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随着遥感技术的飞速发展,通过各种传感器获取的影像种类越来越多.传统的面向像元的影像分析技术已难以适应高分辨率影像,面向对象的影像分析技术应运而生.面向对象的影像分析技术所面临的首要问题是影像分割,如何选择合适的影像分割尺度已成为面向对象影像分析技术的关键.为了提高遥感影像分割尺度选择的准确性,通过对影像分析建立了分割质量函数,针对不同分辨率的多源遥感影像进行分割实验,获取了最优分割尺度,最后提出了一种顾及面积和光谱的分割匹配指数对最优分割尺度进行评价,并研究了分割尺度与亮度均值标准差、影像空间分辨率之间的对应关系.研究结果表明,构建的分割质量函数获取的最优分割尺度避免了人工分割带来的主观性,建立的同时顾及面积和光谱因子的分割匹配指数验证了最优分割尺度选择的正确性. 相似文献
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一种基于特征点的无人机影像自动拼接方法 总被引：5，自引：0，他引：5
论述了当前无人机影像快速拼接可选用的方法及可行性,将稳健的SIFT算法引入无人机影像自动拼接中,分析了该算法各阶段所消耗的时间.结合无人机自身的特点对算法进行改进,在进行特征点提取前通过估算相邻影像间的重叠度缩小了搜索范围;进行尺度空间极值点探测时通过实验获取了适应于无人机影像的最优高斯核尺寸,克服了传统SIFT算法采用固定核尺寸方法的缺陷,既减少了时间消耗,又尽可能多地获得了特征点,最后应用LM方法求得精确变换矩阵,完成了影像镶嵌.实验结果表明,该算法对无人机影像拼接具有较好的适应性,在保证算法鲁棒性的同时,提高了精度和效率. 相似文献
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北部湾茅尾海是中国南方重要的经济开发区，兴建有滨海新城和多个港口码头，近年来围垦开发严重。本研究通过建立二维水动力数值模型系统，分析重要潮汐动力参数，对比研究1985年与2020年间钦州湾围垦和港口建设对当地水动力环境的影响。结果表明：经过围填海和港口工程之后，茅尾海的潮差变化较小，略微增加了0.05 m左右；全日分潮K1、O1及半日分潮M2、S2是影响钦州湾潮汐动力较大的驱动力，围垦后在茅尾海内海地区都略微增加了0.02~0.03 m，其中K1、O1是影响茅尾海的关键潮汐动力参数，敏感性测试分析表明三墩公路建设、钦州港海岸围垦和核电厂导堤建设对茅尾海潮差增加贡献率大致占60%、20%和10%；同时，围垦对束窄钦州湾航道具有一定的优化效应，围垦后钦州湾外湾三条水道峰值通量都明显增加，形成航道束水攻沙效果，对通航和维护主航道稳定性具有一定优势。因此，仅从潮汐动力参数变化角度分析，目前的围垦和港口工程迎合了当地河势特征，对潮汐动力场扰动较小，具有优化局部水动力场环境和提升通航安全性作用。 相似文献
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