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83.
在遥感影像检测中,一般采用多变化阈值来提高检测精度,但会导致运算量的增加。为解决该问题,提出利用粒子群算法及多阈值指数熵的遥感影像变化检测新方法。首先采用影像差值法构造差异影像;然后提出利用粒子群和多阈值指数熵的遥感影像分割方法,并将其用于对差异影像进行分割获取变化区域;最后对选取的实验数据进行变化检测,并与基于模糊C均值、双阈值指数熵、三阈值指数熵的非监督变化检测方法进行比较。实验结果显示,提出的变化检测方法其精度为94.77%,本案方法是一种有效地、可靠的遥感影像变化检测方法。 相似文献
84.
针对高光谱遥感分类研究中面临的数据处理效率低、分类结果精度不高等难题,本文在引入极限学习机(ELM)算法的基础上,顾及其在噪声影响下出现稳健性降低的现象,进一步将主成分分析(PCA)应用于ELM的前端,从而构建了一种基于PCA和ELM的联合算法。将该算法与目前常用的神经网络和支持向量机进行对比分析发现:PCA-ELM分类结果的精度最高,其数据处理效率也较高,该算法具有较强的稳健性和泛化能力,适用于高光谱遥感信息的高效提取。 相似文献
85.
针对无人机电力巡检距离判定算法缺乏问题,本文提出了一种基于无人机LiDAR点云分类的安全距离判定算法,该法首先对LiDAR点云进行维度特征分类,然后将电力悬线方程改进为最小二乘法模型,并以分段的方法计算地物到电力悬线的空间距离。实验表明,本文提出的距离判定算法距离测量精度接近于全站仪测量精度,且算法鲁棒性较好,具有较低的时间复杂度,不失为一种高精度无人机载LiDAR点云电力线安全距离判定新方法。 相似文献
86.
《测绘科学技术学报》2018,(5)
快速、准确地测定土壤重金属含量,对防治土壤重金属污染、改善土壤环境和保障食品安全有着重要意义。以山东省烟台市采集的70个土壤样本为基础,首先分析土壤重金属铬含量的分组光谱特性;然后利用6种变换方法对土壤光谱反射率进行变换,根据极大相关性原则选取反演因子;最后利用灰色关联度模型初步估测铬含量,并对估测结果进行修正,采用决定系数和平均相对误差评价模型的有效性。结果表明,土壤光谱反射率随铬含量的升高而降低,二者呈负相关性;利用灰色关联度模式识别方法对重金属铬含量进行估测后的决定系数为R~2=0.656,平均相对误差为16.590%,而利用灰色关联度修正模型对估测值进行修正后,决定系数为R~2=0.912,平均相对误差为6.632%。研究表明,利用灰色关联度修正模型定量估侧土壤重金属铬含量有效。 相似文献
87.
《测绘科学技术学报》2018,(4)
高分辨率遥感影像场景复杂,其中建筑物目标种类结构各异且存在大量遮挡,现有检测算法使用特征表达性不强。结合Faster R-CNN模型设计一种针对遥感影像的建筑物检测方法。首先通过共享卷积网络获取原始影像的深层特征图;然后结合区域建议网络生成初步检测结果;最后根据Fast R-CNN检测网络对结果进行进一步判定和边界回归。针对困难样本造成的训练中断,对训练策略进行改进,通过近似联合训练的方法对模型参数同步调优。实验结果表明,该方法准确率和召回率明显优于DPM方法,对非训练测试集遥感影像具有较好鲁棒性,有效实现了针对遥感影像的建筑物检测。 相似文献
88.
自然湿地鹤类数量对土地利用变化的响应 总被引：1，自引：0，他引：1
鹤类是我国重点野生保护动物,近年来,随着人类活动的加强,鹤类数量变化显著。为了保护鹤类提供更好的依据,该文文章以升金湖自然湿地为例,研究鹤类种群数量对土地利用变化的响应。文章利用软件提取升金湖八期TM遥感影像的土地利用信息;利用土地利用动态度、物种多样性,分析土地利用变化特征及各地类生境鸟类的多样性。对比1986—2015年升金湖越冬鹤类的种群数量变化,以及土地利用变化,分析结果表明:鹤类数量与土地利用类型存在一定相关,湿地内芦苇滩地、泥滩地、草滩地、水田、建设用地等的土地类型变化,对鹤类数量影响较大。 相似文献
89.
针对遥感影像面向对象分析技术存在的“分类过程中专家分析不同带来的分类结果不一致”问题,提出地理本体驱动的“地理实体描述-模型构建-影像对象分类”解译框架。首先,利用地理本体建立影像对象客观特征与地理专家知识的联系,实现对地理实体的描述与表达;其次,利用知识工程方法以及计算机可操作的形式化本体语言构建影像对象特征、分类器的本体模型,形成语义网络模型;最后,联合语义网络模型与专家规则实现影像对象的语义分类。地表覆盖分类实验结果表明,该方法不仅能够得到反映真实地理对象的遥感影像分类结果,而且能够掌握地理实体的语义信息,实现地表覆盖分类知识的共享与语义网络模型的复用,为遥感影像面向对象分析提供了一种全局性的解译分析框架及其方法。 相似文献
90.
结合机载LiDAR数据,提出了一种改进的GLAS光斑点冠层高度地形校正模型,以校正后的GLAS光斑点作为输入样本,结合MODIS遥感影像,利用支持向量回归（SVR）的方法对研究区森林冠层高度进行分生态区估测,并利用野外调查数据和机载LiDAR冠层高度结果对估测结果进行验证。结果显示:研究区的坡度等级直接影响GLAS光斑点森林冠层高度估测精度,改进的地形校正模型可以较好的减小坡度对GLAS光斑点森林冠层高度估测的影响,模型精度RMSE稳定在3.25~3.48 m;不同生态分区的SVR模型估测精度较为稳定,其RMSE=6.41~7.56 m;与算数平均高相比,样地的Lorey's高与制图结果拟合最好,不同生态分区平均估测精度为80.3%。机载LiDAR冠层高度结果的验证平均精度为79.5%,和Lorey's高验证结果呈现较好的一致性。 相似文献