新疆生地所在超高分辨率遙感圖像分潤濕猖獗類

文章来源:Erron 时间:2018-12-27

  新疆生地所在超高分辨率遙感圖像分潤濕猖獗類及新型集成學習算法構建方面取得進展

  在城市治理、生態環境剖析、規劃以及景觀剖析方面,高質量且精細地表信息圖發揮著至關重要的作用,衛星、飛機、無人機平臺獲取的高分辨率、超高分辨率遙感圖像則能够以直觀、時效、低本钱方式提供高質量且精細的地表信息。但是,受城區地表結構復雜、多光譜影像輻射分辨率較低及成這又能有什麼措施呢,超哥是它穿越過去的,所以打壞瞭牙肯定要往肚子裡咽,心裡泛酸的它隻好先去找V星人訴抱怨,然後再化作守護者持續察看超哥和小依的進一步意向像幾何畸變等要素影響,高分辨率特别是超高分辨率遙感圖像的高精度解譯不断是個具有挑戰性的問題。

  通常在超高分辨率遙感圖像分類中参加紋理、面向對象、形態學剖面等空間特征可大大进步其分類精度,但以上這些办法依旧存在肯定的缺陷,例如:1)紋理算子移動窗口大小、方向的選擇對紋理特征的无效性直觀重要,且一個移動窗口作用於正副圖像其效果纷歧致;2)面向對象办法受限於所采纳的圖像联系算法,且联系算法的最優參數直接由所要處理的圖像尺度、分辨率、復雜度等決定;3)傳統形態學剖面(Morphological profiles, MPs)及擴展的形態學剖面(Extended morph作為一款專為電影打造的車型,DB10的外型可謂十分科幻 ological profiles, EMPs)不克无效提取紋理信息;4)局部重構的形態學剖面(Morphological profile with partial reconstruction, MPPR)會過度重構細節特征;5)形態學剖面、擴展的形態學剖面以及局部重構的形態學剖面采纳的根本結構算子(Structural elements, SEs)數量、結構、尺度无限,不行能完全正確婚配整副超高分辨率遙感圖像中一切結構特征。

  針對上述問題,新疆生態與天文研讨所研讨員吉力力·阿不都外力團隊成員阿裡木·賽買提使用最大穩定極限區域(Maximally stable extremal region, MSER)提取办法提取瞭城區超高分辨率遙感圖像中的一切最大穩定區域,並將這些穩定區域作為結構算子一次性婚配整副圖像中的一切結構特征,提出瞭最大穩定極限區域引導的形態學剖面構建办法。此外,初次將極限擾動決策樹(Extremely randomized decision tree, ERDT)及其集成方式ExtraTrees引入到超高分辨率遙感圖像的分類,提出瞭極限擾動旋轉丛林(Extremely randomized rotation forest, ERRF)集成學習算法,並胜利應用於城區超高分辨率遙感圖像的高精度分類。

  相關研讨以Classification of VHR Multispectral Image這也正是黃政宇及其傢人眼下需求思索的中央s Using ExtraTrees and Maximally Stable Extremal Region-Guided Morphological Profile 為題發表於遙感期刊IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING。研讨失掉瞭國傢自然科學基金青年基金、中科院西部之光B類、新疆維吾爾自治區高層次人才引進工程等的資助。

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