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为了提高从高分辨率遥感图像(high-resolution remote sensing image,HRI)中提取道路信息的自动化程度和准确性,发展了一种HRI道路分割算法,主要包括光谱合并、边界合并和基于形状特征的道路区域提取等3个步骤。其中,前2个步骤是基于区域生长的图像分割算法。光谱合并综合考虑了区域的均值、方差等统计特征量,以提高分割精度;边界合并采用了基于矢量梯度的边界计算方法,以准确提取多光谱HRI中的边界强度;结合全局最优合并算法实现光谱和边界合并,以得到最优化的分割结果。在道路区域被完整分割出来的基础上,利用形状特征提取道路,采用圆形度特征区分道路和非道路。利用2景Orb View3多光谱图像进行道路提取实验的结果表明,该方法的道路提取结果总精度和Kappa系数分别在97%和0.8以上,明显优于SVM监督分类方法。 相似文献
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针对传统的超像素马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)影像分割模型中对空间背景信息利用不够完全的问题,发展了一种新的超像素MRF模型。该算法将高阶邻域模型引入到MRF的交互势函数中,使交互势函数能够充分利用超像素邻域系统所包含的空间背景信息。结合此一阶势函数模型,还提出一种逐类别的β参数自动估计方法,该方法是在范数距离的基础上进行的。利用2景具有不同特点的农田地区高分遥感影像,开展了验证实验。实验结果表明,本算法对于边界强度等空间背景信息的利用效果更好,分割结果更精确。与其他超像素MRF分割算法对比,也说明了该算法在性能上的优越性。 相似文献
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就测站数量、观测时间和测站分布对估计钟差的影响进行了研究,结果表明：增加测站数量和观测时间,均有利于提高卫星钟差的估计精度;但随着测站个数的增加,计算耗时会随之增加,从而影响钟差的实时使用,因此,从兼顾钟差的精度和实时应用两方面考虑,只有选择适当的测站分布和测站个数,才有利于钟差的实时估计和应用。PPP定位中,基于估计钟差的收敛时间比基于IGS最终钟差的收敛时间更长。 相似文献
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提出了一种将实时精密单点定位(Precise Point Positioning, PPP)技术用于暴雨短临预报的新方法.该方法首先基于GPS连续运行参考站网(Continuously Operating Reference Stations, CORS)实时估计的精密卫星钟差完成PPP解算,再以实时获取的对流层延迟(Zenith Tropospheric Delay, ZTD)及其增量变化为依据进行暴雨短临预报.研究结果表明:一般雷暴天气来临之前的2~6 h,ZTD增量表现为先后突破±5 mm/5 min,且后续记录到的实际降水量大小与ZTD维持在高水平阶段的时间长短有较好的对应关系;就热带气旋而言,在强风作用下,ZTD增量变化表现的异常活跃和复杂,规律性较弱,但对短临预报强降雨仍有一定的指示作用. 相似文献
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利用TEQC对GPS数据质量的分析 总被引：2，自引：0，他引：2
为了评价GPS观测数据的质量,介绍了质量评定软件TEQC,并以内蒙古连续运行参考站的选址测试为例,对TEQC的统计报告以及影响数据质量的主要因素做了详细的分析讨论. 相似文献
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针对如何提升高分遥感影像超像素分割的精度与视觉效果问题,该文提出了一种基于种子区域生长(SRG)的超像素分割算法。该算法主要对超像素的生长过程进行了改进。在本文方法的超像素生长过程中,采用了一种充分利用光谱与形状信息的新度量标准,以有效搜索与种子适合合并的像素。该标准首先为斑块挑选在光谱上足够相似的像素,然后在这些像素中利用紧凑性异质性选择待合并的像素。为了定量评价算法的分割精度与视觉效果,定义了边界符合距离与平均斑块矩形度,并基于此发展了该文算法的参数选择策略。根据两景不同特点的高分遥感影像的超像素分割实验表明:本文方法在分割精度与视觉效果上均优于传统SRG与简单线性迭代算法。 相似文献
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