土地工程應(yīng)用中高分二號(hào)衛(wèi)星影像融合方法的比較研究
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>4.7MB
頁(yè)數(shù):7P
人氣 :52
4.6
針對(duì)土地工程領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究區(qū)域,本文以高分二號(hào)全色1米多光譜4米的衛(wèi)星影像為數(shù)據(jù)源,應(yīng)用Gram-Schmidt(施密特正交化)變換融合、Brovy(色彩標(biāo)準(zhǔn)化)變換融合、NNDiffuse(最臨近擴(kuò)散)融合、Project Resolution Merge(投影變換)融合及ESRI(ESRI全色銳化變換)融合五種在工程應(yīng)用中常用的融合方法,從定性和定量?jī)煞矫鎸?duì)融合后的影像進(jìn)行評(píng)價(jià)。結(jié)果表明,ESRI、Gram-Schmidt、Brovy真彩色融合三種方法的視覺(jué)效果較好,其空間細(xì)節(jié)有所增強(qiáng),色調(diào)較自然;ESRI、Gram-Schmidt和NNDiffuse融合方法對(duì)原多光譜影像的光譜保真度較高。綜合比較試驗(yàn)數(shù)據(jù),ESRI融合方法最適合土地工程應(yīng)用中城鄉(xiāng)復(fù)合區(qū)高分二號(hào)遙感影像的融合,GramSchmidt方法可以作為其候選方法。
基于高分辨率影像的城市綠地快速提取方法
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>2.8MB
頁(yè)數(shù):4P
基于高分辨率影像的城市綠地快速提取方法
高分一號(hào)衛(wèi)星在土地利用遙感監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用
格式:pdf
大小:205KB
頁(yè)數(shù):4P
高分一號(hào)是我國(guó)高分辨率對(duì)地觀測(cè)衛(wèi)星系統(tǒng)重大專項(xiàng)(簡(jiǎn)稱\"高分專項(xiàng)\")的第一顆衛(wèi)星,衛(wèi)星的發(fā)射有效地緩解了國(guó)內(nèi)高分辨率遙感數(shù)據(jù)的供應(yīng)不足,如何利用該數(shù)據(jù)做好國(guó)土資源主體業(yè)務(wù)成為當(dāng)前的熱點(diǎn)。本文以湖南省益陽(yáng)市赫山區(qū)為研究區(qū)域,進(jìn)行了土地利用遙感監(jiān)測(cè),研究了高分一號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理方法及其在土地利用遙感監(jiān)測(cè)工作中的應(yīng)用效果。測(cè)試結(jié)果表明:高分一號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)利用一般的遙感數(shù)據(jù)處理方法能夠達(dá)到較好的效果,光譜信息豐富、地物解譯標(biāo)志清晰,地物判讀性較好,能夠滿足土地利用遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)的應(yīng)用需求。
高分一、二號(hào)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用
格式:pdf
大小:124KB
頁(yè)數(shù):7P
4.6
從水環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測(cè)、水體信息提取、植被資源監(jiān)測(cè)、城市土地覆蓋識(shí)別、大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)5個(gè)方面綜述了高分一號(hào)(gf-1)、高分二號(hào)(gf-2)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)在區(qū)域生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用,分析了相關(guān)研究的應(yīng)用方向和重點(diǎn),表明gf-1、gf-2衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)在該領(lǐng)域具有良好的適用性和較大的應(yīng)用潛力。
綜合Span圖和紋理特征的高分三號(hào)影像建筑區(qū)提取
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>1.9MB
頁(yè)數(shù):6P
4.3
建筑區(qū)的識(shí)別和提取是城市環(huán)境規(guī)劃與研究至關(guān)重要的工作;本文采用高分三號(hào)全極化sar影像;提出了一種綜合span圖和紋理特征的建筑區(qū)提取方法;首先基于span圖利用灰度共生矩陣算法提取圖像的7種原始紋理特征;通過(guò)目視解譯選擇出4種紋理效果較好的統(tǒng)計(jì)量;然后利用主成分分析法去除他們之間的相關(guān)性;篩選出2個(gè)最佳紋理特征與span圖結(jié)合;最后對(duì)組合影像進(jìn)行分類提取;本文將提取結(jié)果與綜合灰度和紋理特征建筑區(qū)提取、無(wú)紋理特征提取方法結(jié)果進(jìn)行對(duì)比;實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文方法提取建筑區(qū)邊界輪廓更加清晰;精度可達(dá)92%;提取效果明顯得到了優(yōu)化;
高分辨率影像建筑物提取方法對(duì)比
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>1.1MB
頁(yè)數(shù):2P
4.6
與傳統(tǒng)的信息提取方法相比;將機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到遙感影像信息提取中;可以提高結(jié)果的精度;文章以worldview-2遙感影像為例;首先利用多尺度分割選取最優(yōu)分割尺度;獲得影像對(duì)象;在基于對(duì)象的基礎(chǔ)上利用特征空間優(yōu)選工具獲得最優(yōu)特征子集;最后利用j48算法、隨機(jī)森林算法對(duì)建筑物提取的效果進(jìn)行分析;實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:j48算法在高分辨率影像建筑物提取中有更好地效果;
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空心村高分影像建筑物檢測(cè)方法
格式:pdf
大小:879KB
頁(yè)數(shù):7P
4.6
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)提出了一種適用于空心村高分影像的建筑物自動(dòng)檢測(cè)方法,該方法利用多尺度顯著性檢測(cè)來(lái)獲取包含建筑物信息的顯著性區(qū)域,然后通過(guò)滑動(dòng)窗口獲取顯著性區(qū)域內(nèi)目標(biāo)樣本塊,再將這些樣本塊輸入訓(xùn)練好的cnn并結(jié)合svm來(lái)實(shí)現(xiàn)分類。為檢驗(yàn)方法有效性,選取高分影像進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,顯著性檢測(cè)能夠有效地獲取主要目標(biāo),減弱其他無(wú)關(guān)目標(biāo)的影響,降低數(shù)據(jù)冗余;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)高層次的特征,基于cnn對(duì)高分影像進(jìn)行建筑物檢測(cè),分類準(zhǔn)確度可以達(dá)到97.6%,表明該方法具有較好的魯棒性和有效性。
常用的幾種土地估價(jià)方法的應(yīng)用比較
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>9KB
頁(yè)數(shù):3P
4.5
常用的幾種土地估價(jià)方法的應(yīng)用比較 高幫勝李扣芹高邦懷蘇春偉 (江蘇東誠(chéng)億土地評(píng)估房地產(chǎn)估價(jià)有限責(zé)仟公司江蘇鹽城224000) 摘要:本文主要介紹了常用的幾種土地估價(jià)方法,并對(duì)其應(yīng)用做了對(duì)比研究,以供同行 及其他相關(guān)行業(yè)人員作參考。 關(guān)鍵詞:土地估價(jià)方法土地使用權(quán) 中圖分類號(hào):s238文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:a文章編號(hào):1672一3791(2008)06(a)一0068一01 我國(guó)國(guó)有土地使用制度正式從無(wú)償無(wú)期使用轉(zhuǎn)向有償使用的標(biāo)志是1990年頒布實(shí)施的 《中華人民共和國(guó)城鎮(zhèn)國(guó)有土地使用權(quán)出讓和轉(zhuǎn)讓暫行條例》。國(guó)有土地使用制度的這一轉(zhuǎn) 變促進(jìn)了土地市場(chǎng)的發(fā)展和規(guī)范,也促使與土地相關(guān)的方面發(fā)生了許多新的變化。在此之前 土地使用權(quán)主要是通過(guò)無(wú)償劃撥供給的,由于無(wú)償,也就很少有人去研究土地使用權(quán)到底價(jià) 值幾何。 而現(xiàn)在隨著地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)育與成熟,
面向?qū)ο蟮倪b感影像分類方法在土地覆蓋中的應(yīng)用
格式:pdf
大小:302KB
頁(yè)數(shù):3P
4.6
本文基于面向?qū)ο蟮姆诸愃枷?以spot-5影像為數(shù)據(jù),采用分層分類的方法,利用對(duì)象的多特征構(gòu)建合適的特征空間,建立知識(shí)庫(kù),結(jié)合最鄰近分類器與模糊規(guī)則兩種方法,并使用空間關(guān)系對(duì)分類進(jìn)行優(yōu)化,結(jié)果表明該方法對(duì)高分辨率影像分類在減少分類不確定的同時(shí)還提高了分類精度。
高分辨率影像城市綠地快速提取技術(shù)與應(yīng)用
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>4.4MB
頁(yè)數(shù):7P
4.3
高分辨率影像城市綠地快速提取技術(shù)與應(yīng)用
關(guān)于將衛(wèi)星影像應(yīng)用于工程測(cè)量的探討
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>2.7MB
頁(yè)數(shù):1P
4.3
隨著近年衛(wèi)星技術(shù)的快速發(fā)展,衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)出現(xiàn)了時(shí)效強(qiáng)、數(shù)據(jù)質(zhì)量高、價(jià)格更為合理、獲取途徑更為多樣的趨勢(shì)。正是在這一系列趨勢(shì)下,衛(wèi)星影像已逐步應(yīng)用于工程測(cè)量的小比例尺乃至大比例尺測(cè)圖實(shí)踐。如何合理的利用衛(wèi)星影像,如何控制、檢核成果質(zhì)量,如何根據(jù)工程測(cè)量的不同需求運(yùn)用衛(wèi)星影像等等一系列問(wèn)題正在出現(xiàn)。文章將在淺析相關(guān)應(yīng)用的基礎(chǔ)上,對(duì)其中的影響因素與初步的解決思路進(jìn)行探討。
土地估價(jià)中市場(chǎng)比較方法的改進(jìn)探析
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>9KB
頁(yè)數(shù):1P
4.4
由于土地價(jià)格的高低直接體現(xiàn)土地資源的稀缺程度。近年來(lái),隨著土地資源的日益稀缺,土地價(jià)格也在一路飆升。因而對(duì)土地進(jìn)行估價(jià)就顯得尤為必要。而在土地估價(jià)中,市場(chǎng)比較方法是目前土地估價(jià)中最為常見(jiàn)的方法,但是目前由于在評(píng)估方法上存在的問(wèn)題較多,導(dǎo)致所評(píng)估的價(jià)格的可信度很差,使得評(píng)估的價(jià)格與市場(chǎng)價(jià)格之間存在較大的懸殊。因而本文正是基于這一背景,首先分析了土地估價(jià)中市場(chǎng)比較方法的不足;其次針對(duì)存在的不足,提出了幾點(diǎn)改進(jìn)措施;最后對(duì)全文進(jìn)行了總結(jié)。旨在與同行加強(qiáng)業(yè)務(wù)之間的交流,以更好地促進(jìn)整個(gè)土地估價(jià)工作的高效開展,促進(jìn)土地估價(jià)行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。
論土地估價(jià)中市場(chǎng)比較方法的改進(jìn)
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>197KB
頁(yè)數(shù):未知
4.4
土地價(jià)格能夠在一定程度上反映土地的稀缺程度,它是國(guó)家進(jìn)行土地市場(chǎng)管理、對(duì)土地進(jìn)行宏觀調(diào)控的重要指標(biāo)。所以合理評(píng)估土地價(jià)格非常具有必要性?,F(xiàn)如今我國(guó)土地市場(chǎng)上所采用的評(píng)估方法與評(píng)估思想都不夠成熟,難以得出可信度較高的評(píng)估結(jié)果。就對(duì)土地價(jià)格影響因素進(jìn)行分析,再對(duì)市場(chǎng)比較法的評(píng)估原理與優(yōu)劣進(jìn)行了研究,最后對(duì)改進(jìn)土地估價(jià)中市場(chǎng)比較方法提出了幾點(diǎn)建議,希望具有借鑒意義。
土地估價(jià)中市場(chǎng)比較方法的改進(jìn)探析
格式:pdf
大小:9KB
頁(yè)數(shù):未知
4.7
由于土地價(jià)格的高低直接體現(xiàn)土地資源的稀缺程度。近年來(lái),隨著土地資源的日益稀缺,土地價(jià)格也在一路飆升。因而對(duì)土地進(jìn)行估價(jià)就顯得尤為必要。而在土地估價(jià)中,市場(chǎng)比較方法是目前土地估價(jià)中最為常見(jiàn)的方法,但是目前由于在評(píng)估方法上存在的問(wèn)題較多,導(dǎo)致所評(píng)估的價(jià)格的可信度很差,使得評(píng)估的價(jià)格與市場(chǎng)價(jià)格之間存在較大的懸殊。因而本文正是基于這一背景,首先分析了土地估價(jià)中市場(chǎng)比較方法的不足;其次針對(duì)存在的不足,提出了幾點(diǎn)改進(jìn)措施;最后對(duì)全文進(jìn)行了總結(jié)。旨在與同行加強(qiáng)業(yè)務(wù)之間的交流,以更好地促進(jìn)整個(gè)土地估價(jià)工作的高效開展,促進(jìn)土地估價(jià)行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。
考慮高層建筑的高分辨率衛(wèi)星影像幾何定位
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>909KB
頁(yè)數(shù):7P
4.8
研究城市高層建筑環(huán)境下高分辨率衛(wèi)星立體影像的幾何校正方法和精度分析.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,為了提高基于有理函數(shù)模型的定位精度,需要加入部分地面控制點(diǎn).但是當(dāng)控制點(diǎn)位于地面時(shí),傳統(tǒng)物方幾何校正模型可以對(duì)平坦地面點(diǎn)進(jìn)行有效幾何校正,而建筑物樓頂點(diǎn)會(huì)出現(xiàn)高程外推計(jì)算錯(cuò)誤.為此,提出一種改進(jìn)的物方幾何校正模型,可以消除建筑物高程差過(guò)大造成的幾何定位影響.計(jì)算結(jié)果顯示,在上海城市中心區(qū)域的實(shí)驗(yàn)中可以達(dá)到平面方向0.6m和高程方向0.8m的定位精度,證明了該改進(jìn)模型的有效性.
基于高分辨率衛(wèi)星影像的建筑物輪廓矢量化技術(shù)
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>588KB
頁(yè)數(shù):5P
4.4
高分辨率衛(wèi)星影像包含著地表目標(biāo)豐富的形狀結(jié)構(gòu)和紋理信息,使其成為城市研究的重要數(shù)據(jù)源。建筑物作為城市區(qū)域的主體單元,其輪廓的矢量信息在城市研究中有著重要的應(yīng)用價(jià)值。二值點(diǎn)陣圖的矢量化是圖像處理的一個(gè)重要課題,現(xiàn)有的矢量化方法在提取建筑物輪廓信息時(shí)都存在局限性。本文針對(duì)矩形建筑物的輪廓矢量化提取技術(shù),提出了一種新的基于角點(diǎn)識(shí)別和定位的矢量化方法。該方法自動(dòng)提取建筑物二值圖上的輪廓點(diǎn),而后進(jìn)行以基礎(chǔ)點(diǎn)為劃分點(diǎn)列組合依據(jù)的處理,再采用最小二乘法進(jìn)行分段線性擬合,其中關(guān)鍵步驟就是如何準(zhǔn)確識(shí)別參與擬合的輪廓點(diǎn)群。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明用該方法提取矩形建筑物輪廓具有運(yùn)算速度快、效率高、精度滿足實(shí)際應(yīng)用需要等優(yōu)點(diǎn),有較好的實(shí)用價(jià)值。
高分辨率航空影像中高壓電力線的自動(dòng)提取
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>3.6MB
頁(yè)數(shù):7P
4.5
高分辨率航空影像中高壓電力線的自動(dòng)提取
基于高分辨率遙感影像的建筑物提取方法綜述
格式:pdf
大小:986KB
頁(yè)數(shù):4P
4.7
建筑物的提取是地理數(shù)據(jù)庫(kù)更新和建設(shè)的重要內(nèi)容;利用高分辨率遙感影像進(jìn)行建筑物提取是該項(xiàng)研究的重要方向;也是遙感前沿技術(shù)研究的重要內(nèi)容;本文將相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行歸納分析;將建筑物提取方法分為3種有代表性的類型:基于對(duì)象分割的提取方法、基于建筑特征的提取方法和結(jié)合輔助信息的提取方法;綜述分析了每種類型的提取方法并總結(jié)了其優(yōu)缺點(diǎn);展望了高分辨率遙感影像中建筑物提取的發(fā)展前景;
全國(guó)土地二次調(diào)查農(nóng)村數(shù)據(jù)建庫(kù)方法的探討
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>245KB
頁(yè)數(shù):3P
4.6
農(nóng)村土地調(diào)查的主要內(nèi)容是查清每塊土地的地類、位置、范圍、面積分布和權(quán)屬等情況,并把土地利用情況和地籍信息以數(shù)據(jù)庫(kù)的形式建立起來(lái),實(shí)現(xiàn)調(diào)查信息的互聯(lián)共享。筆者就響水縣土地二次調(diào)查的農(nóng)村數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)為例,依據(jù)基本農(nóng)田劃定和調(diào)整資料,掌握全縣基本農(nóng)田的數(shù)量、分布和保護(hù)狀況。
衛(wèi)星影像在水電站生態(tài)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>96KB
頁(yè)數(shù):3P
4.5
介紹了landsatmss影像、遙感影像處理技術(shù)以及在烏江彭水電站生態(tài)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用。
土地整治測(cè)量方法的探討
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>2.7MB
頁(yè)數(shù):1P
4.4
隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,無(wú)人機(jī)技術(shù)和傾斜攝影測(cè)量的技術(shù)得到了大量的普及應(yīng)用,這兩項(xiàng)技術(shù)極大地提高了攝影測(cè)量的技術(shù)的精確度和可靠性。土地整治當(dāng)中利用無(wú)人機(jī)技術(shù)與傾斜攝影測(cè)量技術(shù)是的人工成本的到了減少,減少了測(cè)量時(shí)間,是測(cè)量效率得到了極大地提高。
土地整治測(cè)量方法的探討
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>1.4MB
頁(yè)數(shù):1P
4.4
隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)的發(fā)展以及傾斜攝影測(cè)量技術(shù)的興起,提高了攝影測(cè)量的精度和可靠性使得攝影測(cè)量能滿足大比例尺1:1000甚至1:500的精度,本文主要講述在土地整治項(xiàng)目中使用傾斜攝影測(cè)量和gps-rtk相結(jié)合的方式,這種方式減輕了外業(yè)人力成本,加快了項(xiàng)目測(cè)量進(jìn)度,具有極大的優(yōu)勢(shì)。
圖像分析方法在土地定級(jí)中的應(yīng)用與研究
格式:pdf
大小:762KB
頁(yè)數(shù):4P
4.7
結(jié)合傳統(tǒng)土地級(jí)別劃分方法的優(yōu)點(diǎn),本文研究了將定級(jí)工作中的多因素層網(wǎng)格與多波段圖像對(duì)應(yīng)起來(lái),形成運(yùn)用圖像分析方法處理土地級(jí)別劃分的理論模型,把“監(jiān)督分類”與“非監(jiān)督分類”的思想引入到定級(jí)區(qū)域的劃分中來(lái),充分發(fā)揮圖像分析在多維分析方面算法成熟、手段多樣的優(yōu)點(diǎn),從而能夠更加科學(xué)準(zhǔn)確地進(jìn)行定級(jí)區(qū)域劃分的工作。
淺談遙感影像在土地利用變更調(diào)查中的應(yīng)用與方法
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>350KB
頁(yè)數(shù):1P
4.4
21世紀(jì)是一個(gè)科技的時(shí)代,在這個(gè)時(shí)代中任何一方面的發(fā)展都是由科學(xué)來(lái)完成來(lái)發(fā)展的。各個(gè)領(lǐng)域都處于這樣的改革發(fā)展之中,影像技術(shù)就是新型代表之一,在今天很多的領(lǐng)域都運(yùn)用了影像技術(shù),我們的土地調(diào)查中也運(yùn)用了這項(xiàng)技術(shù),即遙感影像技術(shù)。這項(xiàng)技術(shù)能夠很好的對(duì)于土地進(jìn)行監(jiān)控與調(diào)查,數(shù)據(jù)更加的精確,大大的降低工作中人為造成的誤差,也是今后一個(gè)相當(dāng)長(zhǎng)的階段要發(fā)展的一個(gè)非常重要的方向,下面就一些相關(guān)的方向展開了討論,希望能夠帶給大家更多的幫助。
一種高分辨率遙感影像建筑物邊緣提取方法
格式:pdf
大小:179KB
頁(yè)數(shù):3P
4.5
提出一種利用高分辨率遙感影像半自動(dòng)提取建筑物邊緣的方法。先對(duì)遙感影像進(jìn)行預(yù)處理,對(duì)所有邊緣進(jìn)行邊緣檢測(cè),然后進(jìn)行邊緣跟蹤,提取建筑物的主方向線,利用模型進(jìn)行線段關(guān)系判斷,再進(jìn)行線段關(guān)系處理、區(qū)域分割和區(qū)域生長(zhǎng),最后進(jìn)行區(qū)域合并提取出建筑物的輪廓。用上述方法對(duì)quickbird衛(wèi)星的高分辨率影像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該方法有較高的識(shí)別率、較好的準(zhǔn)確性,具有一定的實(shí)用價(jià)值。
文輯推薦
知識(shí)推薦
百科推薦
職位:環(huán)境影響評(píng)價(jià)師
擅長(zhǎng)專業(yè):土建 安裝 裝飾 市政 園林