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题名基于遥感影像的油罐自动检测算法
被引量：6
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作者
张维胜
王超
张红
吴樊
汤益先
穆湘萍
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机构
中国科学院研究生院中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室
中国科学院中国遥感卫星地面站
北京高科技研究所
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出处
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第6期1298-1301,共4页
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基金
中国科学院知识创新方向性项目(2001CB309406)
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文摘
油罐自动检测和识别对于大比例尺、自动/半自动计算机制图具有重要的意义。提出的油罐检测算法利用改进的随机Hough变换(RHT),改进的Canny算法和模板匹配算法,不仅在识别率上有较大的提高,同时也缩短了检测时间,并解决了油罐识别中模板匹配模板选择问题,降低了RHT计算复杂度。通过实验证明,采用本文提出的油罐自动检测算法识别率优于80%,满足了75%的指标要求。
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关键词
自动油罐检测
RHT
模板匹配
改进的Canny算法
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Keywords
Automatic oil tank detection
Romanized hough transform
Template matching algorithm
Improved canny algorithm
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名改进最大似然遥感影像分类方法--以SAR影像为例
被引量：14
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作者
陈富龙
王超
张红
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机构
中国科学院研究生院
中国科学院中国遥感卫星地面站
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出处
《国土资源遥感》
CSCD
2008年第1期75-78,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(编号:40501044,40601058)
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文摘
针对常规最大似然分类算法中类别先验概率获取困难及遥感影像分类问题,提出了一种有效的改进最大似然遥感影像分类方法。该方法能使用类别样本的统计信息,实现类别先验概率的自动和最优提取,从而很好地解决了基于统计监督分类方法中无法直接获取类别先验概率的问题。以6景Radarsat-1精细模式SAR影像数据为例进行的分类实验证明,该算法分类效果较好,针对单波段、单极化的SAR影像,其精度可望达到80%。
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关键词
遥感影像
改进最大似然
分类
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Keywords
Remote sensing image
Improved maximum likelihood
Classification
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分类号
TP75
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名双基线极化干涉合成孔径雷达的植被参数提取
被引量：7
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作者
陈曦
张红
王超
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机构
中国科学院研究生院中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室
中国科学院对地观测和数字地球科学中心
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第12期2858-2861,共4页
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基金
国家自然科学基金(40501044
40601058)资助课题
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文摘
由于单基线极化干涉SAR技术(如三阶段法、ESPRIT算法等)反演植被参数的方法受限于具有最小地体幅度比的观测数据,影响冠层或地表有效相位中心的估计,因此往往低估植被的高度。该文通过增加另一个基线的极化干涉SAR数据在一定程度上解决单基线反演技术存在的这个缺陷,并适当改进双基线极化干涉SAR技术,降低植被参数估计的动态偏差,最后用模拟数据和实际数据验证了该方法。
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关键词
合成孔径雷达
极化干涉SAR
双基线
植被参数
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Keywords
SAR
PolInSAR
Dual baseline
Vegetation parameter
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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