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基于Sentinel-2A卫星数据面向对象的水边线提取——以如东县为例 总被引：1，自引：0，他引：1
使用基于面向对象的方法提取水边线, B分量作为阈值分割条件, Sentinel-2A数据作为提取水边线的影像,通过多尺度分割与光谱差异分割组合的方式。对如东沿海的淤泥质海岸、交通围堤海岸和养殖围堤海岸3种不同类型的海岸水边线进行提取。通过提取的水边线与影像叠加,并对受潮汐影响较小的水边线做精度验证。总体来说,提取的水边线较为准确。水边线的快速准确提取,对监测海岸带动态变化具有重要意义。 相似文献
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传统交通信息获取方法较难获取大范围、全覆盖的实时动态交通流信息,提出一种利用城市天际线作为观测平台的城市遥感视频生产与交通信息提取方法。首先,在超高层建筑物拍摄对地观测数据;然后,对原始倾斜视频观测数据进行正射校正,与卫星影像融合生成大范围城市遥感视频数据;最后,训练深度学习模型进行车辆分类识别,基于识别结果计算区域车辆数目及密度。在深圳平安大厦观光层开展数据采集并处理分析,结果表明,所提方法可生产低成本、长时间、大范围、高质量的城市遥感视频,基于该遥感视频开展的车辆检测误识别率和漏识别率低,车辆计数准确率高,可对区域交通流量进行有效监控,准确实时地获取城市内部区域交通情况。 相似文献
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