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1.
祖立辉 《北京测绘》2020,(3):347-351
以地面相机影像、低空无人机影像和地面三维激光点云数据为融合对象,研究空地影像融合、低空影像融合地面三维激光点云和低空影像融合三维白模进行三维建模的方法,并对其三维建模精度和建模效果进行综合分析。这3种融合方法进行三维建模丰富了三维模型的色彩纹理信息,提高了三维模型的几何结构精度,能满足较大场景的三维实景模型的建模要求,为数字化古建筑(古文物)保护提供具有较高价值的参考数据。  相似文献   
2.
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   
3.
在对中国科学院南海海洋生物标本馆馆藏芋螺科 Conidae 标本, 以及近年来在南海补充采集的标本进行整理的过程中, 通过形态分类学方法鉴定发现隶属于芋螺属 Conus 的中国海新记录种1种: 锈色芋螺 Conus ferrugineus Hwass in Bruguière, 1792, 标本采自西沙群岛。文章描述了该种的外部形态, 查明了其生活习性和地理分布特点, 并与相似种犊纹芋螺 Conus vitulinus Hwass in Bruguière, 1792 进行了比较, 通过壳口内面前沟部位的颜色可将两者区分开: 锈色芋螺呈白色, 而犊纹芋螺呈紫 (褐) 色; 同时对这两个相似种的其他区别特征进行了总结。  相似文献   
4.
针对机载LiDAR点云存在数据缺失造成的空洞问题,研究利用低空摄影测量技术,探索机载LiDAR点云空洞修复的方法。利用低空摄影测量手段获取的遥感影像可以生成高精度的修复点云,并通过将修复点云融合到原始LiDAR点云中,实现对机载LiDAR点云空洞的修复。该方法操作简单、效率高,适用于大面积机载LiDAR点云数据的批量修复,能够为城市三维精细化建模提供重要的数据支撑。  相似文献   
5.
6.
针对靠岸舰船难以检测的问题,提出了一种直线特征辅助的靠岸舰船检测方法。首先利用高精度的卷积神经网络目标检测算法YOLOv3对影像进行粗检测,获取可能存在舰船目标的区域作为兴趣区域;然后提取影像的直线特征,将直线的方向作为确定舰船方向的辅助信息;最后利用具有一定角度的滑动窗口遍历兴趣区域获取候选目标,并对侯选目标进行二次分类和识别得到最终检测结果。利用不同港口的遥感影像进行实验的结果表明,提出方法能够有效检测港口内多种方向和并列停靠的舰船目标。  相似文献   
7.
8.
张衡  李骁  叶朋飞 《测绘通报》2020,(1):102-106
使用无人机实施测绘航空摄影时,由于无人机相对航高较低,地面起伏会对无人机影像的分辨率、覆盖范围、重叠度造成较大的影响,影像成果会出现分辨率不足、重叠度不够、覆盖漏洞等缺陷。针对这一情况,本文提出了一种利用数字微分正解法的计算方法,借助DEM准确计算每张影像的覆盖范围,并使用FME软件高效生成全部影像的覆盖范围。经过实际使用,验证了该方法可以在航线设计阶段准确预测并分析全部影像的覆盖范围、重叠度,因此可及时发现设计问题并调整航线。该方法可以有效减少因地形起伏造成的影像覆盖缺陷,减少返工现象,从整体上提高了作业效率。  相似文献   
9.
基于Sentinel-2的潮间红树林提取方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
位于潮间带的红树林可能在高潮时被海水淹没的特点,使得传统的植被提取方法在红树林信息提取方面存在局限性。本文在对比分析了出露的红树林、高潮水位淹没的红树林、海水水体的光谱特征后,提出了一种利用归一化潮间红树林指数(NIMI)提取潮间带红树林的方法。该指数是由植被强吸收的红波段,强反射的两个红边波段和近红外波段组成的归一化表达式。利用该指数对福建省龙海九龙江口湿地的红树林进行了分类提取,提取结果与高分二号影像目视验证和现场调查结果进行了对照。结果显示,该方法提取红树林的用户精度达到93.98%,并显著优于利用归一化水体指数(NDWI)、归一化植被指数(NDVI)及随机森林的结果。  相似文献   
10.
朱德辉  杜博  张良培 《遥感学报》2020,24(4):427-438
高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。  相似文献   
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