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131.
根据高分辨率遥感影像中城镇道路的特点,提出了一种基于特征点的道路信息提取方法。首先,对影像进行增强处理并选取感兴趣的子区域,利用改进的分水岭分割理论和阈值选择算法,结合八邻域检测方法得到道路的特征点;然后,利用回归分析方法在一定的坐标系统下得到每条道路的回归方程,根据端点坐标信息得到道路信息图;最后,利用数学形态学算法获取道路骨架图。结果表明,本方法能够精确有效地提取高分辨率遥感影像的城镇道路信息。  相似文献   
132.
面向对象的湿地景观遥感分类——以杭州湾南岸地区为例   总被引:2,自引:0,他引:2  
莫利江  曹宇  胡远满  刘淼  夏栋 《湿地科学》2012,10(2):206-213
在ENVIEX软件的Feature Extraction平台上,利用LandsatTM影像数据,采用面向对象方法对杭州湾南岸地区湿地景观进行遥感影像分类;通过与基于最大似然法、人工神经网络法、支持向量机法等传统像元方法的相应分类结果进行比较,系统分析了面向对象方法在中低分辨率遥感影像的湿地景观生态分类中的有效性。研究结果表明:①较之单一依据像元光谱值进行分类的传统方法,面向对象方法综合考虑了对象的光谱、空间、纹理、色彩等多种属性特征,因而对于类型复杂多样、分布界限模糊、光谱混淆与混合像元现象严重的沿海滩涂、湖泊、河流等湿地景观具有更好的鉴别能力,也因此获得更高的分类精度(研究区景观分类总精度为88.80%,Kappa系数为0.8765);②面向对象方法在分类中提取的是由同质性像元组成的"对象",且在合理的影像分割下得到的对象破碎化程度较低,因而能在较大程度上减小分类结果中的"椒盐噪声"干扰;而基于像元方法提取的景观类型以离散像元形式组成,难以清晰表征景观的边界、形状等信息,所以分类结果中会有明显的噪声现象;③影像分割在运用面向对象方法进行遥感影像分类过程中具有重要影响,实验结果表明,60%的分割尺度和归并尺度组合较有利于中低分辨率影像的遥感分类;④面向对象分类过程中诸如影像分割精度的评价、最优分割尺度的选取、特征空间的优化等问题,则有待今后进一步探讨。  相似文献   
133.
将INTEX-B排放源应用到空气质量模型Model3-CMAQ中,对中国地区对流层NO2的浓度分布进行了数值模拟,并与OMI卫星对流层NO2资料进行了对比和验证。结果表明:将INTEX-B排放源应用到Model3-CMAQ模式,模拟的NO2浓度在中国地区的分布、季节变化规律与卫星资料所得结果一致。敏感性试验表明,工业及电厂排放对NO2的浓度贡献最大,而交通排放的贡献相对较小,两种排放均主要集中在京津、长江三角洲等经济发达地区。  相似文献   
134.
本文设计一种基于多分辨率拓扑网络的拓扑启发式影像分割算法,并对其涉及关键性技术进行探讨。通过细致分割实验,验证了采用该分割算法生成高质量图斑对象的可行性。  相似文献   
135.
基于交互式分割技术和决策级融合的SAR图像变化检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
为免去去除斑点噪声的预处理操作及克服选择分布模型的限制,本文结合差异图的特点和一种不涉及分布模型的交互式分割方法,产生不同“种子点”下的变化检测结果后,再利用投票策略对其进行决策级的融合给出最终的变化检测结果。分割中,将每个像素的特征设为差异图及由静态小波变换分解差异图再丢弃高频系数后重构得到的各层表示中,其对应位置上的灰度值构成的矢量。此特征及决策级融合的策略使本文的变化检测技术对SAR图像中的斑点噪声具有一定的鲁棒性。在无需对SAR图像做预处理的情况下,对真实SAR图像数据集的变化检测结果,其效果优于其他相关技术的。  相似文献   
136.
吴波  熊助国 《测绘学报》2012,41(2):205-212
提高混合像元线性分解精度的一个关键点在于改善端元光谱矩阵的构成。本文提出一种基于光谱多尺度分割特征的混合像元分解方法。首先在分割段内离差平方和最小准则下,对高光谱影像的光谱进行多尺度分割,并以各分割段中对应像元的光谱平均值为光谱特征,最后以限制性的最小二乘方法估计出混合像元的组分。模拟与真实数据的实验结果表明,本文方法能够较大的提高遥感影像混合像元的分解精度,并且优于光谱维小波特征的分解。  相似文献   
137.
近年来,随着遥感技术和信息技术的发展,遥感影像空间分辨率也大大提高。基于像素的传统影像处理方式已经不能满足现实需求,面向对象的遥感影像分析已成趋势。因此,图像分割技术是进行其他图像处理与分析之前的关键步骤,分形网络演化多尺度分割算法(FNEA)是面向对象分析的核心。本文详细阐述了基于FNEA的多尺度分割算法的思想和流程,并结合遥感影像进行了分割实验与参数分析,对高分辨率遥感影像的研究与应用有一定指导意义。  相似文献   
138.
该文在生成的灰度图象上加上随机噪音,用最大后验(MAP)估计方法、模糊C-均值方法和Otsu阈值方法进行了分割计算,对结果进行了对比分析,绘出了分割随噪音的标准差变化曲线,对噪音图象使用了不同的滤波方法处理之后,并进行计算。  相似文献   
139.
针对智能优化图像分割算法易陷入局部最优、分割精度不高等问题,本文融合改进的分数阶达尔文粒子群算法和二维Renyi熵多阈值,提出了一种新的多阈值遥感图像分割算法。算法利用粒子自身进化信息来定义进化因子,结合进化因子并利用高斯图函数调整分数阶次α系数以实现精确计算和快速收敛;根据局部最优概率因子对局部最优位置进行Levy飞行随机扰动以提高算法跳出局部最优的能力;同时将二维Renyi熵单阈值扩展到多阈值分割上,并结合改进的分数阶达尔文粒子群算法,将二维Renyi熵多阈值应用于遥感图像分割中。仿真结果表明,与其他2种智能优化分割算法相比,本文分割算法在细节处理和分割精度上均有明显优势,在PRI上至少提升7.27%、VOI至少降低6.5%、GCE至少降低10.4%。  相似文献   
140.
本文选取成都市某一区域建筑物A、B为研究对象,采用分辨率为0.61 m的Quick bird影像,运用图像分割法和LVQ神经网络算法,提取建筑物侧面信息,根据假设法原理,构建高度计算物理模型,求取建筑物高度。对比实测数据,结合可能影响实验结果的实地因素、遥感影像因素进行精度分析与评价,探讨基于高分遥感影像的建筑物侧面信息提取和高度计算的方法。结果表明,LVQ神经网络算法在建筑物侧面提取和高度计算中有更好的应用价值,精度高达94%。  相似文献   
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