-
公开(公告)号：CN105913430A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610224322.3
申请日：2016-04-12
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/10032 , G06T2207/30181
Abstract: 本发明公开了一种基于多光谱遥感图像的黄河主溜信息协同提取方法，用于解决现有黄河主溜信息提取方法准确率差的技术问题。技术方案是首先由偏度分析方法和基于光谱相似性与空间连续性的方法分别获得一组主溜点位置；然后将偏度分析方法得到的主溜点作为先验信息输入到基于光谱相似性与空间连续性的提取方法中，用于获取矫正后的主溜点；此后，将所获得的主溜点再作为偏度分析方法的输入，进一步矫正主溜点；如此迭代，直至获得的主溜点位置稳定；最后，将得到的主溜点进行连接，形成主溜线。本发明方法在黄河中下游的Landsat TM遥感图像上的实验结果表明，其检测率达到95％时，虚警率仅为1％，且获得的主溜线具有很好的连续性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105913123B
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201610224971.3
申请日：2016-04-12
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了种基于自动编码器和多层感知器网络的黄河主溜光谱建模方法,用于解决现有建模方法自适应性差的技术问题。技术方案是综合考虑水分子的吸收系数和散射系数,泥沙颗粒的吸收系数和散射系数,光的入射角,水层向上散射角等诸多因素;采用自动编码器后接多层感知器形成的神经网络结构,利用训练数据进行学习,最终获得黄河主溜光谱模型。自动编码器具有去除冗余信息,对噪声鲁棒的特点,因此有利于获得鲁棒的参数估计结果。本发明建立的黄河主溜光谱模型结合主溜成因,综合考虑了水体、泥沙、光照等方面的因素,采用自动编码器和多层感知器网络作为模型参数估计方法,能够更具数据自动获得具体模型参数,具有良好的可扩展性和自适应性。
-
公开(公告)号：CN105913023B
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201610224324.2
申请日：2016-04-12
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多光谱图像和SAR图像的黄河冰凌协同检测方法，用于解决现有黄河冰凌检测方法精度差的技术问题。技术方案是首先利用遥感图像，通过对黄河遥感图像几何校正、Bow‑tie校正、云剔除、图像裁剪等预处理，进而对河流区域粗分割，最后利用NDSI检测方法与聚类法相结合，得到分割区域集合m；然后将区域m作为SAR图像检测方法输入，通过超像素分割和计算显著图得到分割区域集合n，最后通过交替迭代，寻找使得黄河冰凌检测模型最优的解，获取到最佳冰凌检测区域，实现黄河冰凌快速、有效检测，精度高。
-
公开(公告)号：CN105913430B
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201610224322.3
申请日：2016-04-12
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多光谱遥感图像的黄河主溜信息协同提取方法，用于解决现有黄河主溜信息提取方法准确率差的技术问题。技术方案是首先由偏度分析方法和基于光谱相似性与空间连续性的方法分别获得一组主溜点位置；然后将偏度分析方法得到的主溜点作为先验信息输入到基于光谱相似性与空间连续性的提取方法中，用于获取矫正后的主溜点；此后，将所获得的主溜点再作为偏度分析方法的输入，进一步矫正主溜点；如此迭代，直至获得的主溜点位置稳定；最后，将得到的主溜点进行连接，形成主溜线。本发明方法在黄河中下游的Landsat TM遥感图像上的实验结果表明，其检测率达到95％时，虚警率仅为1％，且获得的主溜线具有很好的连续性。
-
公开(公告)号：CN105913123A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610224971.3
申请日：2016-04-12
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自动编码器和多层感知器网络的黄河主溜光谱建模方法，用于解决现有建模方法自适应性差的技术问题。技术方案是综合考虑水分子的吸收系数和散射系数，泥沙颗粒的吸收系数和散射系数，光的入射角，水层向上散射角等诸多因素；采用自动编码器后接多层感知器形成的神经网络结构，利用训练数据进行学习，最终获得黄河主溜光谱模型。自动编码器具有去除冗余信息，对噪声鲁棒的特点，因此有利于获得鲁棒的参数估计结果。本发明建立的黄河主溜光谱模型结合主溜成因，综合考虑了水体、泥沙、光照等方面的因素，采用自动编码器和多层感知器网络作为模型参数估计方法，能够更具数据自动获得具体模型参数，具有良好的可扩展性和自适应性。
-
公开(公告)号：CN105913023A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610224324.2
申请日：2016-04-12
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K9/36 , G06K9/6218 , G06K2009/363 , G06T5/006 , G06T2207/10044 , G06T2207/30181
Abstract: 本发明公开了一种基于多光谱图像和SAR图像的黄河冰凌协同检测方法，用于解决现有黄河冰凌检测方法精度差的技术问题。技术方案是首先利用遥感图像，通过对黄河遥感图像几何校正、Bow?tie校正、云剔除、图像裁剪等预处理，进而对河流区域粗分割，最后利用NDSI检测方法与聚类法相结合，得到分割区域集合m；然后将区域m作为SAR图像检测方法输入，通过超像素分割和计算显著图得到分割区域集合n，最后通过交替迭代，寻找使得黄河冰凌检测模型最优的解，获取到最佳冰凌检测区域，实现黄河冰凌快速、有效检测，精度高。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.02 seconds)
