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基于DRLSE模型的SAR溢油提取方法 总被引:1,自引:1,他引:0
为提高海上溢油轮廓SAR提取精度,验证了FCM(Fuzzy C-Means Algorithm)与DRLSE(Distance Regularized Level Set Evolution)模型结合的方法提取SAR溢油信息的有效性;鉴于其无法避免细小噪音的影响以及薄油膜提取效果不好的问题,提出了阈值和DRLSE模型结合的溢油信息提取方法,通过阈值构建溢油区域初始轮廓,克服了图像细小噪声对溢油提取的影响,更有利于提取薄油膜信息,溢油提取精度优于H/A/alpha-Wishart非监督分类方法和FCM与DRLSE模型结合的方法。 相似文献
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随着地质研究目标趋向于精细化和复杂化,传统的地质考察手段难以获取地质露头精细化的表征参数。多旋翼无人机和单反相机具有良好的机动性和适应性,可以提供多视角的地质露头影像,倾斜摄影测量技术构建的实景三维模型可以提供精确的三维坐标。利用多旋翼无人机和单反相机采集新疆一间房、断溶体两处地质露头影像,通过倾斜摄影测量技术对两种手段采集的多视角影像进行一体化处理,构建三维数字露头辅助地质考察工作。实践表明:①无人机搭载相机适用于大范围的可飞区,单反相机适用于岩溶缝洞、狭窄地带等无人机不易操控区域进行影像采集工作;②可以根据不同需要、不同地形选择合适设备灵活采集影像,构建的三维数字露头生动形象,最高分辨率可达毫米级,能够还原野外真实场景,实现地质现象解译的精细化和定量化。 相似文献
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红树林是生长在热带和亚热带海岸潮间带、受到海水周期性浸淹的木本植物群落,被公认为是海陆边缘重要的蓝色碳汇,但由于其地处海岸带区域,受人类开发利用活动的影响严重。本文选择广西茅尾海红树林保护区为研究区,以无人机多光谱和激光雷达影像为数据源,利用支持向量机分类方法对红树林优势种类进行分类;提出了单木分层分区距离判别聚类分割方法,准确提取了红树林的单木结构信息;估算了研究区红树林地上生物量。得出以下结论:(1)综合利用无人机多光谱和激光雷达数据,对研究区红树林种间类型识别总体精度可达90.69%;(2)基于分层分区距离判别聚类方法能够较好的提取红树林单木结构特征,树高的提取精度优于冠幅;(3)构建了红树林高度、冠幅与地上生物量回归模型,其中桐花树生物量回归模型的决定系数R2最高,达0.83;(4)研究区内红树林地上生物量主要分布范围为1.24—3.6 kg/m2,其中无瓣海桑最高,老鼠簕最低。 相似文献
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胶州湾湿地是山东半岛面积最大的河口海湾型湿地,对于完善青岛城市生态功能具有重要意义。通过对胶州湾区域2003,2007和2011年3个时相SPOT-5卫星遥感数据的解译,得到相应年份的分类后影像,在此基础上计算各个地物类型的面积,得到胶州湾湿地核心区、实验区和缓冲区的面积变化图表以及相应区域地物类型的组成架构和质量评价系数。分析结果表明:胶州湾湿地的面积变化与质量变化并不一致,其湿地面积呈下降趋势,湿地质量在2003~2007年呈现下降趋势,而在2007~2011年却有所回升,这是由人为因素和自然因素共同影响导致的,其中人为因素占主导。 相似文献
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联合Jason-1/2、T/P、Envisat、ERS-1/2、Geosat等多代卫星测高数据计算中国近海及邻域(0°~42°N,100°~140°E)2′×2′重力异常。对卫星测高数据分别进行共线处理和自交叉点平差,并以T/P卫星测高数据为基准进行多星数据联合平差,有效削弱了卫星测高数据的时变影响和不协调性;利用逆Vening-Meinesz公式计算重力异常,与船测重力相比,均方根误差为5.4mGal。结果表明,通过引入高精度的卫星测高数据,结合多项平差处理手段,提高了海洋重力异常的计算精度。 相似文献
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针对目前湿地信息提取中存在的“同物异谱”、“同谱异物”问题,以黄河三角洲自然保护区为实验区,采用在信息提取方面具有优势的典型相关森林算法,将Sentinel-1A雷达影像和Sentinel-2A多光谱影像作为基础数据,考察分别应用多光谱影像、合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)和多光谱二者综合、SAR纹理特征以及植被指数对湿地信息提取的效果和适用性。研究结果表明:(1)基于Sentinel-2A多光谱影像,在分类方法上,典型相关森林(canonical correlation forest,CCF)的总体精度最高,达到94.32%,与支持向量机和随机森林分类算法相比分别提高了6.55%和5.47%;(2)基于Sentinel-2A多光谱影像和Sentinel-1A后向散射系数的CCF总体精度达到了94.89%,与只利用多光谱影像相比,3种算法的总体精度和Kappa系数均得到了提升;(3)在SAR和光学联合的基础上加入SAR纹理特征后总体精度和Kappa系数均略有下降,分别为94.72%和0.935 3;(4)在SAR和光学联合的基础上加入归一化差分植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)、归一化差分红外指数(NDII)和差分红外指数(DII)5种植被指数后,总体精度达到了最高为95.35%,7种地物的生产者精度有所提高,有效提高了对黄河三角洲湿地信息的提取能力。实验结果可为黄河三角洲湿地的合理开发和有效保护提供科学支持。 相似文献