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根据【关键词:点云滤波,RGB值,航空影像,阈值滤波,反射强度】搜索到相关结果 103 条
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航空影像中建筑物信息提取中的匹配算法研究
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作者:
唐松华
来源:
深圳大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
阴影边缘平行线
地面点匹配
平行线匹配
航空影像
屋顶轮廓匹配
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描述:
的影像匹配算法开展了以下工作: 1、概述了航空影像中关键地物提取现状以及影像匹配的发展。介绍了影像匹配的一些基本概念。 2、基于航空影像中存在建筑物阴影边缘平行线这一鲜明特征,提出了一种
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航空影像无控拼接及匀光匀色方法研究
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作者:
夏孟涵
来源:
武汉大学
年份:
2017
文献类型 :
学位论文
关键词:
几何对齐
色调一致性
色调校正
全局一致
航空影像
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描述:
的高分辨率合成影像,以满足全局分析和整体解译等应用的需求。航空影像拼接技术流程主要包括几何对齐、色彩一致性处理,拼接线选取和边界融合四个环节。本文针对低空无人机影像序列快速无控拼接方法中的具有挑战性
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基于高分辨航空影像在农村宅基地确权中的应用分析
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作者:
胡勇
来源:
江西建材
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
高分辨
宅基地
确权
航空影像
农村
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描述:
农村宅基地确权工作是2013年中央一号文件确定的农村土地方面的重要工作,为了进一步提升确权工作效率,本文从常见的农村宅基地确权手段进行分析,重点探讨了工作效率与经济性较高的高分辨航空影像技术在农村
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航空影像辅助的机载LiDAR植被点云分类
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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
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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
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航空影像辅助的机载LiDAR植被点云分类
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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
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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
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基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
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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
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描述:
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
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基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
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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
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描述:
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
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基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
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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
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描述:
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
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基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
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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
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描述:
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
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高分辨率航空影像特征匹配SIFT-AKAZE算法的设计与改进
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作者:
曾泽前
来源:
江西测绘
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
普通影像
特征匹配算法
高分辨率
航空影像
倾斜影像
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描述:
论文针对高分辨率航空影像匹配难度大等特点,对不同影像特征匹配算法的优缺点进行了探讨分析,并基于SIFT算法和AKAZE算法,提出一种高分辨率航空影像特征匹配算法—SIFT-AKAZE算法。应用分析
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