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遥感自动提取海岸线方法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用遥感技术确定海岸线位置的问题受到关注由来已久,就其在国内外的研究现状做了介绍,利用小波边缘检测算子提取出黄河三角洲河口区2004年Landsat TM图像的海岸线位置;在分析小波算子与传统边缘提取方法相比的优点的同时,并就其存在的不足提出了今后的研究重点。 相似文献
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近年来,人类活动的影响加上自然因素的作用引起了一系列海岸带生态环境问题,因此,如何快速准确地提取海岸线已成为一个热门的研究课题。本文基于高分一号遥感数据,运用面向对象分类方法,结合光谱、几何等特征在图像上提取海岸线,利用已有"908基线"进行精度验证,得到沙质岸线、淤泥质岸线、生物岸线以及基岩岸线的均方根误差分别为1.7 m、34.79 m、15.27 m和4.69 m。 相似文献
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汪尧峰 《测绘与空间地理信息》2022,(10):143-146
面对复杂的海岸线地质结构,传统依靠卫星影像和人工施测的方法难以快速准确进行海岸线提取与监测。本文以无人机遥感的手段,高效获取分辨率较高的海岸线低空影像,生产DEM、DOM数据,结合当地潮位信息,快速准确地进行了海岸线范围提取与量测。针对砂质海岸线开展了航拍实验,经与痕迹线进行对比,得出本文的海岸线提取方法能较好地与实测结果相匹配,仅局部细微处出现差异,海岸线测量精度满足动态监测要求,可较好地应用于资源管理部门。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2014,(3)
探讨了海岸线定义不明确的问题。在总结实地测量痕迹线法和遥感影像提取法在测量海岸线的实现过程和关键技术的基础上,分析指出了这两种方法都存在效率低下、工作周期长、安全隐患大等缺点。介绍了国外利用航空LiDAR数据提取海岸线的主要方法及其实现过程,美国在垂直基准转换系统VDatum的支撑下,LiDAR技术提取海岸线法获得了较广泛的应用,而国内在技术方法研究与海域垂直基准建设方面则处于起步阶段。最后针对海岸线测量存在的问题提出了几点建议。 相似文献
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沈安生 《测绘与空间地理信息》2015,(10)
随着航空航天技术的发展,人们获取的遥感影像数据的空间分辨率不断提高,同时获取难度大幅降低。在遥感数据日益普及的今天,利用影像处理与分析技术对高空间分辨率遥感影像中的感兴趣目标进行自动提取已经成为目前遥感领域研究的热点之一。建筑物作为与人类生活密切相关的主要人工地物,是城市发展的重要标志。目前,通过对高分辨率遥感影像进行建筑物自动提取已经成为建筑物信息获取的重要手段,而建筑物信息可用于进一步研究城市的扩张与发展、城市土地利用现状与变化、城市规划、城市热岛效应、人口估计与预测、灾害监测预警与评估等。 相似文献
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目前应用于水边线提取的方法众多,但是精度、效率参差不齐,本文主要通过对比监督分类、单波段阈值法、归一化指数模型法以及决策树方法在landsat-8影像下鄱阳湖水边线提取的精度及效率,结合水边线提取后的应用对提取方法进行对比分析。 相似文献
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Liu Zhengrong 《地球空间信息科学学报》2013,16(2):63-68
Automatic extraction of road and linear structure from remote sensing images is a very important problem. This paper analyses several existing methods of the automatic road and linear structure extraction by using some multi-spectral remote sensing images acquired from different spatial resolutions, districts and road characteristics. Their advantages and disadvantages have been, generalized. 相似文献
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LIUZhengrong 《地球空间信息科学学报》2003,6(2):63-68
Automatic extraction of road and linear structure from remote sensing images is a very important problem.This paper analyses several existing methods of the automatic road and linear structure extraction by using some multi-spectral remote sensing images acquired from different spatial resolutions,districts and road characteristics. Their advantages and disadvantages have been generalized. 相似文献
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遥感影像上人工地物的自动化和智能化采集一直是摄影测量与遥感技术长期探索的一个主要课题。道路是重要的基础地理信息,随着遥感影像分辨率的提高,道路特征的复杂化对道路提取方法形成了挑战。针对高分辨率城区遥感影像道路提取中存在的问题,结合多分辨率分析思想、模板匹配原理和LSB-Snake模型,综合提出了一种适用于城区高分辨率遥感影像的道路半自动提取方法。实验表明该方法可以在很大程度上弥补LSB-Snake模型的不足,同时具有良好的抗噪声能力,可作为一种有效手段应用在城区高分辨率遥感影像的道路提取中,具有很好的交互性、可靠性和高效性。 相似文献
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随着遥感图像分辨率的日益提高,遥感图像的尺寸和数据量也不断地增大,同时随着遥感应用的发展,对图像配准的性能也提出越来越高的要求,基于此,提出一种特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法。首先,对图像进行Haar小波变换,基于小波变换后的近似图像进行配准以提高配准速度;其次,根据不同的遥感图像来源使用不同的特征提取方法(光学图像使用Canny边缘提取算子,SAR图像使用Ratio Of Averages算子),并将线特征转化为点特征;然后,依据特征点间最小角与次小角的角度之比小于某一阈值来确定初始匹配点对;最后,利用改进的随机抽样一致性算法滤除错误匹配点对,并结合分块思想均匀选取匹配点对计算仿射变换参数,进一步提高配准精度。为了验证本文方法的有效性,选择高分辨率World View-2图像、Pleiades图像和Terra SAR图像进行了实验,并与典型的SIFT算法、SURF算法进行比较分析,采用匹配率、匹配效率、均方根误差和时间消耗4个定量评价指标来客观评价算法的配准性能。实验结果表明,本文方法具有较好的有效性,且在不同的情况下具有较高的配准精度。本文提出的特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法,多组高分辨率遥感图像数据的配准实验结果表明该方法能快速实现并具有较高的配准精度和较好的鲁棒性。 相似文献
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IEU-Net高分辨率遥感影像房屋建筑物提取 总被引:1,自引:0,他引:1
房屋建筑物作为人类活动的主要场所,快速准确地将其从高分辨率遥感影像中提取出来,对促进遥感信息在防灾减灾、城镇管理等方面的应用具有重要意义。本文基于深度学习,提出了高分辨率遥感影像房屋建筑物像素级精确提取方法。首先,针对样本图像边缘像素特征不足现象,以U-Net模型为基础提出IEU-Net模型,设计了全新的忽略边缘交叉熵函数IELoss并将其作为损失函数,另外添加Dropout和BN层在避免过拟合的同时提高模型训练速度和鲁棒性。其次,为解决模型特征丰富度有限的问题,引入形态学建筑物指数MBI,与遥感影像RGB波段一同参与到模型的分类过程。最后,在模型预测时与IELoss相对应采用忽略边缘预测策略从而获得最佳建筑物提取结果。实验对比分析表明:本文方法能有效克服样本边缘像素特征不足问题并抑制道路、建筑物阴影对结果的影响,提升高分辨率遥感影像中房屋建筑物的提取精度。 相似文献
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面向对象的高分辨率遥感影像土地覆盖信息提取 总被引:3,自引:0,他引:3
利用高分辨率影象提取土地覆盖信息的关键技术在于如何利用丰富的纹理信息来弥补光谱信息的不足。面向对象的图像分类技术改变了传统的面向像素的分类技术:(1)用来解译图像的信息并不在单个像元中,而是在图像对象和其相互关系中;采用多分辨率对象分割方法生成图像对象,提高了分类信息的信噪比;基于对象的分类技术不同于纯粹的光谱信息分类,图像对象还包含了许多的可用于分类的一些其他特征:形状、纹理、相互关系、上下关系等信息。面向对象的土地覆盖分类结果与传统分类方法相比,其特征提取算子更加地适合于几何信息和结构信息丰富的高分辨率图像的自动识别分类。 相似文献