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机载LiDAR点云数据能提供回波强度和地面粗糙度指数,为遥感信息自动提取增添了有价值的约束信息。将这些信息引入到道路自动提取之中,结合光谱特征和道路描述因子建立了一种面向对象的道路联合提取方法。首先,由点云数据衍生归一化数字表面模型(nDSM)和粗糙度指数;然后对配准后的多源数据进行多分辨率分割,进而使用粗糙度指数和回波强度、道路描述因子等特征进行分类;最后,去除道路噪声,并获取准确的道路骨架网。实验结果表明,该方法对道路提取的准确度达95%以上。 相似文献
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利用阈值法进行遥感地物提取效率高、准确率高,但是在阈值的选取方面,传统的手动选取阈值,自动化低,需反复试操作,且易受主观因素影响。文中通过期望最大算法对局部冰川区域归一化雪覆盖指数建立高斯混合模型,去除区域内的混合像元类,再利用高斯混合模型模拟纯净化后的冰川类、非冰川类的NDSI分布情况,根据改进后的高斯混合模型分布情况,自动计算出区域内的冰川提取阈值。本文对不同海拔的3个区域进行算法实验,然后将新疆哈密的哈尔里克山冰川提取边界与冰川编目数据进行对比验证。研究结果表明,该方法自动计算的冰川提取阈值结果可靠、精度高,在差异较大区域仍较稳定,有一定的应用价值。 相似文献
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