基于光谱形态特征的高光谱水质参数定量反演方法

    公开(公告)号:CN108593569A

    公开(公告)日:2018-09-28

    申请号:CN201810710223.5

    申请日:2018-07-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于光谱形态特征的高光谱水质参数定量反演方法,涉及水质遥感监测领域。该方法通过对比分析地面测量光谱数据和高光谱影像数据,提取光谱曲线形态特征,并选取与水质参数呈显著相关的地面测量光谱形态特征建立基于地面测量光谱数据的反演模型,并以基于地面测量光谱建立的反演模型所选取的光谱形态特征为自变量,建立各水质参数的高光谱反演模型,将高光谱反演模型应用于高光谱影像,获得工作区的水质参数反演结果。所以,采用本发明提供的方法,可以建立pH、硬度等一般化学性水质参数的多元线性回归模型,实现了多种水质参数信息“由点到面”的快速、准确获取,为区域水环境动态监测提供新技术方法。

    基于光谱形态特征的高光谱水质参数定量反演方法

    公开(公告)号:CN108593569B

    公开(公告)日:2019-03-22

    申请号:CN201810710223.5

    申请日:2018-07-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于光谱形态特征的高光谱水质参数定量反演方法,涉及水质遥感监测领域。该方法通过对比分析地面测量光谱数据和高光谱影像数据,提取光谱曲线形态特征,并选取与水质参数呈显著相关的地面测量光谱形态特征建立基于地面测量光谱数据的反演模型,并以基于地面测量光谱建立的反演模型所选取的光谱形态特征为自变量,建立各水质参数的高光谱反演模型,将高光谱反演模型应用于高光谱影像,获得工作区的水质参数反演结果。所以,采用本发明提供的方法,可以建立pH、硬度等一般化学性水质参数的多元线性回归模型,实现了多种水质参数信息“由点到面”的快速、准确获取,为区域水环境动态监测提供新技术方法。

    一种高分辨率SAR图像建筑物叠掩提取方法

    公开(公告)号:CN112766154B

    公开(公告)日:2022-09-30

    申请号:CN202110068195.3

    申请日:2021-01-19

    Abstract: 本发明提供了一种高分辨率SAR图像建筑物叠掩提取方法,包括:对高分辨率SAR图像进行预处理;基于多尺度梯度特征提取建筑物叠掩;利用各叠掩的形状变异参数划分建筑物的类型;针对识别到的单栋高层建筑物叠掩区,利用边界条带扫描算法提取叠掩;针对识别到的存在重叠现象的高层建筑物叠掩区,在有建筑物分布矢量数据辅助的情况下,基于矢量边界分割然后进行边界条带扫描提取叠掩,在无建筑物分布矢量数据辅助的情况下,采用灰度量化边界分割和边界条带扫描算法相结合提取叠掩。本发明综合多尺度梯度特征与边界条带扫描提取建筑物的叠掩区,既保留了对中低层建筑物的细节识别能力,又提高了识别高层建筑物的准确性和完整度,从而提高建筑物高度信息估计的实用性与准确性。

    基于叠掩信息的SAR图像多类型建筑物高度估计方法

    公开(公告)号:CN112883796A

    公开(公告)日:2021-06-01

    申请号:CN202110069225.2

    申请日:2021-01-19

    Abstract: 本发明提供了一种基于叠掩信息的SAR图像多类型建筑物高度估计方法。该方法包括:从高分辨率SAR图像中提取建筑物的叠掩区,按叠掩区的形状变异参数对所述叠掩区进行定性分类,分为:低层建筑物叠掩区、中层建筑物叠掩区和高层建筑物叠掩区;采取不同提取方法分别提取所述低层建筑物叠掩区、所述中层建筑物叠掩区和所述高层建筑物叠掩区的叠掩尺寸信息;根据叠掩尺寸信息结合建筑物的成像几何关系估算建筑物高度。本发明根据不同建筑物类别采取不同建筑物高度信息提取方法,能有效的提取出较为准确的楼层高度信息。

    基于叠掩信息的SAR图像多类型建筑物高度估计方法

    公开(公告)号:CN112883796B

    公开(公告)日:2022-09-30

    申请号:CN202110069225.2

    申请日:2021-01-19

    Abstract: 本发明提供了一种基于叠掩信息的SAR图像多类型建筑物高度估计方法。该方法包括:从高分辨率SAR图像中提取建筑物的叠掩区,按叠掩区的形状变异参数对所述叠掩区进行定性分类,分为:低层建筑物叠掩区、中层建筑物叠掩区和高层建筑物叠掩区;采取不同提取方法分别提取所述低层建筑物叠掩区、所述中层建筑物叠掩区和所述高层建筑物叠掩区的叠掩尺寸信息;根据叠掩尺寸信息结合建筑物的成像几何关系估算建筑物高度。本发明根据不同建筑物类别采取不同建筑物高度信息提取方法,能有效的提取出较为准确的楼层高度信息。

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