中科星图GVE(AI案例)——AI提取采样区域的水体区域
【摘要】 简介要提取采样区域的水体区域,可以使用计算机视觉技术和图像处理算法来实现。下面是一个可能的解决方案:预处理图像:首先,对采样区域的图像进行预处理。这包括消除图像中的噪声、增强对比度以及进行图像的平滑处理。水体识别:使用图像分割算法来识别图像中的水体区域。可以选择基于颜色、纹理或形状的分割算法来实现这一步骤。常用的算法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。水体区域提取:根据水体识别的结果,提取...
简介
要提取采样区域的水体区域,可以使用计算机视觉技术和图像处理算法来实现。下面是一个可能的解决方案:
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预处理图像:首先,对采样区域的图像进行预处理。这包括消除图像中的噪声、增强对比度以及进行图像的平滑处理。
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水体识别:使用图像分割算法来识别图像中的水体区域。可以选择基于颜色、纹理或形状的分割算法来实现这一步骤。常用的算法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
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水体区域提取:根据水体识别的结果,提取出水体区域。可以使用二值化技术将识别到的水体区域提取出来。
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优化提取结果:根据需要,可以对提取出的水体区域进行进一步的优化处理,例如去除噪声、填补空洞以及平滑边界。
需要注意的是,以上方案只是一个基本的步骤,具体的实现方法和技术选择会根据具体应用场景而有所不同。
函数
gve.Services.AI.waterExtraction(fromGridRes)
获取水体的geojson文件路径
方法参数
- fromGridRes( Image ImageCollection )
image实例
返回值: FeatureCollection
代码
结果
知识星球
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