法在此不再细述。在绘图过程中不要只绘制所需对象，应当尽关系。高分辨率遥感卫星影像的河流提取方法研究原稿。绘图过程可以采用两种方法是基于卫星影像处理软件，如等专业软件或其他自开发软件绘制矢量数据，再将矢量数据导入地图数据库是将处理后影像导入制图软件作为底图进行矢量化。由于制图软件各不相同，具体矢量化方法区分不同地物之间的差异普遍利用光谱特征这个遥感影像的本质特征对地物特征进行提取。但由于光谱特征是由目标物的颜色灰度或颜色波段间的作为光谱特征值，系列研究实验证明单的特征值提取地物效果较差，所以本文希望通过综合地物光谱曲线特征以及地理学特征，选择另外多个光影像中表现出清晰的长条状，形如丝带。所以将河流的这种区别于其他各种地物的特殊特性加以利用，从而提高提取效果，地物目标区域的几何形状特征参数主要有周长面积体态比方位角边界矩阵及形状系数等。目标像素的灰度值与周围上下左右相邻的像素中个像素的灰度值满足种特高分辨率遥感卫星影像的河流提取方法研究原稿.度的卫星影像。影像纠正后图像有些模糊，可以使软件对其进行锐化处理，并调整颜色，使不同信息区分更加明显。另外要做的项工作是投影变换，为了在纠正影像时更容易地对照地图数据库进行选点，最好将卫星影像变换成与用户的地图数据库相同的投影方式。纠正卫星影像要根据制图由目标物的颜色灰度或颜色波段间的作为光谱特征值，系列研究实验证明单的特征值提取地物效果较差，所以本文希望通过综合地物光谱曲线特征以及地理学特征，选择另外多个光谱特征值作为光谱特征统计量。特征值求区域平均值针对整幅遥感影像或者影像中的个区域，将所有像素灰理想的河流。但实际应用中，情况复杂时，该方法还需继续完善。在使用卫星影像之前必须对它进行处理，影像下载后需要先将不同波段影像合成假彩色图像，以利于判读卫星影像中的相关信息。影像合成后利用对应比例尺的地形图或大比例尺地形图对影像进行几何纠正，生成高精量的约束使得目标更加精准，尤其是几何特征使得小尺寸地物得以排除。所以认为，综合特征的利用即克服了同谱异物纹理特征相似不同地物形状相似或相同等难以区分的问题，又缩短了运行时间，提高了河流目标的精准度，能提取出理想的河流。但实际应用中，情况复杂时，该方法还需显示出提取算法的好坏。其中遗漏误差指的是将提取的线性目标错误地看做是背景或者噪声而未提取出来所引起的误差率，冗余误差指的是误把背景看做是线性目标所引起的错误判断率。现对原始影像分别采用单纯的光谱，纹理信息及本文提出的综合特征提取的结果求取平均值进行定性，续完善。高分辨率遥感影像中河流的特征描述。根据高分辨率遥感卫星影像具有高分辨率的属性，以传统波谱特征为基础综合运用纹理特征和形状特征来识别不同类型的河流。早期区分不同地物之间的差异普遍利用光谱特征这个遥感影像的本质特征对地物特征进行提取。但由于光谱特征是。绘图过程可以采用两种方法是基于卫星影像处理软件，如等专业软件或其他自开发软件绘制矢量数据，再将矢量数据导入地图数据库是将处理后影像导入制图软件作为底图进行矢量化。由于制图软件各不相同，具体矢量化方法在此不再细述。在绘图过程中不要只绘制所需对象，应当尽并调整颜色，使不同信息区分更加明显。另外要做的项工作是投影变换，为了在纠正影像时更容易地对照地图数据库进行选点，最好将卫星影像变换成与用户的地图数据库相同的投影方式。纠正卫星影像要根据制图需要来决定纠正的精确度，如果要得到精纠正影像就必须选取较多的平均分制作般的出版地图，不是导航地图，如果制作导航地图就必须进行精确纠正。高分辨率遥感卫星影像的河流提取方法研究原稿。摘要近年来，随着对地观测技术和遥感技术的发展，遥感图像信息处理技术也有了很大的发展，其应用领域从传统的农林监测地质勘探和大气监测等拓展到海值相加求平均得到图像的平均值。对于个多通道的图像对象每个光谱对应的图像对象均可以使用。特征值求阶统计特征标准差标准差用来说明每个通道的阶统计与各通道之间的相连关系。所以多特征描述成为河网提取的必然发展趋势因为高分辨率遥感卫星影像的高分辨率特性，河流在续完善。高分辨率遥感影像中河流的特征描述。根据高分辨率遥感卫星影像具有高分辨率的属性，以传统波谱特征为基础综合运用纹理特征和形状特征来识别不同类型的河流。早期区分不同地物之间的差异普遍利用光谱特征这个遥感影像的本质特征对地物特征进行提取。但由于光谱特征是度的卫星影像。影像纠正后图像有些模糊，可以使软件对其进行锐化处理，并调整颜色，使不同信息区分更加明显。另外要做的项工作是投影变换，为了在纠正影像时更容易地对照地图数据库进行选点，最好将卫星影像变换成与用户的地图数据库相同的投影方式。纠正卫星影像要根据制图性的影像特征，减少了大量数据的处理，同时多种特征量的约束使得目标更加精准，尤其是几何特征使得小尺寸地物得以排除。所以认为，综合特征的利用即克服了同谱异物纹理特征相似不同地物形状相似或相同等难以区分的问题，又缩短了运行时间，提高了河流目标的精准度，能提取出高分辨率遥感卫星影像的河流提取方法研究原稿.布点，工作量比较大如果只是需要条并且要求精度不高，只进行粗纠正即可，如制作小比例尺地图时就可以采用这种方法，粗纠正后根据此道路与其他要素的相对位置关系，将更新到地图数据库中。当然，我们是制作般的出版地图，不是导航地图，如果制作导航地图就必须进行精确纠度的卫星影像。影像纠正后图像有些模糊，可以使软件对其进行锐化处理，并调整颜色，使不同信息区分更加明显。另外要做的项工作是投影变换，为了在纠正影像时更容易地对照地图数据库进行选点，最好将卫星影像变换成与用户的地图数据库相同的投影方式。纠正卫星影像要根据制图卫星影像之前必须对它进行处理，影像下载后需要先将不同波段影像合成假彩色图像，以利于判读卫星影像中的相关信息。影像合成后利用对应比例尺的地形图或大比例尺地形图对影像进行几何纠正，生成高精度的卫星影像。影像纠正后图像有些模糊，可以使软件对其进行锐化处理流结果的准确率，遗漏误差，冗余误差。这个指标可以显示出提取算法的好坏。其中遗漏误差指的是将提取的线性目标错误地看做是背景或者噪声而未提取出来所引起的误差率，冗余误差指的是误把背景看做是线性目标所引起的错误判断率。现对原始影像分别采用单纯的光谱，纹理信息及监测军事情报环境治理等许多方面。随着数字图像处理技术的发展和实际应用的需求，遥感图像的目标提取图像理解以及识别成为遥感图像处理中的重要内容。因此，根据河流在高分辨率卫星遥感图像中的特性，利用子图像块统计特征和区域标记的方法对河流区域进行检测和分割。在使用续完善。高分辨率遥感影像中河流的特征描述。根据高分辨率遥感卫星影像具有高分辨率的属性，以传统波谱特征为基础综合运用纹理特征和形状特征来识别不同类型的河流。早期区分不同地物之间的差异普遍利用光谱特征这个遥感影像的本质特征对地物特征进行提取。但由于光谱特征是要来决定纠正的精确度，如果要得到精纠正影像就必须选取较多的平均分布点，工作量比较大如果只是需要条并且要求精度不高，只进行粗纠正即可，如制作小比例尺地图时就可以采用这种方法，粗纠正后根据此道路与其他要素的相对位置关系，将更新到地图数据库中。当然，我们是理想的河流。但实际应用中，情况复杂时，该方法还需继续完善。在使用卫星影像之前必须对它进行处理，影像下载后需要先将不同波段影像合成假彩色图像，以利于判读卫星影像中的相关信息。影像合成后利用对应比例尺的地形图或大比例尺地形图对影像进行几何纠正，生成高精尽可能绘制出所需对象的周围参照对象，特别是待更新的地图数据中已有的对象。这样，不但可以验证绘制的地图数据的准确性，而且可以针对其中的小偏差进行再纠正。根据预提取的河流等线性目标的长度，分别计算各种算法提取河流结果的准确率，遗漏误差，冗余误差。这个指标可以本文提出的综合特征提取的结果求取平均值进行定性，定量分析与评价，提出种多特征综合利用的方法从高分辨率遥感影像中提取河流。由于高分辨率遥感卫星影像光谱信息包含数据量巨大，所以单纯地利用光谱信息并没有像所想的那样节省时间，反而是多特征综合法通过分析提取具有代高分辨率遥感卫星影像的河流提取方法研究原稿.度的卫星影像。影像纠正后图像有些模糊，可以使软件对其进行锐化处理，并调整颜色，使不同信息区分更加明显。另外要做的项工作是投影变换，为了在纠正影像时更容易地对照地图数据库进行选点，最好将卫星影像变换成与用户的地图数据库相同的投影方式。纠正卫星影像要根据制图在此不再细述。在绘图过程中不要只绘制所需对象，应当尽可能绘制出所需对象的周围参照对象，特别是待更新的地图数据中已有的对象。这样，不但可以验证绘制的地图数据的准确性，而且可以针对其中的小偏差进行再纠正。根据预提取的河流等线性目标的长度，分别计算各种算法提取理想的河流。但实际应用中，情况复杂时，该方法还需继续完善。在使用卫星影像之前必须对它进行处理，影像下载后需要先将不同波段影像合成假彩色图像，以利于判读卫星影像中的相关信息。影像合成后利用对应比例尺的地形图或大比例尺地形图对影像进行几何纠正，生成高精谱特征值作为光谱特征统计量。特征值求区域平均值针对整幅遥感影像或者影像中的个区域，将所有像素灰度值相加求平均得到图像的平均值。对于个多通道的图像对象每个光谱对应的图像对象均可以使用。特征值求阶统计特征标准差标准差用来说明每个通道的阶统计与各通道之间的相定的相似性准则。所以多特征描述成为河网提取的必然发展趋势。高分辨率遥感卫星影像的河流提取方法研究原稿。高分辨率遥感影像中河流的特征描述。根据高分辨率遥感卫星影像具有高分辨率的属性，以传统波谱特征为基础综合运用纹理特征和形状特征来识别不同类型的河流。早