

基于细化分割的遥感影像水体边缘轮廓提取.docx
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基于细化分割的遥感影像水体边缘轮廓提取.docx
基于细化分割的遥感影像水体边缘轮廓提取标题:基于细化分割的遥感影像水体边缘轮廓提取摘要:水体边缘轮廓提取在许多地理信息系统和遥感应用中具有重要的作用。本文提出一种基于细化分割的方法,用于提取遥感影像中水体的边缘轮廓。首先,对遥感影像进行预处理,包括图像增强、去噪和图像分割。然后,通过应用细化算法,对分割结果进行细化处理,以获取更准确的水体边缘信息。最后,利用图像处理算法对细化结果进行后处理,以获得更精确的水体边缘轮廓。实验结果表明,该方法可以有效地提取遥感影像中水体的边缘轮廓,具有较高的准确性和鲁棒性。关
遥感影像分割水体多边形轮廓概括方法.pdf
本发明公开一种遥感影像分割水体多边形轮廓概括方法,其步骤包括:通过遥感影像数据分割获取整幅图像的初步分割结果,利用水体指数对分割获取的物理影像基元进行目标识别,获得初始分割水体多边形链表数据集;统计数据集包含水体多边形的数目N,将水体多边形以链表形式保存;对初始分割水体多边形集合中的每一个多边形逐一进行概括处理;将概括处理完的水体多边形轮廓链表集合输出保存。本发明通过对遥感影像分割水体多边形轮廓概括以能够较为全面地呈现了水体所处的常态化识别地理环境,从而确保了实验的真实和有效性。
一种基于语义分割模型的高分遥感影像水体提取方法.pdf
本发明公开了一种基于语义分割模型的高分遥感影像水体提取方法,涉及遥感影像技术领域,包括以下步骤:获取遥感影像数据;对遥感影像数据进行水体光谱特征提取;将水体光谱特征与HH和HV双极化模式特征进行特征组合,构建水体样本数据集;构建改进的DeepLabV3+网络模型;根据水体样本数据集对改进的DeepLabV3+网络模型进行语义分割训练,对改进的DeepLabV3+网络模型中的参数进行调整,得到最优DeepLabV3+网络模型;通过最优DeepLabV3+网络模型对水体信息进行提取。本发明首次提出了联合GF‑
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基于遥感影像水体提取方法的比较与分析摘要:水体提取是一种基于遥感影像技术的重要应用,其对于水资源管理、生态环境保护、气候变化研究等方面具有重要意义。本文首先介绍了水体提取的相关概念和意义,然后对比了基于阈值法、分割法、特征提取法和机器学习等方法进行水体提取的优缺点,最后结合实际应用情况,对各种方法进行了比较和总结。关键词:水体提取、遥感影像、阈值法、分割法、特征提取法、机器学习1.简介水是人类赖以生存的重要资源,管理和保护水资源是当务之急。遥感技术能够获取大面积的地表信息,因此广泛应用于水资源管理、生态环
基于语义和边缘特征融合的高分辨率遥感影像水体提取方法.pptx
汇报人:/目录0102语义特征提取边缘特征提取特征融合原理方法优势与局限性03预处理步骤语义分割网络结构训练与优化语义特征提取效果评估04边缘检测算法选择边缘特征增强边缘特征提取网络结构边缘特征提取效果评估05特征融合方式选择特征融合算法设计特征融合效果评估对水体提取的贡献分析06数据集介绍实验设置与参数优化对比实验与分析方法性能综合评价07方法总结与贡献对未来研究的建议与展望汇报人: