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1.
在遥感影像湖泊提取结果进行矢量化之后,需要对多景影像的湖泊提取矢量数据进行拼接并形成湖泊信息专题图,不同的拼接策略直接决定区域湖泊数据拼接的效率。结合湖泊提取结果的矢量数据拼接与专题图制作问题,在分析矢量数据拼接原理与过程的基础上,首先分析了两景矢量数据的拼接方法与最佳策略,重点研究了面向大区域多景矢量数据的拼接策略,提出了两种实用的高效矢量数据拼接方法,即基于任务队列与基于间隔选择的策略,分析了不同策略的特点与适用情况。实际应用中,可以根据实际情况进行选择,较大程度地提高矢量数据拼接的效率。  相似文献   
2.
图像分类中基于核映射的光谱匹配度量方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
夏列钢  王卫红  胡晓东  骆剑承 《测绘学报》2012,41(4):591-596,604
针对多光谱遥感数据特点利用SSV匹配技术改进高斯核函数得到新的KSSV函数,然后在由KSSV核函数映射得到的高维空间中利用SAM匹配技术代替基于欧氏距离的相似性度量。如此可以充分挖掘多光谱影像中的波谱特征信息并有效利用,提高模式识别方法应用的有效性。将此方法分别应用于非监督分类(k均值)与监督分类(最小距离、SVM)的试验表明,改进度量的分类方法可显著提高地类间的可区分度并有效降低类内的不一致性,更有效针对多光谱遥感影像中的地物类型,获得较好的精度改进。  相似文献   
3.
面向对象的遥感影像多层次迭代分类方法研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
在分析应用对象化分析方法改进高空间分辨率遥感影像分类技术的基础上,提出了应用多层次的迭代模型改进分类流程,在自适应的迭代过程中有效地结合主导类别选择、高级对象特征计算、基于互信息的特征选择等技术提高对象化方法中丰富的影像特征的利用效率,同时,有机结合像素级特征信息弥补对象化特征。通过对SPOT5影像与航空影像两种数据源...  相似文献   
4.
通过对自动化样本选择方法进行研究,实现了局部区域内面向对象的土地覆被自动分类。首先通过模糊聚类获得影像中的候选对象样本,分别提取影像特征和先验知识中的地类特征,通过预设阈值完成样本初步筛选,然后根据先验知识进行半监督距离度量学习,完成样本的自动选择,并为最终的监督分类提供度量依据。应用舟曲泥石流灾区影像进行了实验,结果表明,本文方法与基于人工选择样本的分类结果精度非常接近,同时在多次实验中表现出较高的稳定性,相对人工方法更加客观,适合批量自动化处理。  相似文献   
5.
图谱迭代反馈的自适应水体信息提取方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出图谱迭代反馈模型,结合空间聚合图特征和非线性谱映射结果的优点,设计图谱迭代反馈机制,并通过自适应信息计算方法自动地调整提取参数,逐步地计算逼近正确的专题区域边界。结合水体提取案例,在分析当前较为有效的水体提取方法基础上,选取ETM影像作为数据源,提出图谱迭代反馈的自适应水体信息提取(WERSTP)理论与方法。试验比较表明,该方法能充分结合基于指数和基于光谱分类提取方法的优势并成功融入水体空间分布特征,获得较好的提取效果。  相似文献   
6.
面向遥感大范围应用的目标,自动化程度仍是遥感影像分类面临的重要问题,样本的人工选择难以适应当前土地覆盖信息自动化提取的实际应用需求。为了构建一套基于先验知识的遥感影像全自动分类流程,本文将空间信息挖掘技术引入到遥感信息提取过程中,提出了一种面向遥感影像对象级分类的样本自动选择方法。该方法通过变化检测将不变地物标示在新的目标影像上,并将过去解译的地物类别知识迁移至新的影像上,建立新的特征与地物关系,从而完成历史专题数据辅助下目标影像的自动化的对象级分类。实验结果表明,在已有历史专题层的图斑知识指导下,该方法能有效地自动选择适用于新影像分类的可靠样本,获得较好的信息提取效果,提高了对象级分类的效率。  相似文献   
7.
自动提取城市建筑物对城市规划、防灾避险等行业应用具有重要意义,当前利用高空间分辨率遥感影像进行建筑物提取的卷积神经网络在网络结构和损失函数上都存在提升的空间。本研究提出一种卷积神经网络SE-Unet,以U-Net网络结构为基础,在编码器内使用特征压缩激活模块增加网络特征学习能力,在解码器中复用编码器中相应尺度的特征实现空间信息的恢复;并使用dice和交叉熵函数复合的损失函数进行训练,减轻了建筑物提取任务中的样本不平衡问题。实验采用了Massachusetts建筑物数据集,和SegNet、LinkNet、U-Net等模型进行对比,实验中SE-Unet在准确度、召回率、F1分数和总体精度 4项精度指标中表现最优,分别达到0.8704、0.8496、0.8599、0.9472,在测试影像中对大小各异和形状不规则的建筑物具有更好的识别效果。  相似文献   
8.
在进行北美阿拉斯加地区多期影像湖泊变化分析过程中,由于该区域长期被冰雪及湖泊覆盖,几乎没有较明显的地面标志点可作为影像配准控制点,给影像的配准工作带来困难。在分析长时相区域湖泊形状变化的基础上,认为湖泊中最稳定的点为湖泊的中心点,该点位置随湖泊面积的变化不大,可以作为影像配准的控制点。与多边形质心相比,多边形的最大内圆圆心始终位于多边形的内部,且以该点为圆心的内圆半径最大(对应的内圆即为最大内圆),其计算方法可以应用矢量多边形的Voronoi图来求得。本文在分析简单多边形Voronoi图性质及其计算方法的基础上,提出了一种面向复杂多边形的最大内圆圆心点查找方法,给出了其算法实现流程与算法的复杂度分析。通过北美阿拉斯加地区湖泊最大内圆圆心查找的测试实例,表明本文提出的方法能够较好地计算出各种复杂矢量多边形的最大内圆圆心点,并达到较高的计算效率,且以多边形最大内圆圆心点作为配准点实现的影像间配准效果也较好。  相似文献   
9.
遥感数据的海量堆积与应用信息的匮乏日益凸显信息认知提取的重要性,在地学信息图谱方法论的指导下,同时参考视觉认知流程,提出了遥感信息图谱认知方法用于遥感数据的自动解译。在地理信息系统的统一框架下逐步挖掘多源遥感数据的"图"、"谱"特征并进行图谱耦合分析,通过多尺度分割、特征分析、监督学习等关键步骤完成"察觉—分辨—确认"的地学认知流程,初步满足自动化和智能化应用需求。在土地覆盖信息自动解译应用中建立了基于"图谱"先验知识的管理与运用机制以实现自动化,采用机器学习算法提升智能化程度,并以自适应迭代控制模型使结果精度向最优逼近。选取了珠江三角洲的试验区域进行了基于ALOS多光谱影像的土地覆盖自动分类,结果符合预期,说明了本文方法的可行性。  相似文献   
10.
通过对地观测可在影像空间上全面反映地表地理现象、格局及演化过程,基于遥感数据提取的土地利用与覆盖变化(LUCC)产品为分析地理要素空间分布规律及其变化机制提供全覆盖、定量化和快速更新的本底信息。本文以高分辨率遥感视觉特征(图)与多源多模态观测机理特征(谱)相互耦合的图谱认知理论研究为基础,提出了精细地理图斑空间结构(精)上融合定量指标反演模型(准)的精准LUCC简称P-LUCC(Precision LUCC)的概念,并依据“五土合一”的地理学思想构建了分层感知、时空协同与多粒度决策于一体的P-LUCC遥感信息智能提取与综合地理应用方法,提出并解析了其中视觉感知的深度学习、外部知识逐步融入的迁移学习以及增量式的自组织强化学习等3类机器学习模型的协同计算机制。基于此,进一步设计了“分区控制—分层提取—分级迁移—功能重组”为途径的高分辨率遥感P-LUCC信息产品生产线系统,并以苏州市高新区为应用区域针对土地利用(LU)图斑的形态、类型以及土地覆盖变化(LCC)的指标等内容开展了P-LUCC产品精度、生产效率的综合分析,展望了基于P-LUCC信息产品开展专题应用研究的新思路。  相似文献   
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