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71.
高分三号SAR影像双阈值变化检测 总被引:1,自引:1,他引:0
双阈值合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)变化检测算法具有在发现变化区域的同时还能确定地表发生后向散射变化类型的优点。针对广义高斯双阈值最小误差法D-GKIT(Dual Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)在进行阈值选取时直方图中不同类别像素灰度级重叠严重时,分割结果容易在尖峰单侧选取出双阈值而导致无法正确分割差异图的问题,本文提出一种结合归一化最大类间方差和广义高斯最小误差法GKIT(Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)的双阈值SAR变化检测方法。首先,提出以归一化最大类间方差值作为灰度级重叠程度的判别参数,确定阈值的选取顺序及两个候选区间;然后,利用GKIT在候选区间内进行分割,获取单侧阈值及非变化类拟合函数;最后,提出利用非变化类拟合函数更新后的直方图作为另一侧阈值选取基础进行分割,得到对应分割阈值。以宁波地区高分三号(GF-3)SAR卫星影像作为试验研究数据,结果表明:本文方法能较好地解决灰度级重叠时D-GKIT无法进行正确分割的问题,具有良好的变化检测效果和更强的鲁棒性且达到了利用研究区数据验证利用GF-3号SAR卫星影像进行变化检测研究可行性的目的。 相似文献
72.
《测绘科学》2020,(1):92-98
针对浮筏海水养殖遥感信息自动提取业务化应用难度较大的问题,该文提出一种光谱、纹理特征结合的支持向量机(SVM)算法,高效提取海水、养殖物。基于国产高分一号(GF-1)高分辨率卫星影像数据,以江苏省连云港近岸海域为研究区域,以海水、养殖物作为为分类对象,采用主成分变换筛选信息量大,较好地保留浮筏水产养殖信息的前8个主成分分量开展分类实验。实验结果表明:将纹理特征应用于浮筏养殖物信息提取方法中,可以提高养殖物分类精度,与最大似然估计、最小距离方法分类方法比较,总体分类精度提升了3%~5%。研究结果可为浮筏养殖用海遥感监测平台构建提供基础技术支持。 相似文献
73.
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75.
76.
高分六号卫星具有覆盖广、多种分辨率、波段多的优势,能为遥感解译提供更丰富的信息。为探究高分六号卫星新增波段在森林树种识别上的应用,本文以覆盖根河市阿龙山林业局的一期高分六号宽幅影像为数据源,基于特征优化空间算法(Feature Space Optimization,FSO)和最大似然分类法,分别利用高分六号的前4个波段和所有波段(8波段)的光谱、纹理等特征进行了森林树种分类,并逐一添加新增波段特征确定了各波段的贡献率排名。结果表明:在加入了优选出的均匀性纹理、均值纹理和角二阶矩纹理3种纹理特征后,前4波段和8波段的分类精度比只基于光谱特征时的精度分别高出13.23%和24.63%;利用8波段信息比只利用前4波段在基于光谱特征上的精度高11.88%,在基于光谱+纹理特征上则高23.24%;基于8波段光谱+纹理特征的树种分类精度最高,达到68.74%,新增4波段的贡献率排名为B6>B5>B8>B7,说明新增红边波段对于本次树种分类试验的贡献率最高,能为北方树种识别提供有效帮助。 相似文献
77.
向婧妮 《国土资源导刊(湖南)》2009,6(4)
"这一天,李伟起的很早,因为他有一件重要的事要办.东坪村发生了禽流感,必须在最短时间内将东坪方圆5公里、10公里范围内的养鸡场一一登记并捕杀或注射疫苗,否则将造成不可估量的后果.他打开电脑进入数字湖南系统,搜索东坪,划定范围5公里、10公里,开始认真查看,很快得出结论,距离东坪村5公里范围内有甲、乙养鸡场需要捕杀,10公里范围内有丙、丁养鸡场需要注射疫苗. 相似文献
78.
《国土资源导刊(湖南)》2009,(9):11-11
国土资源规划院举办第二次土地调查成果应用培训班
8月2日~7日,第二次土地调查成果应用培训班在长沙举办。据悉,本次培训由国土资源规划院组织,培训内容包括遥感技术在土地调查中的应用等六部分。培训结束后,对各学员进行了现场技能考试,并南省第二次土地调查办派员进行了现场监考。通过培训,每个学员基本掌握了软件的基本操作知识以及数据库变更的方法及流程、 相似文献
79.
遥感技术在第二次土地调查中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
杜施 《国土资源导刊(湖南)》2007,4(5):34-37
土地遥感是利用遥感技术进行土地调查和土地管理的技术方法。我国从1996年起开展了全国50万人口以上城市的土地利用遥感动态监测。在1984年开展的国土资源大调查(第一次全国土地调查)中,土地资源遥感动态监测被列为重点项目之一, 相似文献
80.
Remote sensing image segmentation is the basis of image understanding and analysis. However, the precision and the speed of segmentation can not meet the need of image analysis, due to strong uncertainty and rich texture details of remote sensing images. We proposed a new segmentation method based on Adaptive Genetic Algorithm (AGA) and Alternative Fuzzy C-Means (AFCM). Segmentation thresholds were identified by AGA. Then the image was segmented by AFCM. The results indicate that the precision and the speed of segmentation have been greatly increased, and the accuracy of threshold selection is much higher compared with traditional Otsu and Fuzzy C-Means (FCM) segmentation methods. The segmentation results also show that multi-thresholds segmentation has been achieved by combining AGA with AFCM. 相似文献