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基于小波变换的遥感纹理信息提取 总被引：1，自引：1，他引：0
遥感纹理信息是地物空间特征的综合反映,综合纹理信息是进行专题信息提取获取的重要依据.遥感数据具有复杂性、统计性和随机性,同时,遥感图像中地学信息,如地质构造、蚀变信息及岩性分界等高频信息具有一定的方向性;小波变换具有"变焦性"、对称性、正则性等特点,可以较为快速地检测到奇变信号.利用小波变换可以快速、有效地提取遥感纹理高频奇变信息. 相似文献
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在地质工作程度较低、基岩出露较好的地区,充分重视遥感数据的使用,可有效地缩小工作靶区,提高找矿效率。该文以甘肃省席芨水地区为研究区,基于ETM+遥感数据,利用多元数据分析、准归一化、掩膜分析、主成分分析、密度分割等方法,从Landsat7ETM+数据中提取金矿化蚀变信息。在遥感地质解译的基础上,充分分析提取的羟基异常和铁染异常,结合区域地质特征、区域成控矿条件及区域物化探异常特征等,尽可能去掉假、弱异常。结果表明:该方法能有效消除植被、水系、阴影等干扰信息的影响,从遥感数据载体中提取微弱的金矿化蚀变信息。提取的矿化蚀变信息与断裂构造具有较好的相关性,主要分布于断裂构造交会处、断裂与岩体交会处等成矿优势部位,对今后的找矿工作具有一定的指导意义。 相似文献
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以广西桂林会仙国家湿地公园核心区为研究区,结合SegNet和低空无人机影像,构建会仙岩溶湿地地物信息提取模型,探讨多分类SegNet模型与融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的差别,分析epoch参数设置对模型分类精度的影响。研究结果表明,多分类SegNet模型对会仙岩溶湿地地物的分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.59和0.67,融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.68和0.79;与多分类SegNet模型分类结果精度相比,融合多个单分类和双分类SegNet模型分类结果的F1分数明显增大。因此,融合多个单分类和双分类的SegNet模型更适用于提取会仙岩溶湿地地物信息;构建更优的会仙岩溶湿地地物提取SegNet模型,设置epoch值为10相对更合适。 相似文献
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为实现多光谱数据对煤矿区水体信息提取，以萍乡市芦新岭及周边煤矿为试验区，在国内外学者对水体指数法提取水体信息和应用的启发下，对试验区不同地物的波谱特征进行分析。本文首先利用数学统计方法建立一种ASTER数据综合归一化差异水体指数模型SWI ASTERxy，然后利用这一模型对试验区进行水体信息提取。试验表明，该模型能够有效地提取矿区各类水体，还可以运用在ASTER数据（或其他多光谱数据）对不同区域不同地物的提取，在遥感地物定量提取上具有很好的效果和潜力，具有一定的推广价值。 相似文献
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提出一种基于卷积神经网络和图割法的自动提取高分影像建筑物的方法。首先，通过卷积神经网络定位与检测建筑物的位置，逐一提取单个建筑物轮廓，利用检测结果分别建立建筑物和非建筑物的高斯混合模型（GMM），然后结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化，完成建筑物初步提取，最后用形态学进行优化。通过试验证明了该方法的可行性。 相似文献
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