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文件名称: 建筑物图像的自动分析和非常高分辨率的卫星图像:主题包括:收集高分辨率(VHR)卫星图像(分辨率小于5米),使用Python进行一些脚本编程,为了:-加载图像; -用不同的方法估算建筑物的占地面积和统计数据; -做一些信息,从输入中派生工作-
  所属分类: 其它
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  上传时间: 2021-02-17
  提 供 者: weixin_********
 详细说明:高度高分辨率卫星图像的建筑脚印自动分析 主题包括:收集超高分辨率(VHR)卫星图像(分辨率小于5米) 在Python中进行一些脚本/编程,以便: 加载图像; 用不同的方法估算建筑物的占地面积和统计数据; 做一些信息,从输入中派生工作。 在项目期间,对象检测的问题采用了一种新颖的,自底向上的仿真方法: 栅格像元将转换为numpy数组 单元格之间的邻居关系可以通过以下方式创建:Moore或von Neumann邻居模型 相似(带值)和相邻像元应连接到一组像元(组): 可以评估组内聚力(例如,相似度指数,RMSE) 组函数(在迭代过程中在组上调用): 面积(单元数) 内部单元/外部单元(可以通过邻居计数来计算) 组周长:可以从外部单元获取 包括Kong? (Kong数) 周边按键,角度衍生 邻居组等... 通过迭代调用组函数,组可以相互连接。 可以从建筑物中查询建筑物:
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