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遥感与DEM相结合的海岸线高精度提取方法被引量：39: 2011年; 针对海岸线现场测量难度大、施测周期长等问题,研究了应用高分辨率卫星遥感影像和DEM数据提取海岸线的技术方法。以SPOT 5融合影像为例,给出了基岩、砾石、砂质、人工4种类型海岸线的解译标志建立方法和提取原则,其中砂质岸线的提取须对影像做拉伸处理;针对纯遥感手段提取海岸线的不足,提出结合精细DEM数据提取海岸线的几种方式,分析了基于砂质岸线解译标志提取海岸线高程精度的可靠性,并给出了结合DEM数据提取基岩岸线的应用实例。通过应用海岸线现场测量结果开展精度验证,海岸线提取结果的定位精度优于5m,可满足1∶10 000比例尺的制图精度要求。; 刘善伟张杰张杰马毅; 关键词：海岸线提取遥感 DEM

扩展的证据理论在遥感影像围填海检测中的应用: 2014年; 针对全国海域使用情况的监测需求,本文应用扩展的证据理论进行围填海区域检测,预设类别空间为{围填海,海水}。实验结果显示基于扩展的证据理论不仅能够较准确地检测出围填海区域,而且将浅海中的水下沙脊或小岛划分为不确定的未知类别。说明扩展的证据理论能够更好地完成围填海的检测,体现了扩展的证据理论解决实际问题的能力,同时,也为全海域的围填海监测提供了新的思路和扩展空间。; 初佳兰王常颖; 关键词：D-S证据理论遥感影像

生成模型学习的遥感影像半监督分类被引量：6: 2010年; 以生成模型最大似然估计为例,引入结合已标记样本和未标记样本的半监督分类方法来解决遥感影像分类中的小样本问题,应用已有的少量已标记样本初始化一个分类器,结合大量未标记样本,通过递归计算的方式对分类器进行优化,直到包含所有样本的似然函数收敛到局部极大值。通过分析遥感影像待分类类别与影像中地物类型固有特征之间的关系,设计两个在不同生成模型假设下的分类实验。结果表明,未标记样本的参与可在很大程度上提高小样本条件下的影像分类精度,但两种样本的数量应保持一个适当的比例。最后通过与在解决小样本分类问题方面有独特优势的SVM方法的分类比较,发现在小样本情况下,本文方法具有更好的应用潜力。; 任广波张杰马毅郑荣儿; 关键词：遥感分类半监督学习 EM算法

基于半监督学习的遥感影像分类训练样本时空拓展方法被引量：4: 2013年; 针对无法直接获取训练样本的遥感影像分类问题,从满足条件的其他影像中选择替代训练样本是最直接的方法,但由于地物类型在不同影像中的辐射环境不同,导致替代训练样本对待分类影像的代表性较差,无法保证分类精度。以直推式支持向量机(transductive support vector machine,TSVM)分类为例,发展了一种基于半监督学习的遥感影像训练样本时空拓展方法。该方法采用非监督方法从待分类影像中选择大量未标记样本,挖掘各类地物在特征空间中的结构信息;以替代训练样本所拟合的分类面为初始面,通过自适应渐进式的优化,实现对待分类影像的高精度分类。该方法要求训练样本的来源影像与待分类影像具有相似的地物分布和相近的时相。以SPOT5和QuickBird影像分类为例,分别通过基于像元的和基于分割对象的分类实验证实,该文提出的方法可有效地实现训练样本的时空拓展应用。; 任广波张杰马毅宋平舰; 关键词：遥感分类半监督学习

基于最近邻有向图的遥感图像快速分割算法被引量：5: 2013年; 针对现有的区域生长算法没有考虑到区域之间最近邻关系的有向性这一问题,提出了基于最近邻有向图的遥感图像快速分割算法。首先使用分水岭算法对遥感图像进行初次分割,然后在分割得到的区域对象基础上建立最近邻有向图。在区域生长过程中,沿着有向边形成的路径合并相邻的区域对象。当所有合并完成后重构区域对象的最近邻有向图,进行下一轮合并,直至区域数目不再变化。该方法避免了每次合并一个区域对象就重新计算新的邻居关系,从而降低了计算复杂度。实验结果表明,该方法分割结果比较合理,与其他几种方法相比运行效率明显提高。; 崔宾阁孟翱翔; 关键词：遥感图像分割

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国家自然科学基金(40906094)