基于多尺度层的遥感影像分类问题研究

近年来,基于面向对象的遥感影像分类方法已经被广泛使用,这种方法与传统的基于像元的分类方法相比较,精度较高,是以对象作为分类的最小单元,所以,对于面向对象的分类方法其关键就是如何获取较高精度的对象,本文是在对遥感影像进行不同尺度分割的基础上,得到不同尺度的对象,然后依据对象的分割精度,选择相应尺度再进行分类。实验证明,这种方法可以有效提高遥感影像的分类精度。

基于GDAL的遥感影像快速读取与显示方法研究

随着计算机技术的发展,图像处理功能越来越强大,对于遥感影像而言,由于其数据量庞大,使得其处理过程耗时较多,如何能够快速地进行遥感影像处理是当前亟待解决的问题,特别是对于一些特殊格式的数据,一般软件处理起来,速度很慢,比如说TIFF格式,由于其按波段来存储数据,所以对于多光谱甚至高光谱数据而言,处理过程将非常艰难,鉴于此,本文设计了一种基于GDAL开源库的快读读取TIFF格式影像数据,实验证明,这种方法有效提高了TIFF格式影像的处理速度。

基于高分辨率遥感影像的城市规划设计研究

高分辨率遥感影像由于其具有较高的空间分辨率,可以使得我们获取更丰富的地物细节信息,从而提高地物类别判定的准确性。近年来,高分辨率遥感影像在城市规划设计中应用广泛,特别是二、三线城市,其面积并不是非常大,但是地物分布比较密集,这就使得我们要更准确地获取地物类别分布信息,从而为接下来的城市规划设计提供基础资料。本文就是利用高分辨率遥感影像进行地物类别的判定,并且依据判定结果对某地城市规划建设提供了宝贵意见。

基于SRTM数据生成地面高程模型技术研究

目前,对于一般地形图的制作主要依托野外数据采集和内业计算机成图。这种方法,虽然制图精度较高,但是制图速度慢、制图成本高以及制作过程专业、复杂一直是其待解决的问题。对于一些高程精度要求不高,主要研究地形起伏趋势的区域而言,可采用SRTM数据在Global Mapper平台下,生成地面高程模型。这种方法不再需要野外数据采集,速度快,成本低,为地形图的制作又提供了一个新的思路和方法。