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1.
本研究利用高空间分辨率遥感影像和LiDAR数据,参照美国USGS植被分类体系,在两种不同分类层次上,评价了基于像元和基于对象分类两种方法的城区植被覆盖专题制图效果.采用传统的基于像元监督最大似然分类时,在下层分类层次,分类总精度仅为70.5%,Kappa系数为63.5%.当在上层分类层次进行分类时,分类精度相对下层分类层次有明显提高,总精度达84%,Kappa系数为75.8%.而采用面向对象的分类方法时,在下层分类层次,分类总精度为86%,Kappa系数为82.3%.在上层分类层次,总精度达90.8%,Kappa系数为86.2%.研究结果表明,在城区两种不同植被分类层次,面向对象分类结果都取得了优于基于像元的分类结果.  相似文献
2.
为获得高分辨率影像荒漠植被信息的专家知识库,采用多尺度分割技术,探索荒漠植被信息的光谱特征、纹理特征和上下文特征,建立荒漠植被信息与特征之间的对应关系.结果表明,通过多尺度分割,可体现土地覆盖的层次性.同时,在专家知识库的基础上,基于对象分类法的精度相对比较高,总体分类精度为85.96%,Kappa系数为0.81,分类结果没有"椒盐现象",且各种地物图斑边界明确而规整,易于分类后处理.  相似文献
3.
以北京市部分区域的QuickBird影像为实验数据,运用面向对象的影像分析手段,研究城市建设区的自动识别和提取方法.在分析城市建设区特征的基础上,采用在低分辨率影像上粗提取,在高分辨率影像上精提取相结合的技术,提高提取精度.经过与目视判读结果的对比,城市建设区的识别率达到89.7%,误判率为27.6%.  相似文献
4.
百合镇作为广西壮族自治区横县的粮食生产基地之一,水稻种植面积占到全镇耕地面积的一半,用遥感技术提取其水稻种植面积对于评价生产能力及优势具有重要意义。本文基于eCognition平台,运用多阈值、多尺度分割算法对RapidEye高分辨率影像进行对象分割,分别用多阈值分割、ndvi、rvi剔除林地、水体、建筑地的影响。利用最邻近法对对象分类,用野外实测点随机抽样、面积一致性、空间分布进行精度评价,其中面积一致性达到94%,提取的水稻分布符合自然规律。  相似文献
5.
胡敏 《广东科技》2014,(12):138-139
结合《福州市影像地图集》制作过程浅谈影像地图集的编制方法及关键技术,着重讨论了该图集的总体设计、表示内容和表示方法、资料选取和处理、计算机直接制版新工艺流程等几个主要技术问题,以期为今后高分辨率航空(遥感)影像生产影像地图集在理论、方法和技术上提供参考。  相似文献
6.
摄影测量与遥感技术在社会经济建设中起到的作用显而易见,其日后的发展随着科技的进步将越来越快,摄影测量与遥感技术理论日趋成熟,其发展方向将主要围绕传感器的技术更新、承载平台的发展、3S技术的结合等方面展开,目前摄影测量与遥感技术结合日趋紧密,其应用手段及目的也相互融合,真正在朝一个方向发展,而不像以前一样区分比较明显.结合目前已经基本成型的技术及行业中讨论比较热的话题,就将来摄影测量与遥感技术的发展进行讨论.  相似文献
7.
以黄土沟壑区甘肃天水桥子沟流域为例,研究乡村道路在高分辨率影像下的最优尺度分割和评价,基于Definiens平台面向对象的分割算法,将对象内部像素及灰度共生矩阵(GLCM)纹理的标准差的和作为衡量对象内同质性的标准,空间自相关系数为对象间的异质性度量标准,建立了一个最优分割尺度目标函数,对World View-2全色影像的2 876×3 778个像素,在1~100分割尺度范围内进行试验和循环计算。研究结果表明:三类道路对应的最优分割尺度分别为20、28、43,其中在分割尺度20、28、43下,对应的三类、二类和一类道路的差异性距离相比其他2类道路的差异性距离为最小,分别为0.031 7、0.034 4、0.016 8,此结果与最优目标函数计算结果吻合;利用目标函数法得到的分割尺度,在实际对乡村道路的最优尺度分割中是可行的,同时差异距离指数是一个较好的评价最优分割状态的指标。  相似文献
8.
从不同森林类型的纹理差异入手,首先利用离散小波变换提取出图像的纹理特征,然后利用面向对象分类方法将纹理信息与原有的光谱信息结合进行分类。对小波变换提取纹理信息的分解层数、滑动窗口及纹理测度等问题进行系统的分析,并找出了有效反映植被纹理差异性的6个纹理特征因子。该方法可用于解决林业遥感中的诸如林种、树种的分类等问题。最后得到的总体分类精度达到92.7 %,与传统的基于像素的分类方法相比效果有所提高。 关键词:森林类型分类;高分辨率影像;纹理;小波变换  相似文献
9.
从纹理提取方法入手,对影响遥感影像纹理提取精度的因素进行了分析。结果表明:移动窗口大小是影响基于灰度共生矩阵纹理提取的主要因素,对于高分辨率遥感影像,为了保持纹理融合影像信息量的丰富度,适宜的移动窗口选择范围为9×9至15×15之间。通过计算不同窗口大小的OIF值进行纹理组合的选择,得出对于较小的移动窗口3×3与5×5,纹理ME、HO与CR的组合将获得最丰富的纹理信息;对于窗口7×7至17×17,纹理VA、HO与CR的组合最适宜;而窗口大于17×17时,纹理VA、CO与SM的组合将会带来更丰富有效的纹理信息。对不同移动窗口下纹理组合的分类精度评价结果显示,适宜移动窗口下(9×9至17×17),VA、HO与CR纹理组合可提高高分辨率影像的信息提取精度。  相似文献
10.
近年来,高分辨率遥感影像在土地利用分类工作中被广泛使用,采用计算机自动分类的方法可以提高分类的工作效率.该文讨论了自动分类处理的流程,自动分类的主要方法,列举了典型的分类案例,分析自动分类中存在的困难,并提出了解决的思路.  相似文献
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