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题名运动图像多尺度分割方法及其参数估计
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作者
龙翔
金德琨
敬忠良
王安
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机构
西北工业大学自动控制系
上海交通大学航空航天信息与控制研究所
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2003年第1期23-27,共5页
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文摘
一种新颖的多尺度分割方法被引入到多分辨率运动图像分割框架中,形成了一种新的多尺度运动图像分割方法。这种方法是由多尺度随机场和序贯极大后验估计器两个基本概念组成,它可以解决多尺度图像分割中仍然存在的计算复杂度问题,并通过上下文图像模型达到准确的图像分割。
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关键词
运动图像
多尺度分割方法
参数估计
多尺度随机场
序贯极大后验估计器
图像金字塔
图像分割
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Keywords
Multiscale random field
Sequential maximum posterior estimator
Image pyramid
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于多尺度分割方法的斜坡单元划分及滑坡易发性预测
被引量：20
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作者
常志璐
黄发明
蒋水华
张崟琅
周创兵
黄劲松
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机构
南昌大学工程建设学院
帕多瓦大学地质科学院
纽卡斯尔大学岩土科学与工程卓越研究中心
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出处
《工程科学与技术》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期184-195,共12页
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基金
国家自然科学基金项目(41807285,41972280,42272326,52222905,52179103)
江西省自然科学基金项目(20224ACB204019)。
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文摘
滑坡易发性预测可以有效预测潜在滑坡的空间位置,是滑坡危险性和风险性评价的基础。由于斜坡单元依据真实地形地貌划分和具有明确的地质特征意义,更多的学者尝试利用斜坡单元进行区域滑坡易发性预测。但是,如何高效准确地划分斜坡单元并考虑其内部环境因子的非均质性是制约斜坡单元应用的关键因素,也是目前研究中的难点。本文以江西省崇义县为例,首先,提取研究区域坡向和山体阴影图作为基础数据,采用多尺度分割(MSS)方法划分斜坡单元,并结合试错法和研究区域历史滑坡形态特征确定MSS方法的最优参数组合。然后,基于斜坡单元提取高程、坡度、剖面曲率等环境因子,分别导入支持向量机(SVM)和逻辑回归(LR)模型,构建Slope–SVM/LR易发性预测模型。通过变化值和标准差表征斜坡单元内部环境因子的非均质性,进而构建Variant Slope–SVM/LR易发性预测模型。最后,采用ROC曲线和频率比精度分析上述模型的预测精度。结果表明:1)当尺度、形状特征权重和紧致度权重参数分别取20、0.8和0.8时,研究区域斜坡单元的划分效果最好;2)Slope–SVM、Variant slope–SVM、Slope–LR和Variant slope–LR模型的ROC精度分别为0.812、0.876、0.818和0.839,相应的频率比精度分别为0.780、0.866、0.792和0.865,说明Variant slope–SVM/LR模型的预测精度高于Slope–SVM/LR模型。因此,MSS方法可以实现高效准确地自动划分斜坡单元,考虑斜坡单元内部环境因子的非均质性可以提高易发性预测结果的准确性。
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关键词
多尺度分割方法
斜坡单元
易发性预测
非均质性
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Keywords
multi-scale segmentation method
slope unit
landslide susceptibility prediction
heterogeneity
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分类号
P642.22
[天文地球—工程地质学]
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题名基于遥感影像中电磁特性的地物提取方法
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作者
陈瑞
张德锋
薛原
汪连栋
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机构
海军航空工程学院
中国人民解放军
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出处
《电光与控制》
北大核心
2009年第1期71-74,共4页
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文摘
电磁特性数据是电子信息装备内场仿真试验不可或缺的数据资源,为了克服传统电子信息装备仿真试验中的电磁特性数据获取方法的不足,提出了从遥感影像中大批量获取大区域范围的电磁特性数据的新方法。首先依据不同地物的电磁特性规律对某一地域的地物进行了分类,从多尺度分割概念和基于异质性最小的区域合并算法两个方面,深入研究了针对地物分类的面向对象多尺度分割算法,并结合实践对算法进行了应用。由于遥感影像的真实性,保证了电磁特性数据提取的准确性与可靠性,实践证明此研究为大批量获取电磁特性数据提供了一种有效的方法和思路。
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关键词
电磁特征
地物特征分类
遥感影像多尺度分割方法
信息提取算法
仿真试验
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Keywords
electromagnetic characteristic
classification of ground object characteristics
multi-scale segmentation method of remote sensing image
information extracting
simulation
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分类号
V271.4
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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