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- 基于航空影像的停车线识别
- 作者： 马涛 李程程 来源： 测绘与空间地理信息 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 无人机 航空影像 停车线识别
- 描述： 为了合理控制停车位数目，解决停车难的问题，本文基于航空影像进行停车线识别，利用高分辨率的无人机航拍影像代替传统复杂的动态视频信息。对提取结果的定量评估表明，通过本文的技术流程能够有效识别停车线，并得到较好的结果，能够为交通管理部门提供可靠的数据支持。
- 基于单类分类的航空遥感影像变化检测
- 作者： 薄树奎 荆永菊 来源： 郑州航空工业管理学院学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感影像 单类分类 变化检测 航空影像
- 描述： 航空遥感影像的变化检测在城市规划等领域发挥着重要作用。文章提出一种基于单类分类的变化检测方法，通过对不同时相的航空遥感影像进行单类分类，提取针对该兴趣类别的变化信息。该方法仅需要兴趣类别的训练样本，由训练样本确定一个距离阈值，实现单类分类和变化检测。虽然简化了参数设置和样本训练，但实验结果表明，该方法与最近邻方法具有相近的变化检测精度。
- 基于DeepLabv3+语义分割的航空影像建筑物提取方法
- 作者： 廖元晖 王敬东 李浩然 杨衡 来源： 指挥控制与仿真 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 建筑物提取 轮廓规则化 DeepLabv3+ 航空影像
- 描述： 基于DeepLabv3+语义分割的航空影像建筑物提取方法
- 基于ArcSDE的航空摄影档案资料数据库建立及管理研究
- 作者： 曹扬 来源： 中南大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 影像数据库 ArcSDE 航空影像 栅格数据
- 描述： 航空影像资料真实记录了当时的地表形态、植被覆盖、自然景观和环境状况,是研究这些地区演化、变迁的珍贵资料。通过对不同时段影像的对比分析,可得到该地区地表覆盖的变化情况,对该地区地表覆盖历史状况、变化范围、变化速度、变化规律等进行定量分析。随着不同时期、不同地区的航空影像数据的采集和积累,数据量也越来越大,在数据调用和查询方面都需要一套有效的管理体系来解决随之而来的问题。建立良好的航空影像数据库管理、检索和分发服务体系,不仅能解决航摄底片长时间存放造成信息损失的问题,而且由于数字影像直观、信息丰富,可使以影像为背景的GIS应用系统更好地为资源管理、灾害监测、环境保护等重大项目提供基础数据。针对以上航空影像栅格数据的特点,本文说明了如何利用空间数据引擎ArcSDE对海量的数字航空影像数据进行管理。深入研究了空间数据引擎ArcSDE的栅格影像数据管理方法,以及ArcSDE的栅格影像数据的存储、访问和索引机制。在此基础上,以管理贵州省各个市县地区的航摄影像数据为目标,建立了基于Client /Server模式并可以实现影像的快速浏览和影像元数据的查询的航空影像数据库。实现了网络内任意节点调阅航片,并可以进行项...
- 基于ArcSDE的航空摄影档案资料数据库建立及管理研究
- 作者： 曹扬 来源： 中南大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 影像数据库 ArcSDE 航空影像 栅格数据
- 描述： 航空影像资料真实记录了当时的地表形态、植被覆盖、自然景观和环境状况,是研究这些地区演化、变迁的珍贵资料。通过对不同时段影像的对比分析,可得到该地区地表覆盖的变化情况,对该地区地表覆盖历史状况、变化范围、变化速度、变化规律等进行定量分析。随着不同时期、不同地区的航空影像数据的采集和积累,数据量也越来越大,在数据调用和查询方面都需要一套有效的管理体系来解决随之而来的问题。建立良好的航空影像数据库管理、检索和分发服务体系,不仅能解决航摄底片长时间存放造成信息损失的问题,而且由于数字影像直观、信息丰富,可使以影像为背景的GIS应用系统更好地为资源管理、灾害监测、环境保护等重大项目提供基础数据。针对以上航空影像栅格数据的特点,本文说明了如何利用空间数据引擎ArcSDE对海量的数字航空影像数据进行管理。深入研究了空间数据引擎ArcSDE的栅格影像数据管理方法,以及ArcSDE的栅格影像数据的存储、访问和索引机制。在此基础上,以管理贵州省各个市县地区的航摄影像数据为目标,建立了基于Client /Server模式并可以实现影像的快速浏览和影像元数据的查询的航空影像数据库。实现了网络内任意节点调阅航片,并可以进行项...
- 航空影像辅助的机载LiDAR植被点云分类
- 作者： 王果 王强 张振鑫 徐棒 赵光兴 来源： 激光与光电子学进展 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 植被点云分类 图像处理 机载激光雷达 融合 航空影像
- 描述： 针对从非地面点云数据中难以自动分类植被和建筑物的问题,提出一种航空影像辅助的机载LiDAR(Light Detection and Ranging)植被点云分类方法。根据植被的光谱特征明显不同于其他地物这一特点,在生成数字正射影像的基础上,首先利用K均值(K-means)聚类算法对影像进行聚类和图像增强,然后将增强后的影像和对应区域的点云数据进行融合,最后通过影像处理结果对机载LiDAR植被点云进行分类。选取某城市的机载LiDAR植被点云数据和航空影像进行实验,定量分析结果显示所提方法的总分类精度为96.47%,Kappa系数为0.9248,该方法能够达到点云中植被自动分类的目的。
- 基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
- 作者： 陈凯强 高鑫 闫梦龙 张跃 孙显 来源： 遥感学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 建筑物提取 深度学习 遥感 航空影像
- 描述： 建筑物提取在城市规划等土地利用分析中发挥着重要作用。用于提取建筑物的传统方法通常基于手工特征和分类器,导致精度较低。本文基于编解码结构的卷积神经网络CNN (Convolutional Neural Networks),自主学习多级的和具有区分度的特征来更好地辨识建筑物和背景,实现航空影像中的像素级建筑物提取。该网络由编码子网络和解码子网络两部分组成,编码子网络对输入图像进行空间分辨率压缩,完成特征提取;解码子网络从特征中提升空间分辨率,完成像素级的建筑物提取。此外,本文使用视野增强FoVE (Field-of-View Enhancement)方法减轻边缘现象(切片边缘附近的建筑物提取精度通常低于中心区域附近的精度)的影响,并分别在两个建筑物提取标准数据集上的实验表明,编解码卷积神经网络能有效实现像素级建筑物提取,FoVE能有效提高建筑物提取准确率;通过改变预测时切片大小和重叠度,分析其对建筑物提取结果的影响,揭示了FoVE的饱和性。
- 基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
- 作者： 陈凯强 高鑫 闫梦龙 张跃 孙显 来源： 遥感学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 建筑物提取 深度学习 遥感 航空影像
- 描述： 建筑物提取在城市规划等土地利用分析中发挥着重要作用。用于提取建筑物的传统方法通常基于手工特征和分类器,导致精度较低。本文基于编解码结构的卷积神经网络CNN (Convolutional Neural Networks),自主学习多级的和具有区分度的特征来更好地辨识建筑物和背景,实现航空影像中的像素级建筑物提取。该网络由编码子网络和解码子网络两部分组成,编码子网络对输入图像进行空间分辨率压缩,完成特征提取;解码子网络从特征中提升空间分辨率,完成像素级的建筑物提取。此外,本文使用视野增强FoVE (Field-of-View Enhancement)方法减轻边缘现象(切片边缘附近的建筑物提取精度通常低于中心区域附近的精度)的影响,并分别在两个建筑物提取标准数据集上的实验表明,编解码卷积神经网络能有效实现像素级建筑物提取,FoVE能有效提高建筑物提取准确率;通过改变预测时切片大小和重叠度,分析其对建筑物提取结果的影响,揭示了FoVE的饱和性。