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公开(公告)号：CN109145779A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810870274.4
申请日：2018-08-01
Applicant: 南京林业大学
CPC classification number: G06K9/00657 , G06K9/4604 , G06K9/6215 , G06K9/6247 , G06T5/006 , G06T2207/10032
Abstract: 本发明公开了一种固定森林小班边界的有林地地类变化信息提取方法，包括：1)入样有林地小班的选取、2)相似度指数统计量计算和3)多测度综合相似度指数的计算。本发明的方法通过试验区分析结果表明：在不区分小班类型时正确率、漏检率分别为86.79％、13.21％，区分小班不同的坡度和坡向类型时，其正确率都达到90％以上。该方法应用于同一地区2014‑2015年小班变化信息的提取得到较好的效果，其正确率都达到85％以上。该方法为小班地类变化信息提取提供了一种改进的方法，为森林资源年度变更调查、森林资源二类调查的复查、小班空间数据获取提供支撑，具有较好的应用价值。
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公开(公告)号：CN108986131A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810825588.2
申请日：2018-07-24
Applicant: 南京林业大学
CPC classification number: G06T7/155 , G06T7/11 , G06T7/12 , G06T7/136 , G06T7/187 , G06T2207/10032 , G06T2207/20152 , G06T2207/30188
Abstract: 本发明公开了一种迭代h-minima改进分水岭的无人机高分影像单木树冠提取方法，首先对图像进行预处理，接着通过不同h值之间相互合作探测单木树冠位置，并利用虚假标记检测方法过滤无效标记，最后引入圆弧对称原则限制分水岭淹没过程，避免树冠标记过生长与无标记树冠合并。该方法可以有效抑制过分割、减少欠分割，在郁闭度较高的阔叶林中，提取不同树种、不同形状、不同大小以及边界不明显的树冠，是一种有效的无人机高分影像单木树冠提取方法，具有很好的实用性。
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