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基于超像素分割變化特征提取的高鐵環境變化監測

王凱 中國鐵路設計集團有限公司; 天津300251
  • 高分數據
  • 影像匹配
  • 最小噪聲分離
  • 超像素分割

摘要:為了保障高鐵安全有序運營,需要定期進行高鐵沿線運營環境的變化監測,及時發現對高鐵具有威脅的地表目標。采用“高分二號”遙感數據作為數據源,使用改進型多尺度Forstner算法進行特征點提取,完成不同時相影像在空間上的精確匹配。使用SLIC超像素分割算法進行影像對象分割,將影像數據由單一像素轉化為地物對象。對地物樣本對象單元進行統計,確定分類閾值,進行變化區、未變化區、混淆區域的分類,再綜合利用兩個時相的NDVI、NDWI和亮度特征信息對混淆分類區域作進一步分類。在變化區、未變化區各隨機生成100個檢驗點,通過對檢驗點的統計可知:該方法總體精度為91%,有效抑制了“椒鹽噪聲”,使得變化區域邊界與真實地物狀況更加吻合。

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鐵道勘察

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