一种卫星遥感陆表水体数据的海岸线提取方法

    公开(公告)号:CN117291942A

    公开(公告)日:2023-12-26

    申请号:CN202311231319.0

    申请日:2023-09-22

    Abstract: 本发明提供一种卫星遥感陆表水体数据的海岸线提取方法,包括:(1)基于GEE平台获取目标海岸区域的多时相JRC月尺度水体数据,形成JRC水体数据集;(2)统计所述JRC水体数据集各景影像中每个像元有数据的次数和有水体的次数,计算目标海岸区域JRC水体数据一年内每个像元位置处的积水频率;(3)对所述积水频率数据进行边缘检测,获取水体边界栅格影像数据;(4)在所述水体边界栅格影像数据中将内陆水体和海洋中的小岛删除,然后进行处理得到二值化栅格结果,对处理后的二值化栅格结果提取矢量获取海岸线数据。本发明直接使用水体数据,通过阈值法和边缘检测法可以简单、快速、自动地提取海岸线,实现海岸线的动态提取和监测。

    基于遗传算法多目标优化的流域传感器覆盖网优化方法

    公开(公告)号:CN104270773B

    公开(公告)日:2017-07-07

    申请号:CN201410554863.3

    申请日:2014-10-17

    Abstract: 本发明提供一种基于遗传算法多目标优化的流域传感器覆盖网优化方法,其使用遗传算法多目标优化将河流流域传感器覆盖网优化问题转化为0/1多目标规划问题,通过染色体的遗传、交叉及变异等遗传算法操作,并通过监测传感器覆盖网适应度值的比较最终实现监测传感器覆盖网的合理优化选取。另外,本发明的算法采用了多个评估指标对监测传感器覆盖网适应度进行加权评估,分别是“监测节点流域特征系数”,“监测节点传感器网络传输范围系数”,“监测节点传感器使用费用系数”和“监测节点环境干扰系数”,这可以供决策者根据河流流域传感器覆盖网布局的需要,灵活调整指标权重,从而提升算法的适应性。

    基于MNF变换结合扩展属性滤波的高光谱影像分类方法

    公开(公告)号:CN103500343A

    公开(公告)日:2014-01-08

    申请号:CN201310464800.4

    申请日:2013-09-30

    Abstract: 本发明公开一种MNF变换结合扩展属性滤波的高光谱遥感影像分类方法,包括:步骤1,对高光谱遥感影像进行最小噪声分离变换;步骤2,选择MNF分量数目,并根据波段数的特征值及相邻波段特征值的梯度两个约束来选择待保留的MNF分量数目;步骤3,对每一个MNF分量执行扩展属性滤波剖面;步骤4,将每一个MNF分量的影像属性开剖面、属性闭剖面及分量本身堆叠成起来,然后采用K型-SVM进行分类,得到最终的高光谱分类图像。该方法通过MNF在降噪的同时,能够有效地降低高光谱数据的维数。在此基础上,将降维后的光谱信息和EAP滤波所得的纹理信息组合,再利用K-type SVM降低计算代价同时又和RBF核具有相似的性能的特点,从而提高了高光谱遥感影像的分类精度。

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