几种天绘一号卫星影像分割方法及质量评价

为寻求更适合天绘一号卫星影像的分割方法,文章采用均值偏移分割、分水岭分割、数学形态学分割、连通分量分割4种图像分割方法对天绘一号卫星影像进行分割实验,并从视觉和定量两方面对分割结果进行评估.结果表明:均值偏移方法的分割质量更佳,且分割结果更有利于提升后续处理的效率;几何形态较规则、质地较均一、复杂度较低的地物类型分割质量较高,反之则较低.     

多尺度水平集SAR影像水体自动分割方法

针对高分辨率SAR影像的水体特性,提出了一种新的可精确、快速、自动完成高分辨率SAR影像水体分割的方法。该方法将多尺度分析技术与水平集理论相结合,在考虑全局信息的同时,也顾及到了局部信息。同时,为了满足SAR图像的分布特性,将Gamma统计模型引入到水平集能量函数中,利用OTSU算法来初始化零水平集。为了消除SAR影像中疑似水体的目标,对分割结果进行了后处理。实验表明,该方法在提高精度的同时,也大大提高了水体提取的效率。     

XML和AJAX技术在WebGIS中的应用

在利用WebGIS时引入了XML技术与AJAX技术,能够使得传统WebGIS响应速度慢、异构数据库共享困难等问题得到较好的解决。本文基于Google Maps平台,通过案例整合以上技术,并对大数据量的XML文件按地理位置进行分割处理,应用AJAX异步机制按需获取XML数据,能够避免一次性加载大数据量的XML文件造成内存开销大和带宽浪费,提高了程序的运行效率。     

颜色和形态学在交通标志识别中的应用研究

从自然场景中识别出交通标志是智能交通系统中的一个重要问题,本文提出了一种基于颜色和形态学的交通标志识别方法.该方法在HSV彩色空间进行颜色阈值分割,并采用形态学重构提取目标区域.再通过标记法检测目标区域形状,检测出交通标志.最后,利用SIFT算法进行模板匹配,识别出交通标志.实验证明,该方法在识别正确率和运行效率上具有明显优势.     

地分割证在房地产交易中的应用

当前，各地房地产市场活跃，房地产交易日益频繁，房地产价格一路攀升，在房地产交易中，当你用攒了半辈子的钱买了一套新房却长期拿不到土地使用证的时候，当你想进行房地产交易却因“两证”不全暗自焦急的时候，当你为办理各种房产证明不得不四处奔波的时候，就会想有没有一种措施能做到便民、省心呢？     

产权必须明晰—焦作市开展城镇住房用地分割登记的实践

2002年3月以来，国土资源部、河南省国土资源厅相继下发文件，要求全面开展城镇住房用地登记发证工作。为确保这项工作顺利开展，河南省焦作市经过多方努力，克服诸多困难，全力推进城镇住房用地分割登记工作，取得了良好的成效，截止到2002年10月底发放土地使用证15000余本。立足长远，做到“三个到位” “三个到位”，即组织到位、宣传到位、人员到位。开展城镇住房用地分割登记工作是便民、护民的重大举措，该市十分重视这项工作，首先是加强领导，精心组织，成立了以主管市长为组长的焦作市城镇住房用地登记发证工作领导小组;确立了…     

基于数学形态学的第四系地层遥感影像分割

利用数学形态学的方法对遥感影像的第四系地层进行了影像分割实验。经实验结果得出,利用数学形态学的基本运算组合成的各种算子:高、低帽变换、滤波与阈值截取相结合的增强方法,通过选择合适的结构元素,对图像进行预处理后,就可以用形态学方法对第四系地层进行影像分割。经过处理的遥感影像,能够更有效地提取影像的目标。实验结果表明了本文所提的方法的有效性。最后,对形态学方法的不足之处和将来的研究方向展开了讨论。     

顾及多尺度分割参数的FNEA面向对象分类

首先对分形网络演化（FNEA）算法做了介绍,通过试验对比4种分割方法棋盘分割、四叉树分割、多尺度分割、光谱差异分割的效果。此外,通过eCognition Developer 8.7分析软件对影像进行多尺度分割预处理,从5开始,以5为单位向上递增,共选取12组参数进行分割试验,采用面向对象CART分类器对分割后影像分类。对比分类效果图可知,小尺度分割参数对分类效果能有较好的提升;对比总体精度及Kappa系数可知,小尺度分割参数分类精度优于大尺度分割参数,且当分割参数Scale为10时,分类精度达到最好的级别。     

基于DBN的车载激光点云路侧多目标提取

提出一种基于深度信念网络（DBN）的车载激光点云路侧多目标提取方法。首先通过预处理对原始数据进行分段,并将地面和建筑物点云与路侧目标进行分离;然后利用连通分支聚类分析算法进行路侧点云聚类,并采用基于体素的归一化分割方法分割重叠点云,从而生成独立目标点云;在此基础上,生成基于多方向目标对象的二值图像并展开成二值向量作为独立目标点云的描述特征;最后构建并训练DBN,利用训练好的DBN提取行道树、车辆及杆状目标等3类路侧目标。试验采用两份不同城市道路场景的点云数据,行道树、车辆及杆状目标提取结果的准确率分别达97.31%、97.79%、92.78%,召回率分别达98.30%、98.75%和96.77%,精度分别达95.70%、93.81%和90.00%,F1值分别达97.80%、96.81%和94.73%。试验结果验证了本文的有效性。     

粒子群算法及多阈值指数熵的遥感影像变化检测方法研究

在遥感影像检测中,一般采用多变化阈值来提高检测精度,但会导致运算量的增加。为解决该问题,提出利用粒子群算法及多阈值指数熵的遥感影像变化检测新方法。首先采用影像差值法构造差异影像;然后提出利用粒子群和多阈值指数熵的遥感影像分割方法,并将其用于对差异影像进行分割获取变化区域;最后对选取的实验数据进行变化检测,并与基于模糊C均值、双阈值指数熵、三阈值指数熵的非监督变化检测方法进行比较。实验结果显示,提出的变化检测方法其精度为94.77%,本案方法是一种有效地、可靠的遥感影像变化检测方法。