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摘要:
在"全域-局部"分步迭代水体信息提取方法的基础上,通过对水体信息提取指标-水体指数的物理特性的分析实现了算法中全域阈值的自动选择与局部阈值的自适应调整,并结合DEM生成的山体坡度和阴影信息,减少局部迭代过程中对其他地表特征与水体信息的误判.在此基础上,建立一种适合于高山地区冰川湖泊的自动化提取方案.试验采用Landsat数据对喜马拉雅山地区的冰川湖泊进行信息提取,结果表明该方法能够快速准确地完成大区域范围内的冰川湖泊制图,并能最大程度地消除高山地区湖泊水体识别中冰川和山体阴影的影响.
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喜马拉雅山地区
大型泥石流
遥感
空间分布
发育特征
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 喜马拉雅山地区冰湖信息的遥感自动化提取
来源期刊 遥感学报 学科 工学
关键词 冰川湖泊 信息提取 遥感 自动化
年,卷(期) 2011,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 29-43
页数 分类号 TP79|TP391
字数 7947字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 骆剑承 中国科学院遥感应用研究所 124 4043 33.0 60.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
冰川湖泊
信息提取
遥感
自动化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
遥感学报
月刊
1007-4619
11-3841/TP
大16开
北京市安外大屯路中国科学院遥感与数字地球研究所
82-324
1986
chi
出版文献量(篇)
2330
总下载数(次)
13
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