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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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公开(公告)号:CN102354401A
公开(公告)日:2012-02-15
申请号:CN201110282172.9
申请日:2011-09-22
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T9/00
Abstract: 本发明是一种对地表影像进行分幅编码的方法,把经过墨卡托(Mercator)投影后的整幅地球影像(不含南北大约85度以上高纬度区域)进行分幅,以该幅影像中心为顶点,分别与影像四角的顶点构成4幅影像,再分别对分幅后的4幅图像进行同样方式的分幅,直至分幅后得到的地表影像达到所需的要求;并对分幅后的每幅影像进行编码,每幅影像具有特定的地域范围和编码。这种用一维变量来描述二维区域信息的编码方式,大大提高了图幅的检索效率;通过卫星遥感技术获得的原始地表影像资料须进行投影变换和分幅编码后才能用于构建影像数据库。
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