中科星图GVE(案例)——AI采样区域的过火区域的自动提取
【摘要】 目录简介函数gve.Services.AI.burnedAreaExtraction(fromGridRes)代码结果简介自动提取AI采样区域的过火区域是一个复杂的问题,需要利用图像处理和机器学习算法来实现。下面是一个基本的方法来自动提取AI采样区域的过火区域:图像预处理:首先,对采样区域的图像进行预处理。可以使用图像增强技术,例如直方图均衡化或对比度增强,以提高图像的质量和可视化效果。...
目录
gve.Services.AI.burnedAreaExtraction(fromGridRes)
简介
自动提取AI采样区域的过火区域是一个复杂的问题,需要利用图像处理和机器学习算法来实现。
下面是一个基本的方法来自动提取AI采样区域的过火区域:
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图像预处理:首先,对采样区域的图像进行预处理。可以使用图像增强技术,例如直方图均衡化或对比度增强,以提高图像的质量和可视化效果。
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特征提取:使用计算机视觉算法,例如边缘检测、纹理特征提取或颜色特征提取,来提取图像中的特征。这些特征可以用来区分过火区域和非过火区域。
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分割和分类:利用图像分割算法,例如阈值分割、区域生长或基于图的分割,将图像分割成多个区域。然后,使用监督学习算法(如支持向量机、随机森林或卷积神经网络)对这些区域进行分类,将其标记为过火区域或非过火区域。
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后处理:对分类结果进行后处理,例如去除误分类的区域或填充空洞。还可以进行形态学操作,例如膨胀和腐蚀,以去除图像中的噪声和不规则边界。
需要注意的是,以上方法是一个基本的框架,可以根据具体情况进行适当的调整和改进。此外,由于火灾图像的复杂性和多变性,可能无法完全准确地提取过火区域,因此人工的手动检查和修正是必要的。
函数
gve.Services.AI.burnedAreaExtraction(fromGridRes)
过火区域识别
方法参数
- fromGridRes( Image ImageCollection )
image实例
返回值: FeatureCollection
代码
结果
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