检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:熊文成[1] 肖如林[1] 申文明[1] 付卓[1] 史园莉[1]
机构地区:[1]环境保护部卫星环境应用中心,北京100094
出 处:《国土资源遥感》2014年第4期119-124,共6页Remote Sensing for Land & Resources
基 金:环境保护部环境保护公益性行业科研专项项目"基于天地一体化工业特殊固体废物监管技术研究与示范"(编号:2011467043)资助
摘 要:为了挖掘国产单极化SAR数据在自动化识别尾矿库中的作用,辅助光学数据以提高锰渣尾矿库的识别精度,针对锰渣尾矿库及其在光学遥感图像中容易混淆的目标,从定性的角度分析了二者的散射特性以及在SAR图像中的差异特点;并开展锰渣尾矿库自动化识别研究;利用面向对象的方法对光学遥感图像进行分割;选取典型锰渣尾矿库及其易混淆目标,进行纹理特性计算。实验结果表明:可以通过纹理特征有效地建立锰渣尾矿库在雷达图像中的识别规则,为实现光学遥感数据和雷达数据相结合的计算机自动识别锰渣尾矿库提供基础。To explore the role of Chinese single polarization SAR data in auto-recognition of manganese slag pools and improve recognition accuracy for manganese slag pools coupled with optical data, the authors chose confusing goals with manganese slag pools in the optical image, and analyzed qualitatively their scattering properties and the difference in SAR and optical images. Based on the results of analysis, the authors carried out the research on auto-identification of manganese slag pools. The optical image was segmented using object -oriented approach. The authors selected the typical manganese slag pools and confusing objects in optical image, and calculated the texture characteristics of the samples. The experiment results show that manganese slag pools recognition rules in the SAR image could be established effectively through SAR texture features, and this provides the basis for the realization of the combination of radar data with optical SAR data for automatic identification of manganese slag pools on computer.
分 类 号:TP79[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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