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国家自然科学基金(41201451)

作品数:2 被引量:26H指数:2
相关作者:张华史文中苗则朗郝明更多>>
相关机构:中国矿业大学武汉大学香港理工大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金江苏高校优势学科建设工程项目国家科技支撑计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术建筑科学天文地球更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇天文地球
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇建筑科学

主题

  • 1篇道路中心线
  • 1篇自动提取方法
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇建筑
  • 1篇建筑物
  • 1篇高分辨率影像
  • 1篇LIDAR数...
  • 1篇LIDAR

机构

  • 2篇中国矿业大学
  • 1篇武汉大学
  • 1篇香港理工大学

作者

  • 2篇史文中
  • 2篇张华
  • 1篇郝明
  • 1篇苗则朗

传媒

  • 1篇测绘通报
  • 1篇中国矿业大学...

年份

  • 1篇2014
  • 1篇2013
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
一种高分辨率影像道路中心线提取算法被引量:18
2013年
针对传统道路提取算法欠缺几何特征的考虑以及中心线提取不光滑的问题,提出一种基于形状特征和多元自适应样条回归(MARS)的遥感影像道路中心线提取算法.算法首先改进了传统的长宽比指数,然后利用该指数对遥感影像分割结果进行滤波,提取线性特征;在此基础上,结合光谱特征从线性特征中提取纯净道路段,最后利用多元自适应样条回归算法提取道路中心线.采用Matlab语言编程实现道路提取算法,并采用3幅高分辨率遥感影像对算法进行了验证.试验结果表明:改进后的长宽比指数可以有效地提取线性特征;同时,相比于传统的道路中心线提取算法,利用多元自适应样条回归算法提取的中心线更加光滑.
苗则朗史文中张华
关键词:高分辨率影像
一种基于LiDAR数据的建筑物自动提取方法被引量:8
2014年
基于LiDAR点云数据,提出一种由粗到细的建筑物自动提取方法。首先利用ISODATA算法对LiDAR数据生成的DSM进行聚类;在此基础之上依据建筑物的面积、地面点的高度差和坡度信息进行建筑物粗提取;最后利用地物的空间邻域关系对粗提取到的建筑物进行精处理。试验结果表明,该方法可得到较高精度的建筑物信息。
郝明史文中张华
关键词:LIDAR
共1页<1>
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