多尺度引导滤波对多光谱遥感影像分类精度的影响

由于地物的复杂多样性,准确识别其分类精度对遥感数据处理具有重要意义。为提高多光谱遥感数据的分类精度,本文以Landsat 8数据为基础,提出不同尺度引导滤波特征融合NDVI与NDBI的方法,进行多光谱遥感图像的分类。首先,提取多光谱数据第一主成分作为引导图像,原图像为输入图像,依次提取滤波半径为2、4、6、8的引导滤波特征集;然后,将不同滤波半径的引导滤波特征集与图像NDVI与NDBI特征进行融合,采用支持向量机的方法进行监督分类,以此探究不同尺度的引导滤波对多光谱遥感影像分类精度的影响。试验结果表明:①引导滤波在去除噪声的同时能够较好地保留图像的边缘特征;②引导滤波可以提高多光谱遥感影像的分类精度,不同大小引导滤波半径图像在分类方面与原图像相比,较其分类精度均有不同程度的提升,最高总体精度达99.7763%,Kappa系数为0.9971;③不同尺度的引导滤波会得到不同的分类结果,当滤波半径R=2时,图像的分类精度最高。

基于倾斜摄影技术的河道划界方法及其应用

由于大部分河道周边地形复杂,传统方法划界工作程序复杂,任务量大,效率低,因此,本文提出采用无人机倾斜摄影测量技术结合现代制图方法来确定河道界线的新方法。该方法通过无人机倾斜摄影测量技术来获取完整的河道地形,采用现代测图方法得到河道纵横断面数据,利用基础数据通过水文计算方法得到洪水位线,根据国家规范使用制图软件得到准确的河道管理界线。研究结果表明:通过无人机倾斜摄影测量技术结合现代制图方法推算河道界线方法可行,极大地减轻了河道划界工作量,划界效率显著提升。研究成果可为我国河道管理部门提供一种快速高效的河道划界新方法。