TM遥感图像中河流的自动提取

提出了一个TM图像中河流目标自动提取的方法.对TM图像上河流及其背景地物的光谱特征进行分析,利用所发现的知识建立河流地物的提取模型,检出河流区域;对河流进行细化,抽取骨架;最后利用基于线段间斜率差的方法对河流骨架进行矢量化.试验结果表明该方法能较准确的识别提取TM图像中的河流目标,得到理想的矢量数据.     

淋巴瘤病理图像中R-S细胞的自动提取

介绍一种淋巴瘤病理图像中R-S细胞自动提取的方法．针对淋巴瘤病理图像中组织灰度分布的特点,采用循环分解和类别方差思想的混合自动分割算法分割病理图像;提出一个基于目标形态、灰度纹理和空间相关性等特征的识别模型,提取R-S细胞．实验结果表明,该方法速度快,能准确地识别提取淋巴瘤病理图像中的R-S细胞,有助于病理医生研究诊断。     

神经网络在遥感图像自动分类中的应用研究

西方琉金华市婺城区土地利用为例，介绍了神经网络遥感图像自动分类的方法，研究表明，用神经网络进行遥感图像自动分类，其分类精度高显示了其在遥交为广阔的应用前景。     

基于BAU-Net的高分辨率遥感图像中建筑物的分割提取

高分辨率遥感图像中建筑物的分割提取是现代数字化城市建设、经济预测、国土资源勘探以及国防安全等领域中重要的技术手段.本文基于U-Net网络提出了一种双U型Encoder-Decoder架构的边缘意识U型深度神经网络—BAU-Net.该网络模型首先利用粗特征提取网络对建筑物进行初次识别提取,再通过残差结构的细特征提取网络修...     

一种ASAR图像中养殖地目标自动提取的方法

提出一个ASAR图像中养殖地目标自动提取的方法.首先,针对雷达遥感图像中养殖地目标的ASAR数据特征,采用改进的模糊聚类算法FFCM分割ASAR遥感图像,分离出海洋与陆地;然后依据养殖地的纹理形态特征,并利用其空间关系知识,从海洋区域中提取出养殖地.试验结果表明,该方法能快速、准确地提取ASAR遥感图像中的养殖地.     

基于语义分割的遥感影像建筑物自动提取方法

当前地理信息动态更新中遥感影像建筑物提取仍需通过人机交互实现,生产效率较低,针对该问题提出了一种基于语义分割的端对端的遥感影像建筑物提取方法.该方法将提取任务分解为编码和解码两个过程,其中编码过程负责从输入的高分辨率遥感影像中提取建筑物的抽象特征,而解码过程则基于提取到的地物特征建立特征与提取结果的映射关系,从而获得像素级的高精度提取结果.采用高分辨率航拍影像和Worldview卫星影像进行试验,与传统的建筑物提取方法进行对比.结果表明,所提方法的精确度、召回率、F1得分和交并比相对于传统提取方法均有明显提高,能够有效解决地理信息数据生产中建筑物提取的问题.     

基于改进SegNet模型的遥感图像建筑物分割

针对原始SegNet网络模型存在的参数数量多、 梯度不稳定及分割精度低等问题, 提出一种通过构建SegNet与带残差的bottleneck块、 深度可分离卷积以及跳跃连接结构相结合的改进模型. 在航空和卫星遥感图像数据集上进行实验的结果表明, 改进后的网络模型在精确率、 召回率及F₁值等性能评价指标上均获得更优结果, 表明改进的网络模型在遥感图像建筑物分割任务中有良好的实用价值.     

高分辨率遥感影像分割提取构筑物评估

面向对象的影像分析已成为针对高分辨率遥感影像信息提取和行业应用的一种先进方法.该方法的实用效果,基础和关键在于对影像中所关注地物目标的影像分割提取效果.针对高分辨率遥感影像地面构筑物的提取,采用经验性符合统计比较法,把自动分割结果与人工分割提取的地面构筑物区域轮廓相对符合程度分为3个等级:良好、可以接受和不可接受,对当前应用广泛的两种多尺度影像分割方法进行了地面构筑物分割提取效果评估.     

基于小波变换的卫星遥感图像融合与分割

近年来针对卫星云图的分析成为研究人员进行天气预报及判断大气走势的重要途径.卫星云图本身是包含着众多数据的数据源之一,是探测地表-大气系统的可靠依据.本文利用卫星云图的云层信息和水汽图的水汽信息,采用小波变换的方式对二者图像进行融合处理,使得一幅图像中既包含云层信息也包含水汽信息,并且在融合之后的基础上进行图像分割,实现云层、陆地、海洋的分离,便于下一步对特征提取的研究.     

花背蟾蜍体外跌卵及采用跌卵作为细胞核移植受体的尝试

采用体外跌卵的方法，对花背蟾蜍卵子的体外成熟过程进行了形态学及细胞学检查，并对利用体外跌卵作为细胞核移植受体进行了初步的尝试．结果表明，体外跌卵与活体卵子的离巢及成熟过程基本一致；采用体外跌卵作为移核受体，得到了发育至游泳期的蝌蚪，但发育的百分比低于对照组．     

基于TM图像的人工建筑物信息提取方法探讨

通过对福州市TM图像资料进行几何校正和不同的增强处理 ,以监督分类和非监督分类两种方法提取人工建筑物信息 ,并与目视解译相比较。结果表明利用计算机进行自动分类在人工建筑物信息提取中也能取得好的效果。     

基于TM影像的森林三维绿量的遥感测算

以北京市八达岭林场为研究区,TM影像为数据源,结合地面样地调查数据,利用多元线性回归分析法分树种建立了北京市八达岭林场三维绿量(TGB)的估测模型。对估测模型进行评价和精度验证,得到阔叶林、针叶林、混交林三维绿量模型的决定系数(R2)分别为0.858、0.756、0.759,测算精度为85.63%。基于模型估测八达岭林场的三维绿量,总量为1 498.635万m3;与利用森林资源二类调查数据计算的地面实测三维绿量对比,测算精度为90.89%。     

基于TM影像的聊城地区植被信息的自动提取

基于主成分分析和归一化植被指数NDVI的计算,得出聊城市TM影像的波段信息、各主成分分量及归一化植被指数的相关系数,从而找到相关系数最小的三个波段,利用该组合波段对图像进行分类,得出聊城地区绿地信息专题图．实验结果表明该方法提高了遥感影像绿地信息提取的自动化程度和精度．     

从遥感TM影像分类图提取小班界限的算法实现

在对吉林省汪清林业局TM影像进行计算机自动分类的基础上,设计算法完成分类图像的“孤岛”去除、边界提取和宽边缘的弱化功能,实现了计算机代替人进行区域面积、形状的分析判断,使计算机能自动搜索到真正的边界,为制作林业专题图打好基础。通过与吉林汪清林业局提供的地面调查成果的对比分析表明,实验小班在位置和形状上都与地面人工勾绘的结果相吻合。     

聚类分析提取PCA变换后的火焰图像颜色特征

炉口火焰颜色特征是判断炼钢终点碳及终点温度的重要特征.为实现实时控制,通常利用PCA变换缩短图像特征提取时间,由于PCA变换存在误差,难以在变换后的图像中提取独立颜色,文中首先在原始火焰图像中选取各类颜色样本,计算颜色变换前后的类内距和类间距,发现图像变换前后颜色的聚类性能具有一致性,然后利用聚类方法确定变换后的颜色窗口大小,通过颜色窗口提取序列图像颜色像元数量随时间变换特征,采用A,B两炉冶炼同一型号钢种图像数据进行实验,实验结果表明:通过聚类分析的方法所提取的颜色特征能较好地反映转炉炼钢物理化学过程.     

TM影像解译中去除云层及其阴影方法研究

目的对TM（Thematic Mapper，专题制图仪）影像上的云层及其阴影进行处理以识别被覆盖的地物。方法在遥感图像处理软件ERDAS的支持下，综合运用该软件提供的多种图像处理方法，分别进行去除云层及其阴影试验。结果利用空间卷积运算、傅立叶变换、傅立叶图像编辑、傅立叶逆变换组合和缨帽变换的方法有效地去掉了试验区图像上的云层；利用去霾处理和主成分分析方法按一定顺序组合将有效地去除云层的阴影。结论该方法及其思想不仅可用于去除云层和阴影对遥感图像质量的影响，而且也可用于其他图像处理中，如影像的割补、分类后处理等。     

基于TM影像自动提取昆明城区区域变化信息的应用

 鉴于当前国内外在自动提取城区区域变化信息的研究状况,以昆明为例,构造了基于PCA变换的L-比值法,并结合阈值、掩膜等数字图像处方理法,以及数学形态学中的滤波运算等方法构造了一种适合我国西南地区地理特征和经济状况的,从TM影像中提取城市区域变化信息的RS处理模型,并取得了较好的实验效果.     

矢量中值滤波在林业TM影像处理中的应用

介绍了改进的矢量中值滤波法算法,并使用该算法对广东省九曲水林场TM图像数据进行滤波消噪处理O 以图像基本统计信息、典型地类分类精度和平滑指数FI为评价指标将矢量中值滤泼的处理结果与传统的滤波算法(均值滤泼、中值滤泼、统计滤泼、自适应滤波和高斯滤波)进行了对比分O析结果表明,对林区TM图像而言,矢量中值滤波器具有出色的平滑去噪能力,并且保持了很好的分类精度,可以替代传统的滤波方O 法。