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地理国情监测利用遥感、地理信息等技术,动态获取地表覆盖等多样化的地理要素,经统计、分析、评价和应用,服务于政治、经济、文化、资源、环境等多个领域,为政府提供全面、准确、基础的地理信息情报。针对地理国情监测在全国范围基于多时相遥感影像采集水面信息存在时空不一致性的现状,提出一种基于精细DEM的水面数据时空一致性优化方法。利用栅格图形区域生长算法,采用8邻域算子,对水面种子点进行迭代生长计算,得出基于精细DEM的区域生长结果;通过与地理国情监测水面数据对比分析,实现空间化结果的修正,从而达到时空一致性优化的目的。分析了典型研究区水面数据特征,利用该方法进行了优化处理,结果显示：研究区水面数据空间范围相对于时点监测修正了7.99%,满足了地理国情监测时点一致性需求。研究表明：该方法的应用,能够使得在全国尺度上统计的水面数据反映同一季节或可接受时段内的状况,避免或缩小了由于影像数据源的差异造成的时间和空间上的不一致性带来的误差,满足了地理国情监测时点一致性需求,能够在地理国情监测等地表覆盖水面信息提取、优化中推广应用,为政府有效决策提供客观、准确和基础的水面信息。 相似文献
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针对遥感影像只具有红（R）、绿（G）、蓝（B）3个可见光波段时无法利用归一化植被指数（NDVI）方法提取植被信息的现状,本文提出了一种基于色调饱和度亮度（HSL）模型的可见光植被提取方法。利用自主研发的系统,将影像从RGB彩色空间变换至HSL彩色空间,构建归一化色调亮度植被指数（NHLVI）,通过分析植被与非植被信息在HSL彩色空间中的特征,以及NHLVI、H、S、L、R、G、B各分量的特征,确定协同NHLVI、S分量提取植被信息,利用B分量特征剔除结果中的非植被信息,从而实现植被信息提取,并提高提取精度。研究表明,该方法在现有NHLVI指数方法基础上,加入S分量,提升了可见光植被提取的精度及方法的适用性。 相似文献
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面向遥感影像智能分类的海量样本数据采集方法 总被引：1，自引：0，他引：1
以地理国情监测高分辨率遥感影像及高精度地表覆盖分类产品为数据源，提出了一种面向遥感影像智能分类、基于位置匹配技术的全国尺度海量样本数据采集方法。根据数据源特征，研究了县域采集数量权重设置、坐标投影转换、栅格灰度重采样、无效样本数据过滤、地表覆盖分类码映射、样本数据命名标识、特定地表覆盖类型样本数据采集等关键技术，构建了位置匹配的遥感影像数据与分类标签数据组成的样本数据对，开发了样本数据自动采集软件。利用该方法，以县级行政区划为单元，实现了全国尺度海量样本数据采集。选取其中5个县域的成果，评估了方法的实用性及运算性能。研究表明：该方法提升了生产全国尺度海量样本数据的计算响应速度；采集的样本数据能够满足遥感影像智能分类对样本源高质量、大规模的需求，提升了遥感影像分类与预测的准确度。 相似文献
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地图符号库是地理信息系统中实现地理信息可视化的功能模块。现有符号库的符号设计机制各不相同,符号数据在符号库之间无法共享。此外,对于崩崖、沼泽等复杂符号缺少参数化的描述方法,难以自动绘制。在现有地图符号库研究以及相关标准的基础上,提出了地图符号的基本图元参数模型,并且针对复杂符号的特点对模型进行了扩展,最终实现了一个基于图元参数模型的通用普通地图符号库系统。 相似文献
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