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公开(公告)号:CN112033914A
公开(公告)日:2020-12-04
申请号:CN202010902866.7
申请日:2020-09-01
Applicant: 深圳市数字城市工程研究中心 , 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感图像的彩钢瓦厂房提取方法,包括获取遥感图像,遥感影像至少包括蓝、绿、红和近红外波段,预处理得光谱反射率图像。对遥感图像分别进行波段运算RB×(RB-RR)和1-mean(RB+RG+RNIR);再合并两部分;或对遥感图像分别进行波段运算(RB×(RB-RG)×|RG-RR|)1/3和mean(RNIR+RR)-mean(RB+RG+RR);再合并两部分;可得到两种彩钢瓦提取公式。本发明还公开了相应的提取系统。因为地物在蓝、绿、红和近红外波段的光谱反射率存在差异,本发明的核心思想是通过波段运算增强这种差异,并通过最佳阈值提取目标地物,本发明的目标地物是彩钢瓦,以实现彩钢瓦厂房的提取。
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公开(公告)号:CN110570470A
公开(公告)日:2019-12-13
申请号:CN201910840231.6
申请日:2019-09-06
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源遥感数据的幽灵社区识别及住房空置率估算方法,本发明综合运用具有空间分辨率优势的大尺度多源遥感数据产品,构建街区尺度适用的“鬼城”现象评价指标,寻求具有区域差异自适应性的阈值设定方法,实现全国范围内街区尺度“鬼城”识别;在此基础上,结合网络街景实时录像以及实地调查资料,构建街区尺度适用的住房空置率估算模型,估算全国范围住房空置率。
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公开(公告)号:CN112033914B
公开(公告)日:2021-04-20
申请号:CN202010902866.7
申请日:2020-09-01
Applicant: 深圳市数字城市工程研究中心 , 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感图像的彩钢瓦厂房提取方法,包括获取遥感图像,遥感影像至少包括蓝、绿、红和近红外波段,预处理得光谱反射率图像。对遥感图像分别进行波段运算RB×(RB‑RR)和1‑mean(RB+RG+RNIR);再合并两部分;或对遥感图像分别进行波段运算(RB×(RB‑RG)×|RG‑RR|)1/3和mean(RNIR+RR)‑mean(RB+RG+RR);再合并两部分;可得到两种彩钢瓦提取公式。本发明还公开了相应的提取系统。因为地物在蓝、绿、红和近红外波段的光谱反射率存在差异,本发明的核心思想是通过波段运算增强这种差异,并通过最佳阈值提取目标地物,本发明的目标地物是彩钢瓦,以实现彩钢瓦厂房的提取。
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公开(公告)号:CN109087316B
公开(公告)日:2019-08-02
申请号:CN201811042272.2
申请日:2018-09-07
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感图像的大棚提取方法,包括以下步骤:步骤一、获取遥感图像,对所述遥感影像进行预处理,获得光谱反射率图像;步骤二、基于所述光谱反射率图像,提取出所有包含植被信息的像元,组成植被信息图像;步骤三、基于所述植被信息图像,根据大棚的光谱反射特征,抑制高密度植被信息,凸显大棚以及低密度植被信息;步骤四、基于大棚‑低密度植被信息图像,根据大棚在近红外波段光谱反射率高于低密度植被的特性,组成大棚信息图像。本发明利用高分辨率影像进行预处理,得到光谱反射率图像,基于光谱反射率图像和植被信息图像,根据大棚指数提取出所有包含大棚的像元,计算出大棚的面积。本发明由国土资源部公益性行业科研专项经费(201411006)资助完成。
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公开(公告)号:CN109087316A
公开(公告)日:2018-12-25
申请号:CN201811042272.2
申请日:2018-09-07
Applicant: 南京大学
CPC classification number: G06T7/11 , G06T5/30 , G06T5/40 , G06T7/136 , G06T7/62 , G06T2207/10032 , G06T2207/30188
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感图像的大棚提取方法,包括以下步骤:步骤一、获取遥感图像,对所述遥感影像进行预处理,获得光谱反射率图像;步骤二、基于所述光谱反射率图像,提取出所有包含植被信息的像元,组成植被信息图像;步骤三、基于所述植被信息图像,根据大棚的光谱反射特征,抑制高密度植被信息,凸显大棚以及低密度植被信息;步骤四、基于大棚-低密度植被信息图像,根据大棚在近红外波段光谱反射率高于低密度植被的特性,组成大棚信息图像。本发明利用高分辨率影像进行预处理,得到光谱反射率图像,基于光谱反射率图像和植被信息图像,根据大棚指数提取出所有包含大棚的像元,计算出大棚的面积。本发明由国土资源部公益性行业科研专项经费(201411006)资助完成。
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