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基于多时相多光谱红外图像浅层地下目标探测
  • ISSN号:0367-6234
  • 期刊名称:《哈尔滨工业大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TV85[水利工程—水利水电工程]
  • 作者机构:[1]黑龙江省科学院自动化研究所,黑龙江哈尔滨150090, [2]哈尔滨工业大学,黑龙江哈尔滨150090
  • 相关基金:国家自然科学基金(编号60972144)
中文摘要:

从高分辨率卫星图像中高效、准确地自动定位描述桥梁目标具有重要的应用价值。本文针对以往检测精度不高,尤其当河水处于枯水期时检测结果依赖检测窗口的选择等问题,从水域提取出发,在桥梁知识模型指导下,经过目标检测和目标定位过程精确定位描述目标。首次引入桥梁阴影特征,通过对它的提取辅助桥梁目标的检测。提取与目标密切相关的环境要素,提出基于环境要素提取的高分辨遥感图像中水上桥梁目标的定位方法,经过环境要素的联合特征提取和知识规则验证,实验验证本文方法提高了定位检测精度。尤其当河水处于枯水期,本文的检测方法优势尤为明显。以实际高分辨率遥感图像为例,实验结果证实了本文方法的有效性。

英文摘要:

Automatic detection and location of bridges in high-resolution satellite image has an important implication value. In this paper, of the exiting methods are briefly described and analyzed. In consideration of their drawback, a method for automatic recognition of bridges over water is presented, based on bridge knowledge models, composed of two steps: detection and location. Shadow features are extracted for the first time to assist location of targets. Extraction of environment elements ( water, bridge and shadow ) is closely related with targets and combined with verification of knowledge and rules to improve the positioning accuracy. Experiments are executed on the high-resolution remote image, and the results confirm the validity of the prooosed method.

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期刊信息
  • 《哈尔滨工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国工业和信息化部
  • 主办单位:哈尔滨工业大学
  • 主编:冷劲松
  • 地址:哈尔滨市南岗区西大直街92号
  • 邮编:150001
  • 邮箱:
  • 电话:0451-86403427 86414135
  • 国际标准刊号:ISSN:0367-6234
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1235/T
  • 邮发代号:14-67
  • 获奖情况:
  • 2000年获黑龙省科技期刊评比一等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27329