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公开(公告)号:CN117315455B
公开(公告)日:2024-11-08
申请号:CN202310046948.X
申请日:2023-01-31
摘要: 本发明通过高分辨的遥感影像设计云信息表征指数、自适应阈值分割初步提取云体、几何特征过滤非云对象和提纯云体、设计形态学滤云算子进一步提纯精化,最后通过云体栅格转为矢量并统计云量实现检测,相比于机器学习和深度学习云检测方法对样本数据的依赖,本发明人工参与少、自动化程度高、检测结果具有显著的云团几何形态优势,仅利用云层的亮度和几何形态特征,实现对高分辨率遥感影像自动化精准云检测,检测过程简单,可为高分辨率影像的质量检查、无云影像筛选,以及云覆盖区域的影像补采、填补生成无云影像等生产工序提供支撑,具有较强的泛化性和实用性。
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公开(公告)号:CN118585589A
公开(公告)日:2024-09-03
申请号:CN202410623241.5
申请日:2024-05-20
摘要: 本发明提供了一种面向自然资源地表覆盖的像元光谱库构建方法,本发明基于国土三调或地理国情或其他自然资源地表覆盖空间矢量数据为基础,采用图斑筛选、像元采集点净化等方法,获得均质性较好的像元采集点,并形成包含时间、空间、光谱、标识等不同维度属性信息的像元光谱库。该方法不受高光谱影像辐射校正、大气校正中误差叠加影响,为自然资源地表覆盖精细识别提供了海量像元光谱库。
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公开(公告)号:CN117746250A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202311852221.7
申请日:2023-12-29
摘要: 本发明提供了一种融合实景三维与视频的烟火智能识别与精准定位方法,首先利用深度学习方法在图像处理上的优势,采用双光谱云台摄像机进行实时自动识别,烟火识别精度高。其次在定位时,融合了实景三维信息和视频信息,烟火定位的精度高。最后分别通过实时识别烟火和定位烟火,实现了森林烟火自动实时识别和定位,减少人工工作量,提高了工作效率。
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公开(公告)号:CN117315455A
公开(公告)日:2023-12-29
申请号:CN202310046948.X
申请日:2023-01-31
摘要: 本发明通过高分辨的遥感影像设计云信息表征指数、自适应阈值分割初步提取云体、几何特征过滤非云对象和提纯云体、设计形态学滤云算子进一步提纯精化,最后通过云体栅格转为矢量并统计云量实现检测,相比于机器学习和深度学习云检测方法对样本数据的依赖,本发明人工参与少、自动化程度高、检测结果具有显著的云团几何形态优势,仅利用云层的亮度和几何形态特征,实现对高分辨率遥感影像自动化精准云检测,检测过程简单,可为高分辨率影像的质量检查、无云影像筛选,以及云覆盖区域的影像补采、填补生成无云影像等生产工序提供支撑,具有较强的泛化性和实用性。
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