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基于面向对象的高分辨率遥感影像中耕地信息提取方法研究

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简介：
本研究聚焦于运用面向对象的方法来优化从高分辨率遥感图像中提取耕地信息的技术，旨在提高农业资源监测与管理的精度和效率。 ENVI（The Environment for Visualizing Images）是一个全面的遥感图像处理平台，其软件技术涵盖了从图像数据输入/输出到分类等一系列操作。这些技术包括定标、增强、纠正、正射校正、镶嵌、融合以及各种变换和信息提取等步骤。此外，该平台还支持基于知识的决策树分类与GIS整合，并能进行DEM及地形信息提取、雷达数据处理以及三维立体显示分析等功能。

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  • 基于面向对象的高分辨率遥感影像中耕地信息提取方法研究
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    本研究聚焦于运用面向对象的方法来优化从高分辨率遥感图像中提取耕地信息的技术，旨在提高农业资源监测与管理的精度和效率。 ENVI（The Environment for Visualizing Images）是一个全面的遥感图像处理平台，其软件技术涵盖了从图像数据输入/输出到分类等一系列操作。这些技术包括定标、增强、纠正、正射校正、镶嵌、融合以及各种变换和信息提取等步骤。此外，该平台还支持基于知识的决策树分类与GIS整合，并能进行DEM及地形信息提取、雷达数据处理以及三维立体显示分析等功能。
     
  • 基于面向对象的高分辨率遥感影像分割技术探讨
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    本研究聚焦于采用面向对象的方法，对高分辨率遥感影像进行有效分割的技术探究，旨在提高图像分析与理解的精确度。 本段落提出了一种结合光谱、形状和纹理的图像分割算法，该方法在处理高分辨率遥感图像时表现出色，并符合人的视觉习惯。此外，这种方法还达到了面向对象遥感处理系统ELU对分类精度的要求。
     
  • 基于面向对象的高分影像城市绿地精确提取方法研究
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    本研究探索了一种创新性的面向对象技术，用于从高分辨率遥感图像中准确识别和提取城市绿地信息的方法。通过综合分析地物光谱特征与上下文信息，该方法提高了城市绿地要素的自动分类精度，为城市生态环境监测提供了强有力的技术支撑。 本段落以ENVI为实验平台,利用唐山市Geoeye影像数据进行绿地信息的提取，并通过监督分类和面向对象的方法对分类结果进行了对比实验，结果显示面向对象方法在高分辨率信息提取方面优于传统技术，取得了较好的效果。此外，研究还针对唐山市四中典型绿地斑块进行了详细分析，并据此评估了整个城市的生态绿地状况。结论表明，该城市整体上的绿地结构较为单一，在增加绿化面积的同时需要注重植被多样性的提升以及景观异质性的改善。这项研究为后续基于影像的城市规划提供了重要的数据和理论支持。
     
  • 基于PyTorch的高分辨率遥感影像建筑物深度学习提取方法
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    本研究提出了一种利用PyTorch框架进行高分辨率遥感图像中建筑物自动识别与提取的深度学习算法，旨在提高建筑检测精度和效率。 基于DenseLinkNet50网络实现的遥感影像建筑提取方法，在效果上不逊于目前流行的Transformer模型，并且具有更高的检测效率。程序集成了训练、验证以及大图像测试的功能，其中在测试环节采用了旋转扩充数据与投票机制相结合的方法来提升识别精度。 针对遥感数据读取和处理部分，本项目基于GDAL库专门开发了tiffIO.py文件中的影像读写相关函数以提高性能。此程序曾使用SpaceNet数据集进行过训练，并支持用户采用该数据集或自行提供的其他数据集进行模型训练与测试。 具体而言，train.py负责模型的训练过程；valid.py用于验证阶段以评估模型表现；test.py则专门设计用来处理大尺寸图像的测试任务。预训练权重文件存放于weights/resnet50-19c8e357.pth中，作为基础网络的一部分被加载使用。
     
  • 基于高分辨率遥感影像的地震诱发滑坡自动化识别方法研究
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    本研究旨在开发一种利用高分辨率遥感影像自动识别地震后引发滑坡的方法，提高灾害评估效率和准确性。 为应对地震滑坡灾害应急响应的高时效性需求，本段落提出了一种基于灾后高分辨率遥感影像的自动提取算法来识别地震滑坡体。该算法利用了高分辨率遥感影像中的光谱、形状及纹理特征，并通过设定多特征阈值分层次逐步剔除干扰地物，从而实现对地震滑坡体的有效自动提取。所有涉及的特征参量阈值均采用改进后的Otsu算法进行自动化确定。 在2008年汶川地震后使用ADS40航空遥感影像进行实验时，该方法能够准确识别出超过70%的滑坡个数和面积正确率超过80%。对于10,000行×10,000列大小的ADS40影像数据集而言，算法执行时间少于一分钟。 与传统的人机交互目视解译方法相比，该提出的自动提取算法具有更高的自动化程度、更快的速度以及满足地震灾害应急需求的滑坡识别精度。
     
  • 基于对象的遥感影像分类方法
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    本研究探讨了基于对象的遥感影像分类方法，通过将图像分割成具有相似特征的对象单元，并结合多种特征进行分类分析。该方法在土地覆盖分类等领域展现出高效性和准确性。 学习如何使用Definiens Developer工具对遥感影像进行面向对象方法的分类。所需材料包括Definiens Developer软件、电脑以及xmd2010.img影像数据。
     
  • 关于高分辨率遥感影像在土地复垦研究中的应用报告
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    本报告探讨了高分辨率遥感影像技术在土地复垦领域的应用价值与方法，通过实例分析展示了其在监测、评估和规划方面的优势。 利用遥感技术进行土地复垦的动态监测，可以获取不同时间点的土地变化信息。
     
  • 基于深度学习的高分辨率遥感影像识别与分类研究
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    本研究聚焦于利用深度学习技术提升高分辨率遥感影像的识别和分类精度，旨在探索有效的算法模型，以应对复杂多样的地表特征挑战。 深度学习在高分辨率遥感图像识别与分类中的研究应用了深度学习技术来处理卫星图像。
     
  • 关于城市绿地信息从遥感影像中提取的方法探讨
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    本研究探讨了利用遥感技术高效准确地从卫星或航空影像中识别和提取城市绿地信息的方法，旨在提升城市绿化管理与规划水平。 基于遥感影像的城市绿地信息提取方法研究可以提供宝贵的经验。