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1.
耕地是丘陵山区稀缺的土地资源,具有地形条件复杂、种植结构多样的特点,导致了山地耕地信息难以快速、准确获取,并且基于传统的遥感数据及遥感监测方法开展山区耕地信息快速自动提取比较困难。针对这一问题,本文以西南山区贵州省息烽县作为试验区,根据地理空间异质性特征,提出分区控制、分层提取的耕地形态信息提取思路,构建了一种地貌单元约束条件下的分区分层耕地形态信息的提取方法。该方法首先根据地貌-植被特征将试验区划分为平坝区、山坡区、林草区3类地理分区;然后在每类分区基础上,根据耕地所呈现的视觉特征划分为不同的类型,对不同类型的耕地分别设计不同的深度学习模型进行分层提取。试验结果证明,该方法对山区复杂地形背景噪声具有较好的抑制作用,所提取的耕地地块信息相比于传统方法更符合实际耕地的实际分布形态,有效地减少了漏提率和错提率。 相似文献
2.
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
3.
高分辨率遥感影像多尺度均值漂移分割算法研究 总被引：4，自引：3，他引：1
根据高分辨率遥感影像信息提取过程中对影像的对象化分割的需求,分析了均值漂移分割算法的原理,并对其多尺度分割方法进行了设计与实现。实验证明该算法具有较好的影像分割精度。 相似文献
4.
提出一种基于差值权重和快速傅立叶变换的影像融合方法--DWF,对"北京一号"小卫星的全色和多光谱影像进行融合.该算法根据卫星影像的成像过程,通过傅立叶变换获取全色影像的高频、低频信息和多光谱影像在HIS颜色空间中分量的低频信息,由这3种信息通过基于差值权重的决策计算获得融合影像的空间信息.实验采用PCA、GS、DWF以及基于小波的HIS变换的融合方法,结果表明DWF方法优于其他融合方法,比较适合于"北京一号"卫星的全色与多光谱影像融合. 相似文献
5.
面向对象的高分辨率影像城市建筑物提取 总被引：9，自引：1，他引：8
依据高分辨率遥感影像的特点,采用面向对象方法提出"自下而上"的多尺度分割方法,即按照由小尺度分割至大尺度分割的顺序,并结合掩膜操作对山东师范大学IKONOS影像进行了建筑物提取试验。结果表明,该方法较传统的"自上而下"的尺度分割方法精度有显著改善,其分类结果形状较为规整,更接近实际地物。 相似文献
6.
网格GIS数据传输机制与策略 总被引：9，自引：1，他引：8
WebGIS实现了数据的分布性,而基于中间件的网格GIS的目标是实现GIS数据和GIS功能服务的分布性。本文介绍了网格GIS的信息处理流程,并根据网格GIS对数据传输功能的要求,提出了网格GIS数据传输的实现策略。在网格GIS数据传输过程中,对地理空间数据信息的描述,是通过GML语言来完成的,并利用Web services、消息中间件等构造网格GIS数据传输服务,同时对于网格GIS数据传输中的安全问题作了阐述,利用代理机制来完成数据传输过程中的安全控制。 相似文献
7.
网格GIS及其在数字油田中的应用探讨 总被引：5，自引：0，他引：5
数字油田是解决当前油田智能化管理问题的最好途径。该文分析了当前油田建设中所面临的问题,结合油田在勘探开发中的实际需要,特别就当前数字油田建设中所面临的共性问题,在分析现有油田技术及发展需求的基础上,指出了基于中间件的分布式网格GIS技术是解决当前数字油田领域中所存在的问题的最佳方式,并讨论了其实现过程。 相似文献
8.
随着传感器和其他数据采集技术的不断进步以及对地观测网络的建设和启动,空间数据的高性能处理和分析成为摆在地学工作者面前的瓶颈。本文以此为出发点,按照不同地学领域(陆地、大气、海洋)的空间数据载体的形态的不同,将空间数据划分为反映固态基质信息的陆地空间数据,反映液态基质信息的陆地水文空间数据,反映液态基质信息的海洋流体空间数据和反映气态基质信息的大气流体空间数据四类,并对每类数据的最小单元问题进行了初步的分析。本文详细阐述了地学空间计算的涵义,并根据计算行为模式及计算的侧重点的不同,将地学计算过程分为深度计算过程与主动计算过程(即“数据→特征→知识”的一般计算过程),并就此进行了阐释。以基于特征的遥感信息提取和目标识别工作为例,对上述理论进行了说明和验证。最后对空间数据计算模式相关问题进行了总结,并对以后的研究做了展望。 相似文献
9.
基于PCM改进算法的遥感混合像元模拟分析 总被引：7，自引：0，他引：7
混合像元的存在是影响遥感图像分类精度的主要原因,模糊分类是进行混合像元分解的重要方法,其效果的好坏取决于各像元分类后对各类别的隶属度值能否准确地反映像元的类别组成。当非监督分类中的聚类数目与实际类别数目不符,或者监督分类中训练样本存在未训练类别时,常用的模糊c-均值(FCM)方法的效果将大大降低,而可能性c-均值(PCM)方法则可以解决这个问题。该文提出了基于PCM算法的遥感图像混合像元分解方法,并用监督分类方法实例说明PCM方法的优越性。 相似文献
10.