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在地表覆盖水系图斑采集的基础上,利用Rosenfeld细化算法实现地理国情水系要素中心线的自动提取。首先兼顾提取质量确定图像由矢量转换为栅格的最佳像素值,然后根据内存访问效率和图像块大小的关系选择图像分块处理技术。此外,采用图像形态学的膨胀与腐蚀算法、线段长度条件约束和曲线节点抽稀等技术确保中心线提取质量。试验结果表明,本文提出的方法准确、高效,在生产实践中具有一定的应用价值。 相似文献
22.
屈琦 《测绘与空间地理信息》2015,(6)
总结了杭州市城市地下管线共享平台建设取得的进展和创新点,并尝试探索未来杭州城市地下管线信息化发展需要解决的关键问题,强调城市地下管线信息共享与服务将是未来杭州市城市地下管线信息化工作的两大主题。 相似文献
23.
在快速城镇化时期,城市主城区的空间格局变化最为显著,以其复杂性和扩展性为突出特征。研究其扩展变化对认识城镇化、优化城市空间结构等具有重要意义。本文在基础地理数据统计的基础上,对长三角城市主城区2002~2012年的空间扩展进行了分析,探索影响其演变的若干因素。 相似文献
24.
一种基于地理探测器的城镇扩展影响机理分析法 总被引:1,自引:0,他引:1
城市化是全球范围内普遍存在的重要现象,尤其发展中国家和地区正经历着快速城市化的过程。快速城市化导致了城市地区的大规模扩张,从而加重了土地资源的压力,带来了一系列的环境和社会问题。定量分析城镇扩展的空间驱动力能更好地辅助城市规划与管理。本文提出了一种量化城镇扩展的指数——城镇扩展密度,并通过地理探测器方法分析了1990—2000年北京市城镇扩展的时空特征及形成机理。研究表明:北京市城镇扩展沿交通干线呈线性扩张,其城镇扩展受到社会经济和地理的共同影响和制约作用,城镇固定资产投资对城镇扩展影响力最大,区域条件次之。这些发现可以为城镇扩展模拟和预测提供更好的改进空间。 相似文献
25.
提出了一种融合光谱和空间结构信息的高光谱遥感影像增量分类算法INC_SPEC_MPext。通过主成分分析(PCA)提取高光谱影像的若干主成分,利用数学形态学提取各主分量影像对应的形态学剖面(MP),再将所有主分量影像的形态学剖面归并联结,组成扩展的形态学剖面(MPext)。将MPext与光谱信息相结合以增加知识,最大限度地挖掘未标记样本的有用信息,优化分类器的学习能力。不断从分类器对未标记样本的预测结果中甄选置信度高的样本加入训练集,并迭代地利用扩大的训练集进行分类器构建和样本预测。以不同地表覆盖类型的AVIRIS Indian Pines和Hyperion EO-1Botswana作为测试数据,分别与基于光谱、MPext、光谱和MPext融合的分类方法进行比对。试验结果表明,在训练样本数量有限情况下,INC_SPEC_MPext算法在降低分类成本的同时,分类精度和Kappa系数都有不同程度的提高。 相似文献
26.
利用遥感技术进行动态变化监测是地理国情监测的重点研究内容之一,动态监测技术方法较多,笔者在对已有方法探讨的基础上,基于World View-2及资源三号遥感影像,提出了一种城市用地变化信息检测的多波段主成分分析方法。该方法通过线性变换生成互不相关的波段组合,对多波段主成分分析后的影像采用直方图统计法进行阈值分割,再经过滤波处理,去除干扰信息。研究结果表明,采用该方法提取两期遥感影像上的变化信息,可以实现动态变化监测。 相似文献
27.
28.
29.
This paper presents a technique developed for the retrieval of the orientation of crop rows, over anthropic lands dedicated to agriculture in order to further improve estimate of crop production and soil erosion management. Five crop types are considered: wheat, barley, rapeseed, sunflower, corn and hemp. The study is part of the multi-sensor crop-monitoring experiment, conducted in 2010 throughout the agricultural season (MCM’10) over an area located in southwestern France, near Toulouse. The proposed methodology is based on the use of satellite images acquired by Formosat-2, at high spatial resolution in panchromatic and multispectral modes (with spatial resolution of 2 and 8 m, respectively). Orientations are derived and evaluated for each image and for each plot, using directional spatial filters (45° and 135°) and mathematical morphology algorithms. “Single-date” and “multi-temporal” approaches are considered. The single-date analyses confirm the good performances of the proposed method, but emphasize the limitation of the approach for estimating the crop row orientation over the whole landscape with only one date. The multi-date analyses allow (1) determining the most suitable agricultural period for the detection of the row orientations, and (2) extending the estimation to the entire footprint of the study area. For the winter crops (wheat, barley and rapeseed), best results are obtained with images acquired just after harvest, when surfaces are covered by stubbles or during the period of deep tillage (0.27 > R2 > 0.99 and 7.15° > RMSE > 43.02°). For the summer crops (sunflower, corn and hemp), results are strongly crop and date dependents (0 > R2 > 0.96, 10.22° > RMSE > 80°), with a well-marked impact of flowering, irrigation equipment and/or maximum crop development. Last, the extent of the method to the whole studied zone allows mapping 90% of the crop row orientations (more than 45,000 ha) with an error inferior to 40°, associated to a confidence index ranging from 1 to 5 for each agricultural plot. 相似文献
30.