【摘 要】
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鉴于由于类型、规模、自然环境等的差异,不同港口在高分遥感影像上表现出的形状、方向、纹理等特征往往具有较大差异,因而利用低层特征在高分遥感影像上进行港口检测面临较大
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB0505402);国家自然科学基金(41171327、41201379);高分综合交通遥感应用示范系统(一期)(07-Y30B10-9001-14/16)
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鉴于由于类型、规模、自然环境等的差异,不同港口在高分遥感影像上表现出的形状、方向、纹理等特征往往具有较大差异,因而利用低层特征在高分遥感影像上进行港口检测面临较大挑战,提出一种利用非监督提取算法提取高分遥感影像中层特征用于港口检测的方法。该方法通过对大量样本的自主学习,提取能够识别港口的可分图斑作为中层特征表达,再用词袋模型构建基于可分图斑的特征向量,并利用SVM分类器检测港口。最后,探讨了可分图斑提取算法中相关参数设置对检测结果的影响,并利用测试影像集对该方法进行了验证,结果表明其检测正确率达97.5%
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技