基于小波的高分辨率遥感影像纹理分类方法研究

在基于小波的纹理分类算法的基础上,提出了逐点特征加权和活动窗口算法,使小波纹理分析能够用于高分辨率遥感影像的分类。逐点特征加权算法用样本的均值和方差构造偏离量,对纹理特征进行自适应加权。实验结果表明,本文提出的算法能够有效地提高分类精度,使地物的内部和边缘的分类效果都得到改善。

面向地基激光点云的树木枝叶分离

地面激光扫描技术为树木三维信息的获取提供了一种高效、准确的手段。针对目前树木点云枝叶分离方法复杂、自动化程度较低、效果不理想等问题,提出了一种结合最短路径分析与图分割算法的树木点云枝叶分离方法。该方法首先利用最短路径分析算法构建了枝干骨架,在此基础上选择骨架邻近点提取枝干点云,然后利用图分割算法补全主要枝干中漏分的点,实现高精度的枝叶分离。以开源数据中平均点间距不同的树木点云为例,该方法对三类数据的分类精度分别达到0.9697、0.9469和0.9314,kappa系数均在0.84以上,可以有效解决树木细小枝干提取不完整以及枝干漏分离等问题。研究结果表明,所提方法能够有效分离树木点云中的树叶点和枝干点,且鲁棒性较高,为后续的枝干结构特征提取提供了技术支持。