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结合nDSM的高分辨率遥感影像深度学习分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对高分辨率遥感影像因其地物类内差异大、光谱信息相对欠缺导致现有影像分类方法存在错分现象较多、地物边界残缺不完整等问题,本文提出了一种归一化数字表面模型(nDSM)约束的高分辨率遥感影像深度学习分类方法。首先,将nDSM数据作为附加波段叠加在遥感影像上并获取训练样本;然后,利用优化的U-Net网络进行模型训练得到最优模型;最后,利用最优模型对附加了nDSM波段的遥感影像进行地物分类。试验结果表明,本文方法引入nDSM数据用于U-Net模型训练和分类,可有效提高影像分类精度,得到更加真实可靠的分类结果。 相似文献
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利用Qi算法的性质,提出了一种基于Qi(xi,yi)函数的约束Delaunay三角剖分算法。经过比较分析,本文提出的算法降低了时间复杂度,提高了执行效率。 相似文献
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基于Qi(xi,yi)函数的辐射线空间分割与TIN的约束边镶嵌 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一个基于Qi(xi,yi)函数的辐射线空间分割方法来实现约束边的镶嵌。时间复杂度的分析表明,执行Qi(xi,yi)函数的时间复杂度比计算点到直线的距离低.提出的算法比基于距离的空间分割算法在时间效率上具有优势。 相似文献
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研究冻土地温空间分布,有助于探索冻土活动层厚度的变化特征,为冻土灾害防治提供科学依据。以青藏铁路昆仑山至尺曲谷地段多年冻土覆盖区域为研究区域,采用地理加权岭回归克里金(GWRRK)方法对该区域2001年7月至9月的地温空间分布进行了模拟,揭示了该区域多年冻土融化深度的变化特征。结果表明:研究区域内多年冻土地温总体表现为山区地温低于平原和盆地地区地温;地温随深度的增加而降低,在0~5 m的深度区间内温度变化较大,平均温差为10.3 ℃,而在5~15 m的深度区间内基本保持不变,平均温差仅0.2 ℃。通过将GWRRK方法与具有外部漂移克里金(KED)方法和地理加权岭回归(GWRR)方法的模拟效果进行对比,发现前者的模拟精度优于后两种方法。 相似文献
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为了避免灾情误判和误报,准确探测和剔除滑坡形变监测数据中的粗差已经成为提高监测数据质量亟待解决的问题。已有方法主要针对单一传感器数据独立处理,且过度依赖数据变化本身的突变-平滑关系,难以有效区分粗差和外界因素突变引起的奇异值。介绍了一种知识引导的滑坡监测数据粗差剔除方法,通过粗糙集属性约简筛选具有相关关系的多源滑坡观测数据,并结合多元统计理论挖掘粗差影响因素间的时空约束关系,利用不同类型滑坡监测数据变化间的相关性规律,将多因素影响下的滑坡形变抽象为多模式的组合,根据不同模式自适应选择多因子模型以此引导卡尔曼滤波模型更新,从而实现滑坡形变监测粗差的定位与剔除。实验证明,该方法不仅能够有效甄别因环境变化引起的突变,并且能显著提高滑坡形变监测数据粗差自适应剔除的准确性、可靠性与智能化水平。 相似文献
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多模态遥感影像间(光学、红外、SAR等)存在显著的非线性辐射差异,传统方法难以有效地提取影像间的共有特征,匹配效果不佳.鉴于此,本文将深度学习方法引入影像匹配中,提出了一种基于Siamese网络提取多模态影像共有特征的匹配方法.首先通过去除Siamese网络中的池化层和抽取特征来优化该网络,保持特征信息的完整性和位置精度,使其可有效地提取多模态影像间的共有特征,然后采用模板匹配策略,实现多模态遥感影像高精度匹配.通过利用多组多模态遥感影像进行试验,结果表明,本文方法的匹配正确率和匹配精度都优于传统的模板匹配方法. 相似文献