一种改进的高分辨率遥感影像分割算法的中期报告.docx

该【一种改进的高分辨率遥感影像分割算法的中期报告 】是由【niuww】上传分享，beplayapp体育下载一共【2】页，该beplayapp体育下载可以免费在线阅读，需要了解更多关于【一种改进的高分辨率遥感影像分割算法的中期报告 】的内容，可以使用beplayapp体育下载的站内搜索功能，选择自己适合的beplayapp体育下载，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此beplayapp体育下载到您的设备，方便您编辑和打印。一种改进的高分辨率遥感影像分割算法的中期报告背景介绍:高分辨率遥感影像分割是遥感图像处理领域中的关键问题之一。它可应用于许多领域,如土地利用/覆盖分类、城市规划、环境监测等。当前的分割算法主要有基于像素的和基于对象的两类。基于像素的方法使用像素作为分割的基本单元,其结果通常受到各种因素的影响,包括噪声、阴影、相邻像素的强度值等。基于对象的方法通过将同一物体或物体部分划分为一个对象,对像素级干扰灵敏度低。但是由于遥感影像中物体的形状、大小、位置等因素较为复杂,传统的分割算法在提高分类精度、保留纹理细节以及处理不规则形状等方面仍存在较大的局限性。算法简介:本文提出了一种改进的高分辨率遥感影像分割算法,该算法主要包括以下几个步骤::对原始遥感影像进行预处理,包括去除噪声、纠正几何变形、调整对比度等操作。:将预处理后的影像进行分割,通过针对不同场景采用不同的分割策略,结合支持向量机和卷积神经网络等方法,有效地提高了分割效果。:从分割结果中提取目标对象,主要应用于基于对象分割方法中。:对提取的对象进行土地利用/覆盖分类、建筑物识别等操作。实验结果:本文在一个高分辨率遥感影像数据集上对所提出的算法进行了实验。结果表明,该算法相较于传统的基于像素和基于对象的分割算法,在分类精度、纹理细节保留以及不规则形状处理等方面均有显著的改进。未来展望:该算法仍有部分缺陷,例如算法效率低、噪声处理等方面需要进一步改进。未来我们将探索使用图像生成对抗网络等深度学****方法,进一步改进我们的分割算法。