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公开(公告)号：CN107688776B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN201710599915.2
申请日：2017-07-21
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种城市水体提取方法，包括以下步骤：获取同一区域的多光谱遥感图像和高分辨率遥感图像并进行预处理；对预处理后的多光谱遥感图像和高分辨率遥感图像进行配准，并基于配准后多光谱遥感图像和高分辨率遥感图像获得堆叠图像；对所述堆叠图像根据地物光谱和形状特征进行过分割，再利用光谱差异度特征对过分割后的对象进行合并，获取水体地物对象；提取所述水体地物对象的空间同质性特征和光谱特征并量化，根据设定的最优阈值实现对水体的准确提取。与现有技术相比，本发明能够实现城市水体的准确、快速提取，其可有效应用于城市规划、环境科学、地理信息制图等多个领域。
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公开(公告)号：CN108053406B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201711145366.8
申请日：2017-11-17
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多分辨率遥感影像的地表覆盖制图方法及装置，所述方法包括以下步骤：1)对Sentinel‑2多分辨率遥感影像进行影像分割，获得多个分割对象；2)根据各所述分割对象的分辨率选取对应的地表覆盖后验概率；3)依次对各分割对象进行面积加权概率统计，获得每一分割对象对各地表覆盖类型的隶属概率值，以隶属概率值最大的地表覆盖类型作为该分割对象的对象地类；4)根据各分割对象的对象地类，完成对整幅影像面向对象的后验概率统计，最终生成地表覆盖制图。与现有技术相比，本发明具有分类精度和制图质量高、能对影像上细小目标进行识别等优点。
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公开(公告)号：CN107688777A
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201710600322.3
申请日：2017-07-21
Applicant: 同济大学
CPC classification number: G06K9/00657 , G06K9/342 , G06K2009/00644
Abstract: 本发明涉及一种协同多源遥感影像的城市绿地提取方法，包括以下步骤：S1、采集高分辨率影像和多光谱影像并进行影像的配准，并对配准后的影像进行堆叠，获取堆叠影像；S2、基于S1中的堆叠影像的地物空谱特征对堆叠影像进行影像分割，并获取最终分割对象；S3、基于S2中的最终分割对象，利用多光谱影像中的光谱信息构造植被光谱指数，选取阈值获得城市绿地信息并制图。与现有技术相比，本发明可快速准确地提取城市绿地情况并进行制图，而且可以广泛应用于城市规划、城市环境评估等领域，有益于城市规划及环保事业的发展。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104933703A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510268401.X
申请日：2015-05-22
Applicant: 同济大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/11 , G06T2207/10032
Abstract: 本发明涉及一种基于水体指数的亚像元级水体提取方法，包括以下步骤：1)水陆混合像元提取；2)水陆端元光谱选取；3)水体丰度估计。与现有技术相比，本发明既能准确提取出影像上以像元级形式存在的水体像元，又能提取出影像上以亚像元形式存在的细小水体信息，从而使得提取结果更加准确。
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公开(公告)号：CN107688777B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201710600322.3
申请日：2017-07-21
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种协同多源遥感影像的城市绿地提取方法，包括以下步骤：S1、采集高分辨率影像和多光谱影像并进行影像的配准，并对配准后的影像进行堆叠，获取堆叠影像；S2、基于S1中的堆叠影像的地物空谱特征对堆叠影像进行影像分割，并获取最终分割对象；S3、基于S2中的最终分割对象，利用多光谱影像中的光谱信息构造植被光谱指数，选取阈值获得城市绿地信息并制图。与现有技术相比，本发明可快速准确地提取城市绿地情况并进行制图，而且可以广泛应用于城市规划、城市环境评估等领域，有益于城市规划及环保事业的发展。
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公开(公告)号：CN104915954B
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201510272030.2
申请日：2015-05-25
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及种基于Landsat OLI多光谱遥感影像的水体自动提取方法,包括以下步骤:1)归化水体指数NDWI的设计及计算;2)水体阈值自动选取;3)获取水体提取结果并制图。与现有技术相比,本发明根据Landsat OLI多光谱遥感影像各波段特点,对其进行波段组合,构造了几种新型归化水体指数,并结合Otsu图像分割算法对遥感影像上水体范围进行自动提取,具有精度高、简单有效等优点。
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公开(公告)号：CN108053406A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711145366.8
申请日：2017-11-17
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多分辨率遥感影像的地表覆盖制图方法及装置，所述方法包括以下步骤：1)对Sentinel‑2多分辨率遥感影像进行影像分割，获得多个分割对象；2)根据各所述分割对象的分辨率选取对应的地表覆盖后验概率；3)依次对各分割对象进行面积加权概率统计，获得每一分割对象对各地表覆盖类型的隶属概率值，以隶属概率值最大的地表覆盖类型作为该分割对象的对象地类；4)根据各分割对象的对象地类，完成对整幅影像面向对象的后验概率统计，最终生成地表覆盖制图。与现有技术相比，本发明具有分类精度和制图质量高、能对影像上细小目标进行识别等优点。
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公开(公告)号：CN107688776A
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201710599915.2
申请日：2017-07-21
Applicant: 同济大学
CPC classification number: G06K9/00637 , G06K9/342 , G06K9/4652 , G06T3/4038 , G06T7/30 , G06T2207/10036 , G06T2207/30181
Abstract: 本发明涉及一种城市水体提取方法，包括以下步骤：获取同一区域的多光谱遥感图像和高分辨率遥感图像并进行预处理；对预处理后的多光谱遥感图像和高分辨率遥感图像进行配准，并基于配准后多光谱遥感图像和高分辨率遥感图像获得堆叠图像；对所述堆叠图像根据地物光谱和形状特征进行过分割，再利用光谱差异度特征对过分割后的对象进行合并，获取水体地物对象；提取所述水体地物对象的空间同质性特征和光谱特征并量化，根据设定的最优阈值实现对水体的准确提取。与现有技术相比，本发明能够实现城市水体的准确、快速提取，其可有效应用于城市规划、环境科学、地理信息制图等多个领域。
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