基于高分辨率遥感影像与DSM的典型地物提取.pptx
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汇报人:CONTENTSPARTONE遥感影像的获取与处理DSM的生成与精度要求遥感影像与DSM的关联性PARTTWO建筑物提取道路提取植被提取水体提取PARTTHREE数据预处理特征提取分类与识别结果评估与优化PARTFOUR城市规划与管理环境保护与监测灾害应急响应农业资源调查PARTFIVE数据获取与处理难度算法优化与精度提升多源数据的融合应用人工智能在遥感影像分析中的应用汇报人:
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基于高分辨率遥感影像与DSM的典型地物提取摘要本文以高分辨率遥感影像与数字表面模型(DSM)为数据源,探讨了典型地物提取的方法。首先对遥感影像进行预处理,然后利用DSM进行三维信息的提取,最后通过图像处理算法得到目标地物。本文运用该方法进行实验验证,结果表明该方法能够高精度地提取出典型地物,并具有较好的实用性。关键词:高分辨率遥感影像、数字表面模型、典型地物提取、图像处理算法1.介绍随着遥感技术的发展,高分辨率遥感影像的获取已经成为研究地理信息的一种重要手段。同时,数字表面模型(DSM)也成为研究地形地貌
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基于高分辨率遥感影像的人工地物提取研究人工地物提取是遥感图像处理中的一个重要研究领域,利用高分辨率遥感影像可以准确、快速地提取出地表的各种人工地物信息,对城市规划、资源管理、环境监测等方面具有重要的应用价值。本论文将从数据获取、方法选择、特征提取和结果评价等方面入手,探讨基于高分辨率遥感影像的人工地物提取研究。首先,数据获取是人工地物提取的基础。高分辨率遥感影像可以提供更为细致的地物信息,因此选择合适的遥感影像数据是非常重要的。一般来说,选取分辨率较高(如1m或更高)的卫星遥感影像能够提供更多的地物细节信
基于高分辨率遥感影像的车道线提取.docx
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基于空间LDA模型的高分辨率遥感影像地物覆盖分类基于空间LDA模型的高分辨率遥感影像地物覆盖分类摘要:高分辨率遥感影像地物覆盖分类是遥感技术在国土资源管理、环境监测等领域中的关键应用之一。本文提出了一种基于空间LDA(LatentDirichletAllocation)模型的方法,以提高高分辨率遥感影像地物覆盖分类的精度。该方法主要包括三个步骤:图像分割、特征提取和地物分类。在图像分割方面,采用了一种自适应的分割算法,能够根据图像的局部特征进行有效的分割。在特征提取方面,除了传统的光谱信息外,还引入了空间