中央高校基本科研业务费专项资金(CHD2012TD001)
- 作品数：3 被引量：25H指数：2
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- 基于car(p,q)模型和数学形态学理论的LiDAR点云数据滤波被引量：16
- 2012年
- 在分析现有的LiDAR点云数据后处理方法的基础上,提出一种点云数据"分步"滤波方法。首先对LiDAR点云数据进行数学形态学"粗"滤波,得到"地面点假设"和"非地面点假设"。然后引入顾及因果关系的自回归模型(car模型)对两类点云数据假设进行模型化处理和假设检验,根据假设检验的结果判断地面点和非地面点,最终得到可靠的分类结果。与单纯的"最小二乘拟合预测法"或"数学形态学"方法进行比较,证明"分步"处理的思想用于LiDAR点云数据分类处理的可靠性。
- 隋立春杨耘
- 基于多级空间上下文LR-CRFs模型的高分辨率影像分类
- 2013年
- 充分表达和利用目标空间上下文及语义信息是提高高空间分辨率影像分类精度的关键技术,而条件随机场(CRFs)在目标空间上下文建模以及分类预测方面有其独特优势。但是,基于单一尺度分析的CRFs模型存在不能反映目标多层次空间结构及语义关系的问题,因此针对城区高分辨率影像土地利用/覆盖分类问题,在面向对象分类框架下,提出了一种多级空间上下文LRCRFs模型。该模型定义如下:首先,将影像进行对象层、目标层及场景层的分层表达及分层特征提取,并进行"对象-目标-场景"的逐层关联;其次,采用逻辑回归(LR)分类器定义CRFs模型的关联势函数,利用分层特征加权的Potts函数定义交互势函数;采用最大-积消息传递算法对该模型进行近似推理。利用IKONOS多光谱影像及大比例尺真彩色航空影像进行试验的结果表明:多级空间上下文LR-CRFs模型分类精度高于单一尺度的基于像素层或对象层分割的LR-CRFs模型,其精度平均分别提高了4.63%和2.22%;该方法在一定意义上也缓解了面向对象分类方法中分类结果对分割尺度的依赖程度。
- 杨耘徐丽贾鹏
- 关键词：条件随机场高分辨率遥感影像分类
- 基于GIS的山区农用地定级方法研究被引量：9
- 2014年
- 为探索提高山区县级农用地定级结果精度,以柞水县为例,基于GIS技术,运用特尔菲法及直线法、缓冲区法和最短路径法,建立定级因素体系,采用相应方法对各因素进行赋分和量化,在此基础上求算定级指数,初步划分农用地级别,通过级差收益检验、相关性检验及相关专家论证确定级别划分结果。研究结果表明,该方法可快速、准确划分出农用地级别。研究结果可为山区农用地定级的开展提供思路和参考方法,也可为全面掌握和科学量化农用地质量、促进其合理利用提供科学依据。
- 许晓婷隋立春李芹芳蒋敏房欣宜
- 关键词：农用地定级因素法GIS技术
