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81.
探讨了采用环境一号卫星CCD多光谱数据在1∶250 000地形图框架要素更新中的应用情况,对不同框架要素在环境一号卫星CCD影像中的识别率和最小分辨率进行了比较和分析,并对环境一号卫星CCD影像的分辨能力和要素识别精度进行了分析和研究,进一步证实了采用环境一号卫星CCD数据进行1∶250 000地形图框架要素进行更新的可行性。 相似文献
82.
控制点与检查点数量和比例对水深遥感反演精度的影响分析 总被引:1,自引:0,他引:1
在水深遥感反演半经验模型中,水深控制点和检查点选取是一项非常重要的工作,前者用于建立实测水深值与遥感影像灰度值之间的数量关系,后者用于评价水深反演精度。但前人在相关研究中并未就控制点和检查点的选取数量和比例给出有实验依据的建议,亦未开展其对水深反演精度的影响分析。针对这个问题,作者使用6020个实测水深点和World View-2、GF-1 WFV、Landsat8 OLI 3种多光谱影像,基于三波段水深反演模型开展了81组实验,分析比较了不同数量和比例的控制点与检查点对反演结果的影响,评价过程利用平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、平均相对误差(Mean Relative Error,MRE)和反映实测水深与反演水深相关性的决定系数R2等3种参数。结果表明:(1)当控制点数量达到31个时,水深反演精度即趋于稳定;(2)检查点数量在30个时,其评价指标已可以代表模型反演精度;(3)控制点和检查点的数量比例对反演精度并无影响,但控制点选取过多则会产生反演精度降低的现象,采用人工选取检查点时剔除浅水区的异常点即可有效避免这一问题。 相似文献
83.
尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)是一种广泛应用于图像配准领域的点特征提取算法。针对基于SIFT的图像自动配准算法存在的特征点分布不均匀问题,提出了一种基于势函数点分布调整的图像配准方法。该方法解决了SIFT算法不能针对特征点的分布情况进行优化的问题。通过调整SIFT的比值阈值,增加配准点的数目;通过引入分子力学中的势函数概念,对特征点分布情况进行优化;通过局部互信息精纠正,微调特征点位置,以提高特征配准点的配准精度;最终实现高质量(空间分布均衡,配准精度高)的图像自动配准。 相似文献
84.
以正确提取城区Li DAR点云中建筑物为目标,综合利用不同类别目标点云的回波特征以及地形信息,提出了一种基于区域多次回波密度分析的Li DAR点云建筑物提取方法。首先,将点云构建不规则三角网(triangulated irregular network,TIN),获取封闭的等高线;然后,利用等高线间的拓扑关系得到等高线族区域;最后,统计每一区域的多次回波点云密度信息,通过建筑物和树木区域多次回波点云在区域密度上的巨大差异来识别建筑物点云和树木点云。研究结果表明:该方法既充分利用了建筑物表面与植被间多次回波特性的差异,又不否定建筑物边缘同样存在多次回波的现象;通过封闭的等高线自适应地检测出地物目标的轮廓,弥补了传统Li DAR建筑物提取方法的不足;该方法能够较其他方法更准确地提取建筑物。 相似文献
85.
资源三号测绘卫星自动云检测 总被引:4,自引:0,他引:4
光学卫星遥感影像自动云检测是卫星产品生产系统的一个重要环节。利用资源三号卫星编目生成的浏览图,采用树状判别结构进行云检测,对浏览图进行分块,提取子块图像的特征进行云地分类。由于云类和地物类过于繁杂,且浏览图的分辨率较低,传统通过图像特征对云地进行分类的算法有很大的局限性,针对这一问题,本文提出了在分类之前对原始的子块图像进行增强处理,扩大云和地物的纹理差异,然后以二阶矩、一阶差分等作为云地分类的图像特征,并在多尺度空间内进行特征延拓,经过综合分析估计云在影像中的比例。该云检测算法应用于资源三号卫星应用系统工程,实际测试结果表明,该算法能够较好地提升云量检测的准确率。 相似文献
86.
高光谱影像光谱-空间多特征加权概率融合分类 总被引:3,自引:3,他引:0
提出了一种基于光谱-空间多特征加权概率融合的高光谱影像分类方法。首先,利用最小噪声分离(minimum noise fraction,MNF)方法对高光谱影像进行降维和特征提取,并以得到的MNF特征影像作为光谱特征,联合灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取的纹理特征、基于OFC算子建立的多尺度形态学特征以及采用连续最大角凸锥(sequential maximum angle convex cone,SMACC)提取的端元组分特征,组成3组光谱-空间特征;然后利用支持向量机(support vector machine,SVM)对每一组光谱-空间特征进行分类,得到每组特征的概率输出结果;最后,建立多特征加权概率融合模型,应用该模型将不同特征的概率输出结果进行加权融合,得到最终分类结果。为了验证该方法的有效性,利用ROSIS和 AVIRIS影像进行试验,总体分类精度分别达到97.65%和96.62%。结果表明本文的方法不但较好地克服了传统基于单一特征高光谱影像分类的局限性,而且其分类效果也优于常规矢量叠加(vector stacking,VS)和概率融合的多特征分类方法,有效地改善了高光谱影像的分类结果。 相似文献
87.
SBAS技术中常用的相干系数选点方法受旁瓣效应的影响,容易造成部分高质量点的漏选以及低质量点的误选。针对这一问题,本文提出了顾及时空特性的SBAS高质量点选取算法,根据干涉相位各个成分的空间特性,分离出噪声相位判别点的质量。试验表明考虑同质点的Non-Local滤波能够更加可靠地提取干涉相位中的空间相关相位,从而提高噪声相位估计的准确性。利用覆盖上海地区1992—1998年的24景JERS-1影像作为试验数据,分别用相干系数法以及本文的方法进行选点。结果表明本文算法能够有效地选出相干系数法在农田与村落交错地区漏选的高质量点,同时排除了相干系数法由于旁瓣效应影响的误选点。 相似文献
88.
89.
根据影像中地物光谱曲线的小波特征点确定地物识别的合适光谱分辨率,通过融合原先若干窄波段生成具有适合地物识别光谱分辨率的宽波段数据,达到降维高光谱数据的目的。文中对hyperion影像进行坏线和Smile效应去除,经过FLAASH大气校正,得到155个波段。对提取的八类地物的样本平均光谱进行DB4小波分解,计算小波细节系数方差;以小波细节系数信息熵作为特征点,得出不可渗透表面、居民地、水田、裸土4类地物识别适宜光谱分辨率为80nm,其余地物识别适宜光谱分辨率为160nm。以窄波段间的活跃度为指标进行融合,生成降维后的宽波段分别是21个波段和11个波段。8类地物在3尺度和4尺度下的分类结果说明降维影像能满足应用需求,提出的降维方法可行。 相似文献
90.