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国家精品课程"遥感原理与方法"是遥感科学与技术大学本科的专业必修课,随着遥感技术发展和国家卓越工程师培养计划的逐渐深入,遥感科学与技术学科学生的基础知识和实践能力得到了很大的提高。为了使学生能够灵活使用所学知识,提高学生的实际动手能力和培养学生的创新能力,在实际教学中对教学方法进行了改革和创新,如结合我国测绘卫星的最新动态讲述卫星遥感技术的发展能够大大拓宽学生视野,从课堂教学、课后作业、课间实习和课程考试等方面逐步引导学生自主学习,高密度实验教学环节的设置用于提高学生的实践能力等。实践证明,教学改革对学生创新能力的培养取得了一定的效果,从而得到了师生的广泛认可。 相似文献
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遥感影像云检测是遥感影像处理中非常关键的环节,准确识别影像含云区域能够提升影像的利用价值。根据遥感影像的成像特点,将阈值法和纹理特征结合实现云和下垫面的分割。首先将影像从RGB(red-green-blue)空间转化为HSI(hue-saturation-intensity)空间,进而构建影像的显著性图像,利用Otsu法对显著性图像进行粗分割,再基于灰度共生矩阵分析云和下垫面的纹理特征,进一步提取出准确的云区。实验表明,该算法复杂度较低,提取效果良好。 相似文献
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提出了应用图像关联度的图像模糊分类新方法。该方法在求得每幅图像相对各个类别的关联度的基础上,求得每个类别图像关联度的均值和标准差σ;然后计算每幅图像的关联度与所在类别关联度均值之差Δi,差值Δi≤2σ,该图像应“留“在该类中;否则,该图像应归入与另两个类别的关联度较大的类别。每幅图像都经过这样的检验,实现图像的再划分,直到这一过程稳定为止。实验结果表明,该方法的图像分类质量有一定优势。 相似文献
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融合区域分割和边缘信息的居民地提取方法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种集成边缘和区域分割信息的目标识别方法,其目的是在中小比例尺的航空影像中提取集团式居民地。在实际的航空影像上的实验表明,融合区域分割和边缘信息能够提高居民地提取的准确率。 相似文献
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航空影像的模糊增强方法 总被引:1,自引:0,他引:1
根据航空影像的灰度特性,选用像素的相对灰度等级作为模糊特征,采用模糊算法实现航空影像的模糊增强处理。实验表明,模糊算法较传统方法可取得更好的增强效果。 相似文献
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提出一种基于高度和彩色纹理信息的目标识别方法 ,其目的是提取具有相对高度的地物。由于传统二维纹理分析的方法往往不能有效地提取这类目标 ,本文把高度、色彩和纹理信息有机地结合起来 ,提高了识别率。依据影像提取结果 ,探讨了树林对森林覆盖地区自动空中三角测量选点的负面影响 ,同时建议采用数据分组的方案来改善森林覆盖地区自动空中三角测量的精度 ,并用对比实验证明了其有效性。 相似文献
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高分辨率遥感影像具有丰富的空间信息、地物几何结构和纹理信息,有助于对地物目标进行认知和解译。而建筑物目标在人类活动区域内占据重要地位,对高分辨率遥感影像中的建筑物进行自动检测具有重大意义。提出了一种基于全卷积神经网络的建筑物自动检测方法,并制作了建筑物样本数据集,利用基于区域的全卷积神经网络和特征检测网络进行建筑物检测模型的参数训练,对待检测影像进行预处理之后利用模型进行建筑物检测,得到影像中的建筑物目标的具体位置和类别置信度。实验证明,提出的检测方法具有更好的效果和更快的速度。检测召回率达到92%,检测准确率达到98%,证明了该方法针对建筑物检测具有较高的精度和较强的稳定性。 相似文献
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针对较为复杂的图形断线自动连接情况,提出一种基于概率松弛法的道路拐点自动连接算法,为提高几何图形处理的自动化程度开辟了一条新途径。 相似文献