高分辨率遥感影像可以为小型港口的监管提供有效途径.针对小型港口形态多样、特征难以描述等问题,研究了一种基于概率潜在语义分析(probabilistic latent semantic analysis, PLSA)模型和词袋(bag of words, BoW)模型的小型港口检测方法.该方法首先提取水岸线以缩小搜索范围;然后将灰度直方图、归一化差分水体指数、分形维数特征引入PLSA模型生成特征描述集,将加速鲁棒特征向量引入BoW模型生成视觉词典;根据以上特征描述集和构建的小型港口样本库训练SVM分类器,利用22幅影像进行小型港口检测实验.实验结果表明,相比于只使用常见单一特征或单一模型,该方法的检测结果更佳,耗时更少.
类型: 期刊论文
作者: 毕奇,童心,张济勇,许凯,张涵,秦昆
关键词: 高分遥感影像,小型港口检测,概率潜在语义分析,词袋模型,水岸线提取
来源: 应用科学学报 2019年03期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 工业通用技术及设备,公路与水路运输,自动化技术
单位: 武汉大学遥感信息工程学院,北京洛斯达数字遥感技术有限公司中南分公司,国网经济技术研究院有限公司,中国地质大学(武汉)信息工程学院
基金: 国家重点研发计划基金(No.2016YFB0502603),国家电网公司科技项目基金(No.JYYKJXM(2017)-011)资助
分类号: TP751;U691
页码: 301-312
总页数: 12
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