可以很好地实现高分辨率彩色遥感影像的变化检测。 相似文献
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为研究四川理塘海子山地区放射性地球物理特征及铀成矿地质背景和成矿条件,在区内开展了地面伽马总量面积测量和地质-伽马能谱综合剖面测量。通过地面伽马总量面积测量,了解了海子山地区的伽马放射性背景,分析了其放射性特征; 通过地质-伽马能谱综合剖面测量,初步判定了研究区内燕山晚期花岗岩的放射性异常性质,分析了各主要地层岩石的放射性核素含量特征。研究表明: 区内出露的燕山晚期花岗岩有较高的伽马总量背景值,且伽马总量异常的展布与燕山晚期花岗岩体的分布特征基本一致; 花岗岩体的铀含量背景值较高,显示了区内良好的铀源条件; 研究区外围西侧有与NE向的断裂破碎带有关的查清卡温泉异常点,地表泉华具有极高的伽马总量测量值,且伽马能谱测量显示其为铀、钍混合异常点。根据查清卡温泉异常点的地质和放射性特征,并结合研究区铀成矿地质背景和成矿条件,初步判定本区铀源可能为深部含铀流体或铀富集在深部燕山晚期花岗岩体中,铀元素通过泉水迁移至地表沉淀富集,提供了下一步铀矿找矿方向。 相似文献
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针对经典全卷积网络(fully convolution network,FCN)分类精度低、效果差,以及传统的极化合成孔径雷达(PolSAR)土地覆盖分类方法未充分考虑地物散射特性的问题,提出了一种结合改进FCN和条件随机场(conditional random field,CRF)的全极化SAR土地覆盖分类算法。首先,利用Freeman分解和Pauli分解建模全极化SAR影像,同时提取各分解对应的散射特征,参考Freeman分解散射功率获取其主散射分量对应的主散射地物;同时,借鉴在图像分类领域中具有卓越表现的FCN-Vgg19-8s网络,考虑其高层卷积参数量大和低层卷积模型参数优化程度不足,通过在高层和中层分别构建多尺度卷积组和代价函数设计了FCN-MD-8s网络,保证对整体模型参数进行降维和优化;以Freeman分解散射机理特征为基准,采用级连式迁移学习结构,实现FCN-MD-8s网络的模型训练和测试;然后,根据主散射分量所对应的主散射地物,在各分量预测图中提取出主特征地物,得到分量地物分类结果,并将其进行叠加得到全局粗分类;最后,利用全连接CRF结合Pauli相干分解重建假彩色图,对全局粗分类进行全局像素类别转移获得细分类结果。通过对分类结果定性和定量分析,可知提出算法具有有效性和可行性。 相似文献
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针对常规的均值漂移算法在特征空间聚类时未考虑图像的纹理信息从而导致分割精度不高的问题,该文提出了一种融合颜色-纹理模型与均值漂移的改进分割算法。首先,对原始影像进行同等组滤波和颜色量化,得到颜色-纹理模型;其次,利用均值漂移算法对滤波影像进行初始分割,得到同质性较好的初始分割区域;最后,将颜色-纹理模型及初始分割对象轮廓信息应用于区域合并过程中,结合形状特征增强分割对象的紧密性。该算法充分结合了图像的颜色、纹理特征,通过对不同类别的遥感影像的分割实验进行分析,结果表明分割效率和分割质量均得到较大提升,且具有较好的适用性、可靠性及精确性,对遥感影像中纹理信息丰富的植被、密集建筑区等具有较好的分割效果。 相似文献
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