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融合边缘特征与区域特征的高分辨率遥感图像分割方法被引量：3: 2012年; 利用图像的边缘特征和区域特征，设计了一种能实现分割对象边缘精确、对象内部一致性好的分割效果的高分辨率遥感图像分割方法。首先采用canny方法获得边缘，并采用形态学方法改善边缘平滑与间断问题；再利用mean shift方法对图像进行边缘保持的滤波操作；最后，融合边缘特征与区域特征，利用mean shift方法实现图像分割。通过对高分辨率遥感图像进行试验，得到了边缘精确且平滑的区域内部更加一致的分割结果，且在很大程度上消除了欠分割和过分割情况。; 朱俊杰杜小平范湘涛郭华东; 关键词：高分辨率

一种改进的多尺度分形网络演化分割方法被引量：12: 2014年; 面向对象技术是提高高分辨率图像分类精度的关键技术之一。针对eCognition的分形网络演化分割算法仅仅采用光谱特征和形状特征进行图像多尺度分割的不足,提出了将边缘特征引入其分割过程中,以提高多尺度分割的效果,来获得边缘平滑且分割对象与实际地物更加一致的分割结果,从而改善eCognition的分形网络演化分割方法中存在的过分割、欠分割和边缘粗糙等情况。通过实验,证明了引入边缘特征的分形网络演化分割方法提高了图像分割结果,减小了过分割和欠分割的产生,使得分割结果与实际地物更加一致。; 朱俊杰杜小平范湘涛郭华东; 关键词：面向对象光谱

三种图像分割算法的对比及图像分割方法的改进被引量：23: 2014年; 通过研究图像分割算法的原理和实验对比,可以发现标记分水岭分割方法是以边缘特性为基础,通过设置光谱特征标记来分割图像,其分割结果边缘精度高,但是仍然存在较为严重的过分割和欠分割情况。而mean shift分割方法和eCognition分割方法是以光谱特征为分割依据的分割方法,虽然它们分割结果的过分割和欠分割情况较少,但是分割对象的边缘精度较差。分析以上存在的问题后,通过融合边缘特征和区域特征,并且依据一定的特征来选择种子点,尽量避免种子点选择在边缘区,从而实现提高图像分割的效果。通过实验取得了好的分割效果,说明改进的图像分割方法是可行的。; 朱俊杰杜小平范湘涛郭华东; 关键词：SHIFT 种子点

遥感数据的温度反演方法及其试验算例被引量：3: 2011年; 我国是一个冻土分布较多的国家,以前利用遥感图像对冻土的研究与应用主要体现在冻土亚类划分等方面。红外遥感图像能够反演地表温度,而冻土区在不同亚类别地区,其地表温度也具有一定的差异性,因此本文在介绍了几种温度反演方法的基础上,利用Aster数据对冻土区地表温度进行了反演和分析。通过分析和研究,发现Aster数据能够反演冻土区地表温度,能够为冻土区铁路选址提供有用的信息,是一种非常实用的方法。; 张戎垦朱俊杰范湘涛; 关键词：温度反演

基于ICESat/GLAS数据的中国典型区域SRTM与ASTER GDEM高程精度评价被引量：54: 2013年; 航天飞机雷达地形测绘(shuttle radar topography mission,SRTM)和先进星载热发射和反射辐射成像仪全球数字高程模型(advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer global digital elevation model,ASTER GDEM)提供了全球覆盖面积最广的数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据,但其高程精度还未得到充分验证,传统地面测量方法很难适用于验证大面积范围的DEM精度.以冰、云和陆地高程卫星/地学激光测高系统(ICESat/GLAS)高程数据为参考,综合利用地理信息系统(geographic information system,GIS)空间分析、三维可视化与统计分析方法,对中国典型低海拔沿海平原地区和高海拔山地的两种DEM数据高程精度进行了对比分析.结果表明,高程值小于20m的低海拔地区,SRTM高程精度达到2.39m,ASTER GDEM的精度达到4.83m,均远远高于这两种数据的标称精度;而在西南山地,这两种DEM的精度大约为20m,与标称精度相当.最后,建立了ICESat/GLAS与SRTM和ASTER GDEM的一元线性回归模型,该模型具有较高的拟合度和显著线性关系,可用于改善这两种DEM的高程精度.; 杜小平郭华东范湘涛朱俊杰严珍珍詹勤; 关键词：数字高程模型遥感

图像多尺度边缘检测及图像多尺度分割研究被引量：4: 2013年; 提出了一种改变Canny阈值的图像多尺度边缘检测方法,该方法有效保持了边缘位置精度,不同尺度下的边缘之间不存在位移;利用多尺度边缘特征与多尺度光谱特征,实现了融合两种特征的图像多尺度分割,能够有效降低过分割和欠分割现象,使得分割结果更忠实于原地物。; 朱俊杰杜小平范湘涛郭华东; 关键词：光谱特征多尺度特征图像分割

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国家自然科学基金(41071274)