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搜索资源列表

  1. 基于标点随机过程的遥感影像道路提取

  2. 在分析贝叶斯方法用于遥感影像目标提取技术的基础上,基于标点随机过程方法,利用线状地物的整 体几何约束和地物之间的空间结构及相关关系对目标构建数学模型,提取线状地物,并以道路网的自动提取 为例,详细阐述了此算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-09-14
    • 文件大小：240kb
    • 提供者：byj214

  1. GeocodeToKML.rar

  2. 自己写的工具程序，独创，自动根据地名（Excel中海量数据）提取地物地理坐标（海量），并实现多结果输出（Kml文件、Excel坐标、敏感词清单），并数据结果正确性评价。

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2012-09-23
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：priest119

  1. arcgis工具

  2. arcgis工具总结 1. 要素的剪切与延伸 实用工具 TASK 任务栏 Extend/Trim feature 剪切所得内容与你画线的方向有关。 2. 自动捕捉跟踪工具 点击Editor工具栏中Snapping来打开Snapping Environment对话框 捕捉设置中有3个选项， vertex edge end 分别是节点、终点、和边，选择end应该会捕捉端点 3. 图斑面积计算及长度计算 应用工具CALCULATE AREA 或者使用VBA代码实现 新建字段并开启Advanced 写

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2012-10-22
    • 文件大小：37kb
    • 提供者：wu_xiujun

  1. TM影像湿地水体信息自动提取方法研究

  2. TM影像水体提取 论文 在杨存建等人发现 La nds a t T M 影像中水体具有 TM 2 + TM 3 > TM4 + TM5 的特征的基础上, 分析了水体 及其它几类主要地物的光谱特性在 TM 影像中的表现特征, 发现水体、 居民地的阴 影以及山 体阴影都具 有 TM 2 + TM 3 > T M 4 + TM 5 的特点, 但是 3 者( TM 2 + TM 3 ) ( TM 4 + TM 5 ) 的 比值却存在着较大的差异, 所以辅以适合 的阈值( 水体( TM 2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-04-26
    • 文件大小：390kb
    • 提供者：maoyy123

  1. Automatic Extraction of Man-Made Objects from Aerial and Space Images

  2. 从航空影像和卫星影像进行自动地物提取，很好的一本地物提取的书籍

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-07-10
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：a513572289

  1. 基于主成分变换的遥感影像变化检测

  2. 基于遥感影像的地物变化检测一直是土地利用、资源普查等方面的研究热点与重点。本文基于Landsat TM影像，以某地区两期不同地区的影像为研究区域，基于主成分变换设计了一种有效的快速变化检测方法。首先，本文提取不同时期影像的多个特征，然后组合成特征向量，通过差值的方式得到两期影像的差值图，并对该差值图进行主成分分析，以第一波段为主要变化实验图，基于ostu自动阈值化，来自动获取变化图，经过实验表明，该方法简单有效，能够满足大范围变化检测的需求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-10-15
    • 文件大小：49mb
    • 提供者：programmer0000

  1. 利用决策树模型的湿地提取与分类

  2. 为解决因湿地环境复杂且类型多样导致光谱混淆而难以对其自动遥感提取的问题,采用决策树模型的湿地信息提取方法,以Landsat OLI影像光谱特征和经缨帽变换后的数据为基础,结合不同类型湿地的环境特征和空间特征信息,提出先分区再分类的思想,构建决策树分类模型.对原始影像进行缨帽变换,利用变换后的湿度分量及地物的光谱特征规律,将研究区划分为水体区域、植被区域和非植被区域,然后分别对各个区域进行再分类,逐层分级,最终实现不同类型湿地的分级提取.研究结果表明:采用分区分类思想构建决策树模型,可以有效提取湿

  3. 所属分类：其它

  1. 基于星载SAR图像水域提取的一种新方法_

  2. 合成孔径雷达, 是一种主动式微波传感器, 能够全天时、全天候对地观测, 而传统的光学遥感方式对空气能见度要求很高, 特别在灾害性天气时具有独特的优势。所以在洪涝灾害应急测绘保障方面, 发挥着不可替代的重要作用。从影像中识别提取所需的地物地形要素, 人工的识别操作无疑是最准确的, 但也是最慢的。在灾害面前, 时间就是生命、时间就是财产, 计算机程序自动识别和提取要素是最快捷的, 比传统手工提取更快捷, 能够在第一时间为了解灾情、抗灾救灾、灾后重建提供数据基础。本文以影像水域提取为切入点, 抛砖引玉

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-20
    • 文件大小：538kb
    • 提供者：Dan510275

  1. Geomatica2015培训手册V1.0.pdf

  2. 本手册同时适用于地理空间数据处理软件的入门用户和经验丰富的高级用户。本手册主要由 如下几部分构成： 第一章：绪论——介绍GDB技术和PCIDSK文件格式 第二章：Focus基础操作——栅格和矢量数据可视化及处理的基本功能 第三章：Focus深入应用——栅格和矢量数据的深入处理和应用 第四章：OrthoEngine正射引擎——栅格影像数字化摄影测量处理 第五章：附加模块——Geomatica其他工具模块标题 目录 版权声明 目录 第一章绪论 数据结构 技术 和 入门 中的数据管理 工程文件 文件管

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-10-07
    • 文件大小：22mb
    • 提供者：czt1018

  1. 基于区域分割的彩色航空影像建筑物自动检测

  2. 为了从高分辨率遥感图像中完整提取建筑物区域,采用区域分割的原理,研究了建筑物自动检测的方法。该方法首先利用利用K-Mean分类方法将地物分为两类:人工地物类和非人工地物类,然后利用阴影、Mean Shift分割信息来剔除人工地物类中干扰区域,再根据形状分析来确定真实的建筑物区域。本文用上述方法对高分辨率航空影像进行了实验,实验结果证明了该方法有着较高的识别率、较好的准确性和鲁棒性,具有实用价值。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于多尺度特征和PointNet的LiDAR点云地物分类方法

  2. 针对复杂场景下激光雷达测量（LiDAR）点云数据的地物分类问题，提出了一种基于多尺度特征和PointNet的深度神经网络模型，该方法改进了PointNet提取局部特征的能力，实现了复杂场景下LiDAR点云的自动分类。在PointNet网络基础上添加多尺度网络提取点的局部特征，将不同尺度点的局部特征通过全连接层组成一个多维特征，并与PointNet提取的全局特征相结合，返回每个点类的分数以完成点云分类标签。利用Semantic 三维数据集和ISPRS提供的Vaihingen数据集，验证了所提深度神

  3. 所属分类：其它

  1. 基于深度学习的高光谱图像空-谱联合特征提取

  2. 由于高光谱遥感数据具有波段多、特征非线性、空间相关等特点, 提出一种基于深度学习的空-谱联合(SSDL)特征提取算法来有效提取数据中的空-谱特征。该算法利用多层深度学习模型--堆栈自动编码机对高光谱数据进行逐层学习, 挖掘图像中的深层非线性特征, 然后再根据每个特征像元的空间近邻信息, 对样本深度特征和空间信息进行空-谱联合, 增加同类数据聚集性和非同类数据分散度, 提升后续分类性能。在帕维亚大学和萨利纳斯山谷高光谱数据集上进行地物分类实验: 在1%样本比例下, 地物总体分类精度达到了91.05

  3. 所属分类：其它