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基于相位一致的高分辨率遥感图像分割方法 总被引:17,自引:2,他引:15
基于分水岭变换的图像分割性能在很大程度上依赖于用来计算待分割图像梯度的算法。根据频域相位信息对图像特征的表征能力,引入相位一致的思想计算图像特征,应用Log Gabor小波提取高分辨率遥感图像的多尺度梯度。接着在对相位一致梯度进行分水岭分割时发现,在抑制分水岭算法的过度分割方面,经典的基于前景标记和背景标记的方法并不适合于遥感图像的分割,给出一种基于前景标记和梯度重建的分水岭算法。对IKONOS Pan图像上的农田、厂房和居民楼等地物进行特征提取和图像分割实验,结果表明相位一致方法优于空域特征检测算子,根据相位一致特征得到较好的分水岭分割结果。 相似文献
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近30年来青藏高原羌塘地区东南部湖泊变化遥感分析 总被引:8,自引:2,他引:6
以多时相Landsat TM/ETM+影像、CBERSCCD影像和早期1∶10万地形图为数据源,选取羌塘高原东南部22个面积较大的湖泊作为研究对象,借鉴城市扩展研究的思路,引入变化强度指数和象限方位分析等方法,从面积、强度和空间分异特征等多个方面对该区湖泊近30年来的变化进行分析.结果表明,1975-2005年间研究区湖泊呈扩张趋势,总面积共扩大了1162.19km2;色林错扩张面积最多,达510.02km2,以北部扩张最为明显;国加轮湖扩张强度最大;造成区域内湖泊面积扩张的主要因素是冰雪融水量的增加、降水量的增多以及蒸发量的减少. 相似文献
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相位一致方法是从频域中的相位信息理论中延伸出的一种图像特征检测方法。其原理是指图像特征如跃级边缘、线形、屋脊形和马赫带等,总发生在相位的最大叠合处。该原理通过构造局部能量模型,并经标准化后,度量其图像各个位置的相位一致值。本文在前人的基础上对该模型进行了改进,提出了以二维的希尔伯特变换代替一维希尔伯特变换,从而在全方向上考虑各点的相位一致。由于Morrone提出相位一致模型实现过程是逐点分别计算图像的相位一致值,运行速度慢。改进算法后,相位一致模型的分子部分,即局部能量,是利用去DC(Direct Current,直流)分量算子和二维希尔伯特变换算子以卷积的形式求取,从而简化算法实现过程。同时为了抑制噪音的影响,本文在相位一致模型中的分母部分中引入了图像DC分量。最后以自然图像和遥感图像为实验对象进行图像特征检测,结果表明该改进方法可以有效地提取图像特征。 相似文献
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新疆天山和北疆地区是我国三大稳定积雪区之一,积雪反照率的变化显著地影响其地表吸收的太阳辐射能量。2018年1~3月,在新疆天山和北疆地区进行了积雪反照率观测,发现研究区的积雪反照率存在明显的时空差异。时间上,由于受到气温变化的影响,研究区的积雪反照率整体呈现下降的趋势,而且不同时期的下降幅度有差异,1月末~3月初反照率的降低相比1月初~1月末反照率降低更加明显。空间上,由于受到污化物的影响,各区域(阿勒泰地区、塔城地区、天山北坡和伊犁河谷)的积雪反照率之间存在差异,其中天山地区(天山北坡和伊犁河谷)的积雪反照率低于北疆地区(阿勒泰地区和塔城地区),天山北坡的反照率最低;在积雪稳定期及消融期,污化物对积雪反照率的影响最为明显。 相似文献
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利用2017年12月至2018年3月在东北地区获取的82个观测点的积雪反照率数据,从积雪反照率的时序差异、空间特点、影响因素三个方面开展了积雪反照率时空特点研究。结果表明:(1)在时间上,随着积雪积累时间的增加,积雪反照率逐渐降低,最大下降速率为0.003 d-1。(2)在空间上,积雪反照率在东西方向差异显著,大兴安岭东西两侧地区的积雪反照率均值分别为0.679和0.751;在同一地区内,积雪反照率在雪表层含水量、雪粒径等因素影响下也存在一定差异,大兴安岭西侧地区的积雪反照率北低南高,大兴安岭东侧地区的积雪反照率北高南低。(3)耕地上的农作物留茬对积雪反照率影响较大,短时间内天气变化对积雪反照率影响较小。 相似文献
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autologistic方法在湖南张家界市土地利用格局模拟中的应用(英文) 总被引:3,自引:1,他引:2
Nowadays,spatial simulation on land use patterns is one of the key contents of LUCC.Modeling is an important tool for simulating land use patterns due to its ability to inte-grate measurements of changes in land cover and the associated drivers.The conventional regression model can only analyze the correlation between land use types and driving factors, but cannot depict the spatial autocorrelation characteristics.Land uses in Yongding County, which is located in the typical karst mountain areas in northwes... 相似文献
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优化子空间SVM集成的高光谱图像分类 总被引:2,自引:0,他引:2
随机子空间集成是很有前景的高光谱图像分类技术,子空间的多样性和单个子空间的性能与集成后的分类精度密切相关。传统方法在增强单个子空间性能的同时,往往会获得大量最优但相似的子空间,因而减小它们之间的多样性,限制集成系统的分类精度。为此,提出优化子空间SVM集成的高光谱图像分类方法。该方法采用支持向量机(SVM)作为基分类器,并通过SVM之间的模式差别对随机子空间进行k-means聚类,最后选择每类中J-M距离最大的子空间进行集成,从而实现高光谱图像分类。实验结果显示,优化子空间SVM集成的高光谱图像分类方法能够有效解决小样本情况下的Hughes效应问题;总体精度达到75%–80%,Kappa系数达到0.61–0.74;比随机子空间集成方法和随机森林方法分类精度更高、更稳定,适合高光谱图像分类。 相似文献
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