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摘要:
为解决地震灾区震后空间数据难以及时获取的问题,考虑到无人机( unmanned aerial vehicle,UAV)遥感影像自身特点,提出了一种改进的均值漂移( Mean Shift)分割算法。按照影像特征将UAV影像划分为纹理区和匀色区,对匀色区直接进行Mean Shift算法分割得到初分结果;对纹理区综合提取颜色、纹理、形状信息构造高维特征空间,并根据归一化分布密度值求得其合适的带宽,再使用Mean Shift算法对特征空间进行模式分类得到分割结果;通过构造代价函数进行区域合并,消除过分割区域,得到最终分割结果。针对芦山地震后获取的高空间分辨率UAV影像进行分割实验,并提出一种考虑到面积和光谱的分割匹配指数对分割结果进行评价。实验结果表明:所提出的改进的Mean Shift算法的分割精度优于传统的Mean Shift算法,为后续的震害信息提取提供了数据保障。
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文献信息
篇名 基于无人机影像的快速分割方法
来源期刊 国土资源遥感 学科 地球科学
关键词 地震灾区 均值漂移 影像分割 区域合并 无人机(UAV)影像
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 技术方法
研究方向 页码范围 72-78
页数 7页 分类号 TP751.1|P231
字数 6117字 语种 中文
DOI 10.6046/gtzyyg.2016.02.12
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
地震灾区
均值漂移
影像分割
区域合并
无人机(UAV)影像
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
国土资源遥感
季刊
1001-070X
11-2514/P
大16开
北京学院路31号航空物探遥感中心
1988
chi
出版文献量(篇)
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