【摘 要】
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从高空间分辨率遥感影像中提取河流具有诸多重要意义。目前大多数方法致力于从河流的光谱特征或纹理特征出发提取河流,但对于存在同物异谱或异物同谱现象、纹理分析尺度难以
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“城镇化进程中基于蚁群行为规则的滇池流域不透水表面扩张智能体建模与模拟”(编号:41461038),云南省大学生创新创业训练计划项目“基于面向对象遥感影像分割的怒江流域泥石流孕育区域识别”,国家自然科学基金项目“基于深度迁移学习的遥感影像中泥石流孕灾沟谷识别-以云南省为例”(编号:61966040)共同资助
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从高空间分辨率遥感影像中提取河流具有诸多重要意义。目前大多数方法致力于从河流的光谱特征或纹理特征出发提取河流,但对于存在同物异谱或异物同谱现象、纹理分析尺度难以确定或噪声严重的的图像,基于水体光谱分析或纹理分析的方法并不十分适用。高空间分辨率图像中的河流一般结构不规则,更可能由于各种原因致使河流的局部与整体拥有不一样的光谱特征和纹理特征,然而在一些遥感图像中,河流可能在大范围内具有近似一致的宽度,基于此,提出了结合笔画宽度变换(stroke width transform,SWT)和几何特征集(geome
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