遥感影像纹理分析方法研究.pdf

遥感影像的时间序列分析方法.docx PAGE 1- 遥感影像的时间序列分析方法 第一章遥感影像时间序列分析概述 遥感影像时间序列分析作为遥感技术的一个重要分支，通过对同一地区在不同时间点的遥感影像进行对比和分析，能够揭示地表覆盖、环境变化以及资源动态等众多信息。近年来，随着遥感卫星技术的快速发展，获取到的遥感影像数据量日益庞大，时间序列分析在遥感领域得到了广泛应用。例如，在植被监测方面，通过对连续多年的遥感影像进行分析，可以准确评估植被生长状况、生物量变化以及生态系统健康状况。据统计，全球已有超过100颗遥感卫星在轨运行，每年产生的遥感影像数据量达到数PB级别。在遥感影像时间序列分析中，常用的数据处理方法包括图像预处理、特征提

2025-02-01 约2.63千字 5页立即下载

遥感影像解译中的纹理特征提取方法与实践指南.docx PAGE 1- 遥感影像解译中的纹理特征提取方法与实践指南一、1.遥感影像纹理特征概述 遥感影像纹理特征是遥感图像处理与分析中的重要组成部分，它反映了地物表面结构和组织方式的复杂程度。纹理特征提取在遥感影像解译中的应用日益广泛，如城市地表分类、土地覆盖变化监测、灾害评估等。据统计，纹理特征提取技术在遥感图像分析中的应用比例已超过30%，成为遥感领域的研究热点之一。纹理特征主要描述了图像的局部结构、组织规律和空间关系，通过分析像素间的空间排列和灰度变化，可以揭示地物表面微细结构的特性。例如，在航空摄影和卫星遥感影像中，纹理特征可以有效地识别植被覆盖、水体分布、道路网络等。在具体应用中，纹理特

2025-02-03 约3.07千字 6页立即下载

基于纹理特征的遥感影像居民地自动提取方法_张禾.pdf 江汉石油职工大学学报　 2007 年 07 月　 J our nal of J ianghan Pet roleum U niver sit y of St aff and Wor ker s 　　第 20 卷　第 4 期基于纹理特征的遥感影像居民地自动提取方法张　禾 (武汉大学遥感信息工程学院 ,湖北武汉

2017-05-10 约1.73万字 4页立即下载

基于边缘梯度和方向纹理提取遥感影像中河宽方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114565657 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210206783.3 (22)申请日 2022.03.04 (66)本国优先权数据

2023-05-09 约1.47万字 16页立即下载

遥感图像的分析方法.ppt 第八章遥感图像分析方法空间建模工具的组成图形模型的基本类型图形模型的形成过程模型生成器模型生成器工具模板空间模型建立过程第八章遥感图像分析方法影像镶嵌：MosaicImage，是将具有地理参考的若干相邻图像合并成一幅图像或一组图像，需要拼接的输入图像必须含有地图投影信息，或者说输入图像必须经过几何校正处理。1图像镶嵌的目的主要是为了进行展示，并非用来做深入研究。进行图像拼接时，需要确定一幅参照图像，参照图像将作为输出拼接图像的基准，决定拼接图像的对比度匹配、以及输出图像的地图投影、像元大小和数据类型；在重复覆盖区，各图像之间应有较高的配准精度，必要时在图像之间利用控制点进行配准；虽然待拼接的图

2025-03-16 约2.16千字 10页立即下载

面向对象的土地利用%2f覆被变化遥感分析方法的研究——基于高分辨率遥感影像.pdf 面囱对象的土地利用／覆被变化遥感分析方法研究 ——基于高分辨率遥感影像 朱海燕林爱文武汉大学资潞与环境科擎擎院，武淡430079 荚键词：自然恕理学：遴感绥息；筒淘澍蒙：土地剃蹋／羧效燮袍 1面向对象的鬻分辨率遥感影像分割遥感监测方法；洚随凡潮的趱长嗣经济活动的扩张，人罪】不断对与土地宵必豹囟然骚澈进行祷翻用与改造。使土地刹餍嗣澄渡状况她予不睽变化的状蘧争Hl。怒分辨率的遥感影像数器，分辨率麓、巍谱髅息丰窝，不仅可

2017-08-09 约字 5页立即下载

基于遥感影像的城市绿化信息提取与分析方法.docx PAGE 1- 基于遥感影像的城市绿化信息提取与分析方法 第一章遥感影像在城市绿化信息提取中的应用概述 (1)随着城市化进程的加快，城市绿化对于改善城市生态环境、提升居民生活质量具有重要意义。遥感技术作为一种非接触式、大范围、快速获取地表信息的方法，在城市绿化信息提取中发挥着重要作用。据统计，遥感影像覆盖范围可达数百平方公里，能够有效监测城市绿化空间分布、植被覆盖状况等关键信息。例如，北京市通过遥感影像监测，发现城市绿化覆盖率从2010年的44.6%增长至2020年的48.5%，实现了绿化面积的持续增加。 (2)遥感影像在城市绿化信息提取中的应用主要包括植被覆盖度、植被类型、生物量等指标的测定

2025-02-04 约2.13千字 4页立即下载

影像分析系统和影像分析方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113382157 B (45)授权公告日 2023.04.07 (21)申请号 202110036398.4 (51)Int.Cl .

2023-06-19 约2.71万字 32页立即下载

融入知识的脑胶质瘤MR影像分析方法研究.pdf 摘要摘要脑胶质瘤是一种常见的中枢神经系统肿瘤，特别是胶质母细胞瘤，其患者的预后较差并且生存期非常短。随着医学成像技术的进步，利用核磁共振成像（MagneticResonanceImaging，MRI）对胶质母细胞瘤患者进行诊断和生存预测成为医学领域的关键研究方向之一。然而，常见的纯数据驱动的模型在处理脑胶质瘤 MRI时，虽然显示出了一定的潜力，但由于此类肿瘤的异质性和复杂性，纯数据驱动的模型表现常

2025-02-13 约11.36万字 72页立即下载

基于稳定学习的多中心sMRI影像分析方法研究.docx 基于稳定学习的多中心sMRI影像分析方法研究一、引言稳定学习在医学影像分析中扮演着至关重要的角色，特别是在多中心的sMRI（结构磁共振成像）影像分析中。随着医学影像技术的不断发展，多中心sMRI影像分析在神经科学、精神疾病、脑部肿瘤等研究领域的应用越来越广泛。然而，由于不同中心间的设备差异、扫描参数不统一以及图像质量的不稳定性，使得多中心sMRI影像分析面临诸多挑战。本文旨在研究基于稳定学习的多中心sMRI影像分析方法，提高医学影像的分析效率和准确性。二、背景及意义 sMRI作为非侵入性成像技术，可观察脑部结构和形态。随着其广泛应用于临床诊断和治疗，多中心sMRI影像分析的需求日益增长。

2025-01-22 约4.94千字 10页立即下载

基于稳定学习的多中心sMRI影像分析方法研究.docx 基于稳定学习的多中心sMRI影像分析方法研究一、引言稳定学习在医学影像分析中具有至关重要的地位，特别是在多中心的sMRI（结构磁共振成像）影像分析中。多中心数据集的复杂性、异质性以及数据的不稳定性给影像分析带来了巨大的挑战。因此，本文提出了一种基于稳定学习的多中心sMRI影像分析方法，旨在提高影像分析的准确性和稳定性。二、问题陈述 sMRI技术在医学诊断和神经科学研究领域应用广泛。然而，多中心sMRI数据集常常存在诸多问题，如不同扫描设备、扫描参数以及数据处理方法的差异等，导致数据的不稳定性和异质性。这些因素严重影响了sMRI影像分析的准确性和可靠性。因此，如何有效地处理多中心sMRI数

2025-05-04 约4.91千字 10页立即下载

基于小波变换与蚁群算法的纹理分析方法的开题报告.docx 基于小波变换与蚁群算法的纹理分析方法的开题报告一、研究背景和意义纹理分析是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目的是识别和分类不同的纹理。纹理分析在许多应用中都有广泛的应用，例如医学图像分析、工业检测、地质勘探等。小波变换是一种分析信号的有效方法，其能够在频域和时间域中提供有关信号的详细信息。蚁群算法是一种启发式优化算法，其模拟了现实中蚂蚁在寻找食物过程中的行为，具有全局搜索和优化的能力。将小波变换和蚁群算法应用于纹理分析能够提高分类准确率和效率。因此，开展基于小波变换与蚁群算法的纹理分析方法研究具有重要的理论和实际意义。二、研究内容和方法本研究的主要内容为：基于小波变换的纹理特征提取

2023-08-15 约小于1千字 2页立即下载

结合光谱纹理与形状结构信息的遥感影像分割方法.PDF 第卷第期测绘学报，４２１犞狅犾．４２犖狅．１　　　　年月，２０１３２

2018-02-15 约4.21万字 7页立即下载

遥感图像纹理特征提取与分类分析研究.docx PAGE 1- 遥感图像纹理特征提取与分类分析研究一、1.遥感图像纹理特征提取方法概述遥感图像纹理特征提取方法概述遥感图像纹理特征提取是遥感图像处理与分析中的重要环节，通过对图像纹理信息的提取，能够揭示地表物体的几何形态、组织结构和表面粗糙度等特性，为遥感图像分类、目标检测、变化检测等任务提供关键信息。目前，遥感图像纹理特征提取方法主要分为统计法、结构法和频域法三种。 (1)统计法是最常用的纹理特征提取方法之一，它通过计算图像局部区域内灰度级分布的统计特性来描述纹理。常见的统计特征包括均值、标准差、能量、熵等。例如，在Landsat8遥感影像中，利用统计法提取纹理特征，可以有效地区分不同

2025-01-30 约3.57千字 7页立即下载

遥感图像纹理特征提取与分类分析研究.docx PAGE 1- 遥感图像纹理特征提取与分类分析研究第一章遥感图像纹理特征提取方法研究 (1)遥感图像纹理特征提取是遥感图像处理领域中的一个重要研究方向，其目的是从遥感图像中提取具有区分性的纹理信息，为后续的图像分类、目标检测等任务提供基础。目前，纹理特征提取方法主要分为两大类：传统纹理特征和基于深度学习的纹理特征提取方法。传统纹理特征提取方法主要包括灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等。例如，在LBP方法中，通过对图像进行像素邻域的灰度值比较，生成二值图像，并计算其直方图，从而得到纹理特征。研究表明，LBP方法在纹理识别任务中具有较高的准确率，尤其是在

2025-02-01 约2.47千字 5页立即下载