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基于SVM的灌区无人机影像渠系提取
基于SVM的灌区无人机影像渠系提取
作者:
任强
张宏鸣
张炯
杨勤科
杨江涛
韩文霆
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
渠系提取
支持向量机
断线连接
多源数据
超像素分割
摘要:
灌区渠系制图配合现代节水灌溉技术,对合理配水、安全输水有着重大影响.但目前普遍使用的灌区遥感影像分辨率不高,给渠系提取与制图带来一定的困难.本文将无人机采集的高精度正射影像、高程、坡度数据相结合作为数据源,提取出具有显著描述能力的渠系特征来构建训练样本集,基于支持向量机的分类方法对目标渠系进行分割提取,再通过后处理对提取结果进行去噪、连接和优化,实现了无人机高分辨率多数据源的渠系提取.结果表明,该渠系提取方法可以识别提取灌区中的支渠、斗渠和部分农渠,渠系连续性良好,与手绘渠系对比,精度最高可达89.35%.其中提取误差主要由级别较低的渠系中渠床淤泥沉积导致影像、地形特征不明显造成.
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提取
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无人机
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语义分割
基于无人机的月季提取方法研究
面向对象
无人机
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文献信息
篇名
基于SVM的灌区无人机影像渠系提取
来源期刊
农业机械学报
学科
农学
关键词
渠系提取
支持向量机
断线连接
多源数据
超像素分割
年,卷(期)
2018,(2)
所属期刊栏目
农业信息化工程
研究方向
页码范围
141-148
页数
8页
分类号
S157|TP79
字数
5962字
语种
中文
DOI
10.6041/j.issn.1000-1298.2018.02.019
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
杨勤科
西北大学城市与环境学院
55
1082
13.0
32.0
2
张宏鸣
西北农林科技大学信息工程学院
31
204
7.0
13.0
3
韩文霆
西北农林科技大学机械与电子工程学院
32
438
9.0
20.0
4
杨江涛
西北农林科技大学水利与建筑工程学院
17
182
6.0
13.0
5
任强
西北农林科技大学信息工程学院
6
20
3.0
4.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
二级参考文献
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共引文献
(194)
参考文献
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节点文献
引证文献
(8)
同被引文献
(67)
二级引证文献
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参考文献(0)
二级参考文献(1)
1955(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1973(1)
参考文献(0)
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1975(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
1986(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1989(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
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1996(5)
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二级参考文献(5)
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2018(3)
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引证文献(3)
二级引证文献(0)
2018(3)
引证文献(3)
二级引证文献(0)
2019(9)
引证文献(3)
二级引证文献(6)
2020(5)
引证文献(2)
二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
渠系提取
支持向量机
断线连接
多源数据
超像素分割
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
农业机械学报
主办单位:
中国农业机械学会
中国农业机械化科学研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-1298
CN:
11-1964/S
开本:
大16开
出版地:
北京德外北沙滩1号6信箱
邮发代号:
2-363
创刊时间:
1957
语种:
chi
出版文献量(篇)
11867
总下载数(次)
31
总被引数(次)
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