一种多源遥感图像分析方法及系统.pdf
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117523418A
(43)申请公布日2024.02.06
(21)申请号202410021334.0G06N3/096(2023.01)
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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
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(21)申请号 202110626351.3 G06Q 50/26 (2012.01)
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第38卷第8期北京测绘Vol.38No.8
2024年8月BeijingSurveyingandMappingAugust2024
引文格式：马小龙，柳思聪，郑守住.基于多源遥感数据的鬼城现象分析方法［J］.北京测绘，2024，38（8）：1087-1092.
Referenceformat:MAXiaolong，LIUSicong
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(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112560773 A
(43)申请公布日 2021.03.26
(21)申请号 202011563633.5
(22)申请日 2020.12.25
(71)申请人 无锡
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毕业设计（论文）
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毕业设计（论文）报告
题目：
遥感图像的特征提取与空间分析方法
学号：
姓名：
学院：
专业：
指导教师：
起止日期：
遥感图像的特征提取与空间分析方法
摘要：遥感图像在资源调查、环境监测和城市规划等领域具有广泛的应用。随着遥感技术的发展，如何有效地提取遥感图像的特征并进行空间分析成为研究的热点。本文首先介绍了遥感图像特征提取的基本方法，包括纹理特征、光谱特征和形状特征等。然后，详细阐述了空间分析方法，包括空间插值、空间聚类和空间分析模型等。最后，通过实例分析，验证了所提出的方法在实际应用中的可行性和有效性。本文的研究成果为遥感图像特征提取与空间分析提供了理论
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遥感图像的特征提取与空间分析方法
一、遥感图像特征提取方法
遥感图像特征提取方法在遥感领域扮演着至关重要的角色，它能够从原始图像中提取出具有代表性的信息，为后续的空间分析和决策提供支持。常用的特征提取方法主要包括纹理特征、光谱特征和几何特征等。纹理特征提取主要关注图像的纹理信息，如粗糙度、方向性和规则性等，常用的纹理特征提取方法有灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）和共生矩阵分析（SMA）等。光谱特征提取则关注图像的光谱信息，通过分析图像的光谱曲线，提取出与地物特性相关的特征，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和小波变换（WT）等。几何特征提取则是基于图
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16.第八章遥感图像的分析方法.ppt
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(21)申请号 202210179658.8
(22)申请日 2022.02.25
(71)申请人 上海商汤智能科技有限公司
地址 2
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2.8.1 水系类型和水系分析 地质解译中五级水流划分： 1～3级冲沟 2、3级冲沟与岩性和地质构造关系密切，是水系分析的重点 4、5级为常年流水或较大的季节性流水的河道，组成一个基本水系的主要干流 2.8.1 水系类型和水系分析 水系总长度/单位面积（m/m2） 水系密度—支沟间距（m） 水系的均匀性、对称性、方向性 冲沟形态——地表径流汇合下切形成冲沟 砂岩、砂砾岩、火成岩 水系类型 （水系格局、水系形式） 水文网的平面组合形态 2.8.2 树枝状水系 特点：各级支流自由发展,无明显方向性,支流与次级支流锐角相交。 发育区：构造简单、
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(10)申请公布号 CN 113347340 A
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(21)申请号 202110631439.4
(22)申请日 2021.06.07
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(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 114549532 B
(45)授权公告日 2022.07.08
(21)申请号 202210447703.3 (51)Int.Cl.
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多源遥感图像素级融合方法研究的开题报告.docx
多源遥感图像素级融合方法研究的开题报告
一、选题背景和意义：
多源遥感图像的融合技术已经成为遥感图像处理的热点和前沿领域。随着遥感技术的不断发展，多源遥感数据的获取和处理越来越容易，也越来越广泛地应用于许多领域，如资源调查、城市规划、环境监测、农业生产等。
目前多源遥感图像融合方法主要有像素级融合和特征级融合两种方式。像素级融合是指将来自不同传感器或不同波段的原始图像直接融合在一起，使融合后的图像更加清晰，具有更好的空间分辨率。而特征级融合则是将来自不同传感器或不同波段的图像进行特征提取和融合，融合后的图像具有更好的分类和目标识别能力。
本课题旨在研究基于像素级融合的多源遥感图像融合方法，通过