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针对卫星遥感技术在对滨海湿地互花米草监测时受分辨率、气候条件等多种因素限制存在一定局限性且通过单一的影像数据提取互花米草时精度不稳定的问题,提出了基于无人机点云与影像融合的面向对象互花米草提取方法。以黄河三角洲自然保护区为研究对象,获取了该区域的点云和多光谱影像。先将地面滤波后提取的植被点云与多光谱影像进行特征组合优化,然后对融合影像采用FNEA算法进行多尺度分割后采用基于改进的最近邻算法进行面向对象分类,最终得到的互花米草生产者精度和用户精度分别达到了82.53%和86.43%,较未融合点云的提取精度分别提高了22.34%和7.66%,分类结果的总体精度从89.54%提升至92.61%,且融合点云后影像能够有效区分两种生长状态的互花米草,表明本文提出的方法能够有效提高互花米草的提取精度。 相似文献
553.
在降雨入渗模拟中,传统的降雨边界不能准确地反映坡面积水深度变化对坡面实际入渗率的影响。基于扩散波近似方程改进了传统的降雨边界,使得在强降雨条件下坡面积水深度动态变化可以和实际入渗率进行耦合计算,并且通过两个经典试验验证了改进边界的准确性。后将该改进边界用于工程实例计算,结果表明:(1)改进的降雨边界可以实现集中型降雨条件下流量边界与压力水头边界的实时动态转换;(2)当降雨边界为压力水头边界时,改进边界计算出的理论上坡面积水深度最深的位置出现在坡趾处;在降雨后期坡面退水阶段,积水深度可忽略不计,理论上积水深度最深的位置出现在平坦坡面与陡峭坡面的交汇处。 相似文献
554.