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1.
快速评估建筑物地震灾害信息对地震应急救援工作有着指导意义,而极化SAR具有全天候、全天时的特点,因此利用极化SAR图像提取震害信息已逐渐成为研究热点。虽然极化SAR具有丰富的极化信息,但其纹理信息不可忽略,尤其是完好的人工建筑物在图像上呈现规则的纹理特征,而倒塌建筑区域纹理分布杂乱,因此结合纹理信息也可以很好地提取建筑物信息。以2010年玉树地区的全极化SAR数据为研究对象,首先,利用Yamaguchi分解的体散射分量PV提取了SAR图像中的建筑物区域以及道路、水系等非建筑物信息,在此基础上,对相干散射矩阵T11分量中倒塌建筑物、完好建筑区域进行变差计算,根据变差曲线确定变程a后,再对建筑物区域采取窗口m*m(m=3*a)进行变差计算得到变差纹理信息,最后利用FCM算法对变差纹理信息分别提取完好建筑物和倒塌建筑物区域,为了对比分析,文章利用Yamaguchi分解的二次散射分量PD提取完好建筑物区域,与震后光学遥感图像对应样本点进行人工验证,得到完好建筑物的提取精度为80.18%,倒塌建筑物的提取精度为84.54%,道路水系的提取精度为77.58%。 相似文献
2.
目的:探讨利用CT平扫与动脉期图像纹理分析在鉴别膀胱乳头状瘤和膀胱癌中的应用价值。方法:回顾性纳入自2016年1月至2020年1月在安徽医科大学第三附属医院就诊的经病理证实的64例膀胱肿瘤患者的病例资料,其中良性病变32例,恶性病变32例。所有患者均行CT三期动态增强扫描,选择其平扫与动脉期图像来进行研究。使用MaZda纹理分析软件对扫描图像上的膀胱病变进行纹理特征的提取,再用费希尔参数(Fisher)法、最小分类误差与最小平均相关系数法(POE+ACC)及相关信息测度法(MI)分别筛选出鉴别膀胱良恶性病灶的10个最佳纹理参数,使用Mazda的B11工具的主成分分析法(PCA)、线性判别分析法(LDA)和非线性判别分析法(NDA)对选取的最佳纹理特征进行分析,计算出其鉴别膀胱良恶性肿瘤的最小误判率(R),对最小误判率所对应的最佳纹理参数进行ROC检验,筛选出最有辅助鉴别意义的可量化参数来对膀胱良恶性肿瘤进行鉴别诊断。结果:基于CT平扫时以MI+NDA组合的误判率最低(1.56%),所筛选的最佳纹理参数分别为WavEnHH_s-1(高高频小波系数转换s-1)、Horzl_Fraction (水平游程图像分数)、Horzl_ShrtREmp (水平短游程补偿)、Sigma (参数σ)、Variance (方差),对应的AUC值分别为0.932、0.897、0.902、0.935和0.849,P值均小于0.01,联合这五项指标综合分析的AUC值为0.985,特异度96.87%,敏感度96.87%。在动脉期以POE+ACC+NDA组合的误判率最低(1.56%),所筛选的最佳纹理参数分别为WavEnHH_s-1(高高频小波系数转换s-1)、WavEnHH_s-2(高高频小波系数转换s-2)、135dr_ShrtREmp (短游程补偿135方向)、GrVariance (绝对梯度方差),对应的AUC值分别为0.916、0.711、0.797和0.793,P值均小于0.01,联合这四项指标综合分析的AUC值为0.916,特异度84.37%,敏感度81.25%。联合平扫+动脉期所有最佳纹理参数综合分析的AUC值为0.997,特异度93.75%,敏感度100%。结论:利用CT平扫与动脉期图像纹理分析对膀胱乳头状瘤和膀胱癌的鉴别具有一定的应用价值。 相似文献
3.
《测绘科学》2020,(1):92-98
针对浮筏海水养殖遥感信息自动提取业务化应用难度较大的问题,该文提出一种光谱、纹理特征结合的支持向量机(SVM)算法,高效提取海水、养殖物。基于国产高分一号(GF-1)高分辨率卫星影像数据,以江苏省连云港近岸海域为研究区域,以海水、养殖物作为为分类对象,采用主成分变换筛选信息量大,较好地保留浮筏水产养殖信息的前8个主成分分量开展分类实验。实验结果表明:将纹理特征应用于浮筏养殖物信息提取方法中,可以提高养殖物分类精度,与最大似然估计、最小距离方法分类方法比较,总体分类精度提升了3%~5%。研究结果可为浮筏养殖用海遥感监测平台构建提供基础技术支持。 相似文献
4.
近年来,水产养殖用地分布广泛,但由于其在影像上所表现的复杂性和不均匀性,造成该用地类型提取中的困难,尤其针对中分辨率遥感影像。对此,本文提出了一种基于纹理和空间特征的养殖用地提取方法,该方法主要包括3个步骤:首先,利用纹理熵和归一化差异水体指数NDWI实现水产养殖用地的粗提取;然后,依据相邻地物间的关系实现同类型地物合并;最后,本文构建一种相对宽度作为地物的近似宽度,再次利用NDWI实现水产养殖用地的准确识别。本文以越南万丰湾为研究区域,以Landat-8融合影像(融合后的像元大小为15 m)的目视解译结果为标准,对本文方法与最小距离法分类结果进行比较。实验结果表明,该方法的精度可达91.13%,远高于传统的面向对象方法,并且所提方法的错误率和虚假率分别为0.09%和8.87%,表明了该方法可靠性,因而该方法可为基于中分辨率影像的地物类型提取提供一种有效手段。 相似文献
6.
三维模型以其直观性、客观性和真实性等特性,成为数字城市建设的重要组成部分。本文针对传统三维建模纹理检索、纹理映射存在的一些问题,主要利用纹理、模型的方位信息,对三维建模的关键技术纹理检索、纹理映射进行研究,改进传统三维建模纹理检索不高的缺陷,并利用OpenGL纹理映射进行三维建模实验,通过实验验证本文讨论方法的可行性,以期在实际的三维建模生产中能够进行应用。 相似文献
8.
三维模型在许多领域内均有着越来越深入的应用,为保证三维模型在不同存储空间、不同图形绘制能力、不同显示分辨率的终端电子设备上显示的统一性和一致性,在很多情况下需要对三维模型进行适度的简化。对于三维地形而言,纹理颜色、地形区域边界和重要顶点是其非常重要的视觉特征,本文将这三项特征作为约束因子引入到三维地形的简化过程中,并根据这三项特征对现有的二次误差测度算法和边折叠代价的计算方法进行了改进,使其在三维地形简化过程中不会出现明显退化。本文还将改进后的算法与原来算法进行了实验对比,结果表明,改进后的简化算法不仅能够在不同精度上保持三维地形视觉上的一致性,而且产生的几何误差也相对较小。 相似文献
9.
利用对象光谱与纹理实现高分辨率遥感影像云检测方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对高分辨率遥感影像云检测过程中合适的云检测光谱阈值难以确定及影像中类云地物对云检测精度影响的问题,提出一种基于对象光谱与纹理的高分辨率遥感影像云检测方法。首先,对影像进行直方图均衡化处理,根据均衡化影像直方图获得合适的影像云检测光谱阈值。其次,用简单线性迭代聚类算法对影像进行分割生成分割对象,以对象为处理单元,根据云检测光谱阈值和对象光谱属性对对象进行云检测过滤,获得初始云检结果。然后,求得直方图均衡化影像的纹理图,根据对象的纹理均值及角二阶矩对初始云检测结果提纯,消除类云地物对云检测精度的影响。最后对提纯云区域进行区域增长及膨胀处理,获得最终的影像云检测结果。定性对比试验和定量评价结果表明,本文方法可以获得良好的影像云检测结果。 相似文献
10.