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南京农业大学专利：基于改进U-net网络的无人机麦田遥感图像分割方法
U-net网络 无人机 麦田遥感图像 分割方法
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2023/11/27
本发明提出基于改进U?net网络的无人机麦田遥感图像分割方法，通过加入注意力模块的方式加强目标特征学习，同时通过改进损失函数的方法对权重进行重分配，从而解决遥感图像中目标背景类别分布不均的问题；最后，结合形状先验信息对分割结果进行进一步修正。本发明利用采集的无人机麦田数据集进行训练和模型验证，试验结果表明，分割准确率和平均交并比分别达93.31％和73.91％，较好解决了田埂分割遮挡和缺失等问题。
融合CNN和MRF的激光点云层次化语义分割方法
激光点云 语义分割 层次化提取 残差学习 马尔可夫随机场(MRF)
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2021/3/30
三维点云语义分割的结果包含着对场景中多个目标的识别，是三维场景信息提取的重要环节，在智慧城市等多个领域扮演关键角色。由于三维激光点云数据量庞大、场景复杂性高等问题，大多数现有方法只能以相对较低的识别率提取有限类型的对象。本文提出了一种在三维激光点云场景中结合残差学习和马尔可夫随机场（MRF）优化的层次化多类型目标自动提取框架。该框架首先将点云滤波为地面点和非地面点；然后从非地面点中提取建筑物以降低...
受全球气候变化影响,国内东北高纬度冻土地区多年冻土退化显著,冻土融化过程中水分相态变化对土体的力学指标产生严重影响,导致多条高速公路路域滑坡、路基不均匀沉陷等地质灾害频发.为了研究岛状冻土区域分布规律,以北安至黑河高速公路K153-K183路域为研究区,分别选择覆盖范围2009年3、5、9月3景Landsat 7 ETM+影像数据,运用辐射传输方程法对研究区进行红外地表温度反演,得到研究区对应日期...
区域化模糊均值高分辨率彩色遥感影像分割方法
遥感影像分割 模糊均值 Voronoi划分 区域化分割
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2016/1/4
基于像素模糊均值算法(FCM)及其改进算法难以解决高分辨率遥感影像中地物目标光谱测度相似性减弱和几何噪声增大带来的分割难题,提出一种基于区域的FCM算法.该方法利用Voronoi几何划分将影像域划分为子区域,并用子区域拟合地物目标的几何形状.在此基础上,定义区域FCM目标函数,通过迭代最小化该目标函数实现高分辨率遥感影像分割.实验结果表明,与基于像素的FCM和增强FCM方法相比,所提出方法可以更加...
扩展最小变换是标记分水岭变换中常见的标记提取方法，但实验证明，基于该方法的图像分割结果在地物边缘处仍会存在破碎多边形。本文采用一种新的标记提取方法，首先利用高斯低通滤波器对梯度图像进行平滑，然后在梯度图像的低频成分中利用扩展最小变换提取标记，最后利用二值标记图像对原始梯度图像进行梯度重建，分水岭变换在重建后的梯度上进行。实验证明，该方法可以有效地去除地物边缘处的破碎多边形。
基于微分形态学断面的遥感影像分割方法
微分形态学断面 遥感影像分割
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2009/1/7
介绍形态学测地重建与开闭重建运算$提出基于微分形态学断面的影像分割方法 首先生成原始影像的微分形态学断面影像然后比较得到像点的微分断面特征最后以微分断面特征为基础实现影像分割 以EkY8YD 卫星影像为例该方法能够有效地分割噪声严重’反差较低的遥感影像$同时在保持物体的形状’大小信息等方面具有优势
为了克服分水岭变换过分割的缺陷，进而应用于复杂遥感图像的分割，本文对传统分水岭变换方法进行了改进。具体地，利用形态滤波技术对原始图像实施平滑，利用形态标记方法对梯度图像实施重建，并在此基础上进行分水岭变换。试验结果表明，改进后的分水岭变换方法对遥感图像的分割效果良好，并且具有多尺度的特点，能够适应遥感分类与信息提取的需求。
高空间分辨率遥感影像分割方法研究综述
高空间分辨率遥感影像 影像分割方法 应用策略 进展
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2013/11/4
遥感影像分割是指把一幅影像划分为互不重叠的一组区域的过程，它要求得到的每个区域的内部具有某种一致性或相似性，而任意两个相邻的区域则不具有此种相似性。遥感影像分割是面向对象的遥感影像数据挖掘与应用中的一项关键技术，对于影像目标信息自动化提取与智能识别尤为重要，在面向对象的遥感影像处理工程中具有重要意义。本文对常见的高空间分辨率遥感影像分割方法与应用策略进行了分析，比较了各种分割方法的应用范围、优缺点...