【摘 要】
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南海珊瑚岛礁资源极为丰富,实时、快速、高效、准确地获取大范围珊瑚岛礁地貌遥感信息具有现实意义。研究提出了一种双尺度转化下的模型与数据混合驱动的岛礁地貌信息提取框
【机 构】
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南京大学地理与海洋科学学院; 南京大学中国南海研究协同创新中心; 南京大学江苏省地理信息技术重点实验室; 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心;
【基金项目】
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国家高科技研究发展计划(863计划)课题(2012AA12A406-1);国家自然科学基金项目(41471068,41171325,41230751,J1103408);新世纪优秀人才支持计划(NCET-12-0264)
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南海珊瑚岛礁资源极为丰富,实时、快速、高效、准确地获取大范围珊瑚岛礁地貌遥感信息具有现实意义。研究提出了一种双尺度转化下的模型与数据混合驱动的岛礁地貌信息提取框架,并设计了珊瑚岛礁地貌分类体系及相应技术流程:首先采用自上而下模型驱动的GVF Snake模型进行宏观地理分带的粗分割,然后采用自下而上数据驱动的云影极值抑制下多阈值OTSU分类算法进行微观地貌类型的精细分类,最终利用区域生长算法提取离散分布的暗沙、暗滩等浅水地貌单元。针对西沙永乐环礁利用CBERS-02B数据进行实验,精度验证表明:珊瑚岛礁地貌遥感信息提取方法总体精度优于经典数据驱动的监督分类算法,且具有抗噪能力强、顾及空间拓扑关系、自动灵活等特点。
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