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多尺度分割

多尺度分割的相关文献在2004年到2022年内共计410篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、测绘学、林业 等领域,其中期刊论文360篇、会议论文14篇、专利文献36763篇;相关期刊174种,包括北京测绘、测绘与空间地理信息、地理空间信息等; 相关会议13种,包括2015年中国生物医学工程联合学术年会、四川省土地学会2013年学术交流年会、第十八届中国遥感大会等;多尺度分割的相关文献由1179位作者贡献,包括沈占锋、骆剑承、吴炜等。

多尺度分割—发文量

期刊论文>

论文:360 占比:0.97%

会议论文>

论文:14 占比:0.04%

专利文献>

论文:36763 占比:98.99%

总计:37137篇

多尺度分割—发文趋势图

多尺度分割

-研究学者

  • 沈占锋
  • 骆剑承
  • 吴炜
  • 胡晓东
  • 于信芳
  • 冯峥
  • 唐娉
  • 岳彩荣
  • 张磊
  • 杨杰
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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排序:

年份

作者

    • 唐淑兰; 孟勇; 王国强; 卜涛
    • 摘要: 为提高遥感影像变质矿物提取精度,提升变质带的识别效果,以甘肃北山ASTER影像为研究区,结合了比值运算、多尺度分割、随机森林分类法进行变质矿物提取.?首先,通过矿物特征性光谱特征构造比值运算公式、进行影像增强;然后,对增强影像进行基于光谱及变差函数的多尺度分割;接着,采用随机森林法提取目标矿物;最后,通过野外勘查、采样、薄片鉴定进行精度评价.?结果表明,黑云母、白云母、角闪石在ASTER影像上具有鉴定性特征,提取精度分别为85.4088%、84.7640%和85.7308%;其他含量较少的变质矿物提取精度可达到60%以上.?多尺度分割能充分利用矿物的丛集特征;变差函数纹理能增强形态特征对矿物的区分能力;随机森林分类法对矿物混合引起的噪声不敏感、提取结果稳定.
    • 卞艳; 宫雨生; 马国鹏; 王昶
    • 摘要: 针对无人机(UAV)影像水体提取出现的噪声干扰、光谱混淆、分割尺度难把握、无法使用水体指数等问题,提出边缘检测算法结合面向对象方法的新水体提取方法(AUCSN).采用各向扩散滤波算法对影像去噪;采用Canny边缘检测算子对去噪后影像进行边缘提取,提取结果与去噪后影像进行波段重组,利用改进的邻域绝对均值差分方差比法对重组影像选取最优分割尺度,开展多尺度分割.结合水体对象的光谱、形态、纹理特征建立模型,对分割后影像实现水体粗提取.将粗提取结果利用形态学闭运算填充孔洞,实现水体提取.实验结果表明,采用AUCSN方法进行水体提取,不仅提高了提取效率,而且提取精度能够达到96%.
    • 魏麟
    • 摘要: 建筑物倒损情况是地震灾害情况评估的重要指标。利用遥感影像覆盖范围广、更新速度快的优势,在人力无法满足快速评估地震灾害信息的情况下,通过遥感影像进行建筑物变化监测成为地震灾害分析的重要手段。采用多尺度分割的最优分割尺度和改进卷积神经网络U-Net模型分别对地震前后卫星遥感影像进行建筑物提取,再利用差值变化检测识别地震区域建筑物的倒损情况。对两种方法的建筑物提取结果和倒损识别结果进行精度评定发现,基于U-Net神经网络的建筑物提取和倒损识别效果较好,可实现有关部门的快速决策,从而避免更大的损失。
    • 洪亮; 冯亚飞; 彭双云; 楚森森
    • 摘要: 针对高空间分辨率遥感影像中的地物具有多尺度特性,以及各个尺度的对象特征对地物分类精度的影响具有较强的尺度效性,并结合面向对象影像分析方法和多尺度联合稀疏表示方法在高空间分辨率遥感影像分类中的各自优点,提出了一种面向对象的多尺度加权稀疏表示的高空间分辨率遥感影像分类算法。首先,采用多尺度分割算法获得多尺度分割结果并提取对象的多尺度特征;然后,根据影像对象的多尺度分割质量测度计算各尺度的对象权重,构建面向对象的多尺度加权联合稀疏表示模型;最后,采用2个国产GF-2高空间分辨率遥感数据集和1个高光谱-高空间分辨率航空遥感数据集(WashingtonD.C.数据)验证该算法的有效性。试验结果表明,与SVM、像素级稀疏表示、单尺度和多尺度对象级稀疏表示和深度学习等算法相比较,本文算法获得了较高的OA和Kappa分类精度,提高了各个尺度地物的分类精度,有效抑止了地物分类结果中的椒盐噪声现象,同时保持大尺度地物的区域性和小尺度地物的细节信息。
    • 张伟东; 王伟; 李宁; 孟瑶
    • 摘要: 重点研究了基于无人机影像技术的农作物种植面积提取方法,首先对在研究区域获取到的无人机影像进行预处理,然后对影像进行多尺度分割,最后根据农作物的光谱特征提取农作物种植面积并进行相关指标的分析。
    • 靳镜宇; 白洁; 包安明; 杨涵; 李均力; 韩宏伟
    • 摘要: 实时准确地获取林农间作模式下的果树结构信息对推进新疆特色林果业的提质增效,增加农民收入,稳定脱贫攻坚成果,实现乡村振兴具有重要意义。该研究以新疆和田绿洲林农间作区为研究对象,提出一种综合高分遥感数据的纹理和光谱特征以及中分遥感数据的时序物候特征的果树提取方法。基于GF-2遥感数据利用面向对象方法提取高分辨率的林田地块空间信息;基于多时相Sentinel-2遥感数据构建植被归一化指数(Normalized Difference Vegetable Index,NDVI)时间序列产品,并依据果树物候特征建立决策树模型,提取间作核桃、纯核桃、枣树和葡萄4种类型;最后将多时相的分类结果与高分的林田地块叠加,获取和田绿洲特色林果作物分布信息。该方法对2020年和田绿洲核桃、枣树和葡萄提取结果的用户精度和总体分类精度均在90%以上,Kappa系数为94.95%,能够满足县市级尺度的林果遥感监测精度需求。基于遥感提取的和田绿洲主要林果作物面积为4.28×10^(5)hm^(2),以核桃(间作和纯核桃)为主,间作核桃面积占比63.80%,该方法可为林农间作立体种植模式下的果树类型和面积精确信息提取研究提供参考和借鉴。
    • 吴志锋; 郑宇恒; 李双琴; 孙啸; 张涛; 沈忱; 邹妍
    • 摘要: 基于eCognition软件进行研究区域面向对象的信息提取,对研究区进行多尺度影像分割的实验,找到适合影像地物信息提取的尺度及参数、分类规则,并对研究区的影像数据进行验证,通过eCognition分类结果与传统分类和基于GBDT分类算法结果的对比,说明面向对象的特征提取算法更适用于几何信息和结构信息丰富的高分辨率图像。
    • 吴琳琳; 李晓燕; 毛德华; 王宗明
    • 摘要: 城市土地利用信息体现了城市的功能及结构,开展城市土地利用分类研究对于城市可持续发展具有重要指导意义。以哈尔滨市主城区为研究区,综合应用Sentinel-2A遥感影像、OpenStreetMap(OSM)数据、兴趣点(point of interest,POI)数据和珞珈一号夜间灯光数据等多源地理数据,采用面向对象和随机森林算法对哈尔滨城市土地利用进行分类。结果表明:一级地类总体精度为86.0%,Kappa系数为0.75;二级地类总体精度为73.9%,Kappa系数为0.69;POI数据可以显著提高住宅用地、工矿仓储用地和教育用地分类精度,夜间灯光数据能有效提高商务办公用地及商业用地分类精度。说明遥感影像与多源地理数据结合对城市土地利用分类有效。
    • 张磊; 郑晓丽
    • 摘要: 为充分发挥遥感影像中多种特征的优势及不同时相影像对象之间特征差异优势,本文利用预测精度高性能稳定的随机森林算法,提出一种基于特征差异的面向对象变化检测方法。首先,基于变化向量分析法对影像进行像元级变化检测,并多尺度分割检测结果;然后,提取每个对象在前后时相影像上的光谱、纹理特征及特征差值作为随机森林的输入数据,在像素级检测结果基础上选择分类样本构建分类模型;最后,利用训练好的分类模型提取最终的变化区域。实验结果表明,该方法能有效地利用对象特征差值提高变化检测精度。
    • 袁山; 汤浩; 郭亚
    • 摘要: 通过图像处理对植物叶片进行分割是研究植物表型性状的基础,但叶片间相互遮挡、叶片边缘特征不明显以及幼叶目标过小会对叶片分割效果造成很大的障碍。针对上述问题,该研究提出了一种基于改进MaskR-CNN模型的植物叶片分割方法,通过引入级联检测模块对模型检测分支进行改进,以提高遮挡叶片检测质量;利用注意力机制和一个2层3×3卷积模块对模型分割分支进行优化,以提高边缘特征表达能力;在模型测试过程中采用多尺度叶片分割策略,利用多个尺度上的最优目标以分割幼叶。测试结果表明,在CVPPP叶片分割挑战数据集中的对称最佳Dice得分Symmetric Best Dice(SBD)为90.3%,相比于利用域随机化数据增强策略并采用MaskR-CNN模型进行叶片实例分割的方法提高了2.3个百分点,叶片分割效果有显著提升。该研究提出的方法可以有效解决植物叶片分割效果不佳的问题,为植物表型研究提供技术支撑。
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