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GIS数据辅助下的线状目标自动提取 总被引:2,自引:0,他引:2
首先介绍了遥感影像中线状目标骨架自动提取的意义和研究现状,然后结合老的GIS数据,提出了一种算法来实现遥感影像中线状目标骨架的自动提取,算法主要包括影像预处理、GIS数据与影像的配准、骨架跟踪、编组连接与数据简化等步骤。最后又利用遥感影像和相应的GIS数据进行了实验,实验证明了算法的可行性和有效性。 相似文献
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提出利用慢特征分析的特征级多尺度融合的方法。首先对两时相影像分别进行多尺度分割,并与原始影像共同构成多尺度特征集;其次对特征集进行迭代慢特征变换,增大变化区域与未变化区域的可分性;最后通过K-means聚类完成变化区域与未变化区域的分割,得到二值变化检测结果。通过两组北京地区的多光谱影像实验发现,该方法具有更高的精度和自动化程度。 相似文献
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本文主要阐述可量测立体像对的3D坐标量测系统的设计与实现。由于现存的全数字摄影测量产品要么是价格非常高昂的高端专业设备(一般为具有高端图像卡的工作站),要么是功能受约束的简单设备。本文将说明如何在非高端图形PC设备上,运用面向对象程序设计、软件模块化和硬件无关性等技术实现所要求的立体量测系统功能。 相似文献
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当前,随着遥感影像数据来源越来越丰富,且分辨率越来越高,传统的变化检测方法已经无法满足实际应用的需要。针对这一问题,提出了一种多特征融合的面向对象多源遥感影像变化检测方法。在对象获取和多种特征提取的基础上,利用SVM对高维数据分类的优异特性,将基于SVM的二类分类方法与对象级变化检测有机结合,提高了多源遥感影像变化检测的精度和可靠性。结合人工目视判读,设计了一种面向地物的指标计算方法。实验采用多源多时相的遥感影像进行,并对不同地物变化检测的精度进行统计,验证了提出方法的有效性。 相似文献
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联合卷积神经网络与集成学习的遥感影像场景分类 总被引:1,自引:0,他引:1
针对人工设计的中、低层特征难以实现复杂场景影像的高精度分类以及卷积神经网络依赖大量训练数据等问题,结合迁移学习与集成学习,提出了一种联合卷积神经网络与集成学习的遥感影像场景分类算法。首先基于迁移学习的思想,利用在自然影像数据集上训练好的多个深层卷积神经网络模型作为特征提取器,提取图像多个高度抽象的语义特征;然后构建由Logistic回归和支持向量机组成的Stacking集成模型,对同一图像的多个特征分别训练Logistic模型,将预测概率结果融合构建概率特征;最后利用支持向量机对概率特征训练和预测,得到场景影像的分类结果。利用UCMerced_LandUse和NWPU-RESISC 45两种不同规模的遥感影像数据集进行试验,即使在只有10%的数据作为训练样本情况下,本文方法能够分别达到90.74%和87.21%的分类精度。 相似文献
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针对现有算法从LiDAR点云中提取复杂建筑物屋顶面不完整、阈值难以设置的问题,提出一种结合点云空间分布的法向量密度聚类提取屋顶面点云方法。通过构建Delaunay三角网,计算建筑物LiDAR点云的法向量;在分析建筑物点云空间和法向量分布特点的基础上,定义一种邻域关系度量屋顶面点云之间的相似性,并利用提出的算法聚类建筑物点云,得到屋顶面片点云粗提取结果;通过构建屋顶面片缓冲区,经面片处理得到建筑物各屋顶面的完整点云。选取不同复杂程度的建筑物进行实验,结果表明,算法能有效提取复杂建筑物屋顶面点云,具有较好的适应性,并能为建筑物三维重建提供可靠的屋顶面信息。 相似文献
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利用最小高差(LZD)法进行DEM匹配时,当待匹配DEM的分辨率比参考DEM高时,确定的同名点中存在冗余,将导致计算冗余和效率降低。为解决上述问题,对LZD法确定同名点的模型进行改化,提出一种改进的基于最小高差原理的快速DEM匹配方法。该方法根据参考DEM的格网点确定同名点以避免冗余,并通过近似确定同名点及其高差,有效简化了计算过程。实验结果表明,该方法在保证较高的收敛速度和匹配精度的基础上,可有效提高计算效率,且计算效率不随待匹配DEM分辨率提高而降低,DEM间分辨率差异越大,方法的优势越明显。 相似文献