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公开(公告)号:CN102013015B
公开(公告)日:2013-03-06
申请号:CN201010572413.9
申请日:2010-12-02
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种面向对象的遥感影像海岸线提取方法,属于全自动遥感影像海岸线提取领域。其步骤为:遥感影像滤波处理;选择分割算法对遥感影像进行分割;利用样本点对分割后的遥感影像进行分类;利用种子生长的方法提取出海水区域;最后利用相应的判别准则提取海岸线。本发明提高了现有海岸线提取算法的准确性,通过面向对象的方法经过分割分类处理提高了海水提取的正确率,保证了海岸线提取的准确性。由于海岸线变化较为频繁,本发明为国家各级基础地理信息数据库海岸线信息的维护与更新提供便利。
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公开(公告)号:CN102013015A
公开(公告)日:2011-04-13
申请号:CN201010572413.9
申请日:2010-12-02
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种面向对象的遥感影像海岸线提取方法,属于全自动遥感影像海岸线提取领域。其步骤为:遥感影像滤波处理;选择分割算法对遥感影像进行分割;利用样本点对分割后的遥感影像进行分类;利用种子生长的方法提取出海水区域;最后利用相应的判别准则提取海岸线。本发明提高了现有海岸线提取算法的准确性,通过面向对象的方法经过分割分类处理提高了海水提取的正确率,保证了海岸线提取的准确性。由于海岸线变化较为频繁,本发明为国家各级基础地理信息数据库海岸线信息的维护与更新提供便利。
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公开(公告)号:CN102073879A
公开(公告)日:2011-05-25
申请号:CN201010568737.5
申请日:2010-12-02
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督学习的海岸海洋遥感影像特征地类的识别方法,属于半自动遥感影像识别领域。其步骤为:为每一类特征地物选取标记样本;构建面向对象的遥感影像的分割结果;计算出所有样本像元隶属于各特征地类的初估概率值,计算出样本数据在归为各个特征地类分量的概率;使用特征空间规则对概率图像进行修正;判定其所属特征地类,实现特征地类的识别,并输出识别结果图。本发明结合了先验知识与数据的统计特性,能够用地学先验知识引导数据挖掘过程,实践证明,该算法够能有效地进行遥感影像分类,得到比较满意的结果,并具有高效率、高精度的特点,能够直接应用于国家各级基础地理信息数据库遥感专题信息的维护与更新。
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公开(公告)号:CN102032903A
公开(公告)日:2011-04-27
申请号:CN201010567507.7
申请日:2010-12-01
Applicant: 南京大学
IPC: G01C11/04
Abstract: 本发明公开了基于Landsat数据源的珊瑚岛礁遥感信息自动提取方法,属于遥感影像地物自动提取领域。其步骤为:遥感影像辐射定标;基于图像的遥感影像大气校正;对遥感影像进行MeanShift滤波,消除条带和椒盐噪声;对影像第5波段进行直方图阈值分割,区分非高潮高地和高潮高地;对于高潮高地区分陆地植被和灰沙/建筑;对于非高潮高地,区分低潮高地和非干出质底;对于低潮高地区分海藻/海草和浅水珊瑚;对于非干出质底区分深水珊瑚和开放水体。本发明能够分阶段逐层次分解地提取出陆地植被、灰沙/建筑、海藻/海草、浅水珊瑚、深水珊瑚5种珊瑚岛礁覆盖类型及开放水体背景信息,实验表明,本发明提取精度较高,能够有效改善珊瑚岛礁遥感调查与监测的效率。
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公开(公告)号:CN102073879B
公开(公告)日:2013-01-09
申请号:CN201010568737.5
申请日:2010-12-02
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督学习的海岸海洋遥感影像特征地类的识别方法,属于半自动遥感影像识别领域。其步骤为:为每一类特征地物选取标记样本;构建面向对象的遥感影像的分割结果;计算出所有样本像元隶属于各特征地类的初估概率值,计算出样本数据在归为各个特征地类分量的概率;使用特征空间规则对概率图像进行修正;判定其所属特征地类,实现特征地类的识别,并输出识别结果图。本发明结合了先验知识与数据的统计特性,能够用地学先验知识引导数据挖掘过程,实践证明,该算法够能有效地进行遥感影像分类,得到比较满意的结果,并具有高效率、高精度的特点,能够直接应用于国家各级基础地理信息数据库遥感专题信息的维护与更新。
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公开(公告)号:CN102032903B
公开(公告)日:2012-11-21
申请号:CN201010567507.7
申请日:2010-12-01
Applicant: 南京大学
IPC: G01C11/04
Abstract: 本发明公开了基于Landsat数据源的珊瑚岛礁遥感信息自动提取方法,属于遥感影像地物自动提取领域。其步骤为:遥感影像辐射定标;基于图像的遥感影像大气校正;对遥感影像进行MeanShift滤波,消除条带和椒盐噪声;对影像第5波段进行直方图阈值分割,区分非高潮高地和高潮高地;对于高潮高地区分陆地植被和灰沙/建筑;对于非高潮高地,区分低潮高地和非干出质底;对于低潮高地区分海藻/海草和浅水珊瑚;对于非干出质底区分深水珊瑚和开放水体。本发明能够分阶段逐层次分解地提取出陆地植被、灰沙/建筑、海藻/海草、浅水珊瑚、深水珊瑚5种珊瑚岛礁覆盖类型及开放水体背景信息,实验表明,本发明提取精度较高,能够有效改善珊瑚岛礁遥感调查与监测的效率。
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公开(公告)号:CN102005034B
公开(公告)日:2012-07-04
申请号:CN201010566893.8
申请日:2010-12-01
Applicant: 南京大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了基于区域聚类的遥感影像分割方法,属于遥感影像综合利用领域。其步骤为:用MeanShift算法进行区域预分割,以去除噪声和对像元进行初步集群化;用模糊C均值算法对预分割后的图像进行模糊聚类,对各图像对象的特征进行初步的归纳与识别,得到各对象隶属于某一类别的概率,构成遥感影像的地类概率空间,从而为进一步的区域分割提供对象合并的依据;在聚类图像的概率空间中进行区域分割,通过区域标号将概率空间上相近且类别上相似的像元划分为同一对象。本发明克服了两种原有分割方法的不足之处,能够精确有效地对遥感影像进行分割,经过集成可以批量地完成对遥感影像的分割任务,为更好地从遥感影像提取地物信息提供数据支撑。
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公开(公告)号:CN102005034A
公开(公告)日:2011-04-06
申请号:CN201010566893.8
申请日:2010-12-01
Applicant: 南京大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了基于区域聚类的遥感影像分割方法,属于遥感影像综合利用领域。其步骤为:用MeanShift算法进行区域预分割,以去除噪声和对像元进行初步集群化;用模糊C均值算法对预分割后的图像进行模糊聚类,对各图像对象的特征进行初步的归纳与识别,得到各对象隶属于某一类别的概率,构成遥感影像的地类概率空间,从而为进一步的区域分割提供对象合并的依据;在聚类图像的概率空间中进行区域分割,通过区域标号将概率空间上相近且类别上相似的像元划分为同一对象。本发明克服了两种原有分割方法的不足之处,能够精确有效地对遥感影像进行分割,经过集成可以批量地完成对遥感影像的分割任务,为更好地从遥感影像提取地物信息提供数据支撑。
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