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1.
针对现有油膜检测技术难以准确测算油膜面积且检测精度受天气条件影响大的问题,本文提出了一种基于热红外图像的海面油膜面积测算方法。采用波段为 8耀14 滋m 的红外热像仪获取海面油膜的热红外图像,对采集的油膜图像进行预处 理 (灰度化、中值滤波和锐化);基于图像灰度分布特征分割油膜区域 (感兴趣区域,ROI),采用形态学操作对 ROI 进行填充、腐蚀与膨胀,并对 ROI 进行数学表征;通过像素面积法计算 ROI 实际物理面积。实验结果表明:在不同的外界天气环境下 (如海浪、海风、海雾、不同光照等环境),该方法对不同黏度的石油样品在海面形成的油膜均有良好的检测精度, ROI 面积计算平均误差为 3.77%。  相似文献   
2.
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   
3.
Canny算子对人工标志中心的亚像素精度定位   总被引:10,自引:0,他引:10  
在使用圆型人工标志的计算机视觉检测中,人工标志的识别率和中心定位精度直接影响到检测的整体精度.传统的中心定位算法对人工标志识别率低、中心定位精度差,已不能满足精密检测的要求.文中采用Canny算子对带有圆形人工标志的数字图像进行边缘分割,通过模式识别方法、最小二乘拟合方法计算人工标志中心.该方法解决了标志识别率低的问题,提高了标志图像中心定位精度.其精度可达到亚像素级,能够满足高精度计算机视觉测量的要求.  相似文献   
4.
5.
根据建筑物具有丰富的角点和规则的外观形状的特点,本文提出了依据线段信息生成建筑物变化检测基本单元——结构面对象的建筑物变化检测方法。从高分遥感影像中提取出建筑物的边缘线及屋顶外形线条,生成结构面对象并提取其在两时相影像中相应的特征信息,通过监督分类获取变化建筑区域。试验结果表明,利用结构面对象进行建筑物变化检测能较完整地覆盖变化建筑物表面且对象边缘检测效果较好。  相似文献   
6.
随着卫星遥感技术的不断发展,卫星影像成图精度越来越高,实际生产中接收到的数据类型也经常变化.由于每种类型卫星数据的特点不同,所以在处理卫星数据时一种软件往往满足不了需求,且常常出现卫星数据处理精度总是不能满足要求的情况.对于这种情况就需要我们探索其他的处理卫星数据的软件及方法.本文对像素工厂下处理"吉林一号"卫星数据的方法进行了探讨,对处理其他卫星数据类型也有重要的参考价值.  相似文献   
7.
不仅分析了Xpro及像素工厂两种软件的优势,并且根据各自的特点结合具体项目详细阐述了不同软件在项目中的作用,使两种软件在同一项目中进行了完美结合,充分发挥了每种软件的作用,对实际影像生产具有重要的参考价值.  相似文献   
8.
研究一种利用国产高分卫星遥感数据进行自然资源调查的大数据应用算法,重点研究神经网络深度迭代回归算法在卫星遥感图像像素级分析过程中的地籍边界确认算法,将新算法与高分卫星大数据工具包自带地籍边界划分算法进行对比,发现:自带软件较革新软件,在林木种类误判数量上高出6.8倍,在农作物类型误判数量上高出19.2倍,在水产类型误判数量上高出4.1倍.革新软件对比自带软件,其大资源区边界精度提升65.9%,小资源区边界精度提升67.2%,综合分析其边界划分精度提升62.5%.该结果t<10.000,P<0.01,具有显著的统计学差异,该革新算法可以大幅度提升资源调查效率和资源区划分精度.  相似文献   
9.
10.
红树林的种间结构组成对红树林生态系统的健康和发展至关重要,而红树林种间分类问题一直以来都是基于遥感手段的红树林监测中的难点。针对该问题,以人工种植为特点的广西茅尾海红树林遥感种间分类为例,基于面向对象的分类思想,提出了一种现场样本与分割对象相结合的红树林种间分类方法。利用GF-2 PMS1高分辨率卫星遥感影像数据,开展了广西茅尾海红树林湿地典型植被精细分类和空间分布研究,并将分类结果与基于像素和传统面向对象SVM分类方法进行了对比。结果显示:总体上,面向对象分类方法更适合用于茅尾海红树林湿地典型植被分类;对于局部混生明显的区域使用基于像素SVM分类方法效果会更好;传统面向对象分类方法中将整个影像分割对象单元作为训练样本可能会在某种程度上造成负面影响。因此,使用文中提出的样本选择新方法进行面向对象分类精度最高,总体精度达到了93.13%,Kappa为0.89。  相似文献   
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