基于k-均值聚类算法的无人机雪域识别测绘

基于k-均值聚类算法的无人机雪域识别测绘

论文摘要

本文介绍了基于k-均值聚类算法无人机航测技术在雪域自动测绘中的应用,通过k-均值聚类算法完成正射影像中的雪域边界识别,区分无雪面域和雪覆盖面域。本文以JD项目中Riz、Piz-E、Piz-W三个实验区块为例,运用无人机在连续积雪和斑块积雪两种情况下进行了现场测绘实验。通过无人机正射影像与红-绿-蓝(RGB)影像、近红外-红-绿(NIRRG)影像、近红外-绿-蓝(NIRGB)影像分别对比分析,证实了在红、绿、蓝波段下均可以完成无人机航测影像雪域识别任务,也进一步说明了在任意波段下无人机均能完成雪域自动识别任务。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 数据采集基本原理
  • 2 正射影像与单色波段光对比分析
  •   2.1 正射影像与蓝波段光对比分析
  •   2.2 正射影像与NIRGB对比分析
  •   2.3 正射影像与RGB对比分析
  • 3 正射影像雪域边界提取实例分析
  • 4 正射影像雪域地上物倒影识别
  • 5 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 李益强

    关键词: 均值聚类,无人机,自动测绘

    来源: 北京测绘 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 自然地理学和测绘学

    单位: 广东工贸职业技术学院

    分类号: P23

    DOI: 10.19580/j.cnki.1007-3000.2019.04.005

    页码: 387-390

    总页数: 4

    文件大小: 1636K

    下载量: 64

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