一种基于缨帽变换的洪水淹没范围遥感信息提取方法及装置.docxVIP

一种基于缨帽变换的洪水淹没范围遥感信息提取方法及装置 近年来，洪水淹没范围的遥感信息提取受到了广泛的关注，其用于对健康自然生态系统的解释以及社会经济变化的识别等方面明显增加了重要性。随着现代遥感技术的发展，遥感影像获取技术已经达到了高精度、大规模、连续性和快速之趋势，相应的，从遥感影像中提取洪水淹没范围也成为研究的热点课题。 缨帽变换是一种称为梯度增加的图像处理技术，用于检测图像中的边缘，特别是亮度有限变化的边缘，可有效地检测洪水淹没范围，并且性能优于其他传统方法。然而，由于自然环境变化，在城市环境中，因为建筑物、公路、污水管线等辅助元素，地物边缘变得不够清晰，使得缨帽变换效果受到一定影响。 为了提高洪水淹没范围的遥感信息提取效果，本文提出了一种基于缨帽变换的洪水淹没范围遥感信息提取方法及装置。首先，我们使用一种新型的机器学习算法，即分类过程和核方法，对遥感影像数据进行分割，从而将洪水淹没的地区与健康的地区分开。其次，基于缨帽变换的计算完成，以检测地物边缘特征，从而精确地提取出洪水淹没范围。最后，采用形状分析和分类识别方法，进一步提出洪水淹没范围内的详细空间区域。 验证结果表明，基于缨帽变换的洪水淹没范围遥感信息提取方法及装置和传统方法相比具有更高的准确率，并可以有效识别健康植被和洪水淹没地区的边界，从而更准确有效的提供洪水淹没范围的遥感信息。因此，本文提出的基于缨帽变换的洪水淹没范围遥感信息提取方法及装置具有较高的应用价值，可以为健康自然系统、社会经济变化的信息提取提供参考。