中科星图GVE(AI案例)——ai采样区域内的林地提取
【摘要】 简介要提取AI采样区域内的林地,可以使用遥感影像和图像处理技术来完成。以下是一种可能的方法:获取高分辨率遥感影像:使用卫星或无人机获取高分辨率的遥感影像,确保影像能够清晰地显示采样区域内的地表特征。影像预处理:对获取的遥感影像进行预处理,包括辐射校正、大气校正和几何校正等。这些处理步骤可以提高影像的质量,并消除遥感数据中的一些噪声和偏差。影像分割:将预处理后的遥感影像进行分割,将图像分成具...
简介
要提取AI采样区域内的林地,可以使用遥感影像和图像处理技术来完成。以下是一种可能的方法:
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获取高分辨率遥感影像:使用卫星或无人机获取高分辨率的遥感影像,确保影像能够清晰地显示采样区域内的地表特征。
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影像预处理:对获取的遥感影像进行预处理,包括辐射校正、大气校正和几何校正等。这些处理步骤可以提高影像的质量,并消除遥感数据中的一些噪声和偏差。
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影像分割:将预处理后的遥感影像进行分割,将图像分成具有相似特征的区域。这可以通过一些图像分割算法来完成,如基于区域的分割算法或基于像素的分割算法。
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特征提取:从分割后的影像中提取与林地相关的特征。这些特征可能包括颜色、纹理、形状和空间关系等。可以使用基于统计学或机器学习的方法来提取这些特征。
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林地辨识:根据提取的特征,使用分类算法来辨识林地。常用的分类算法包括支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)和深度学习算法等。
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结果验证:对辨识结果进行验证,比较提取的林地与实际情况的吻合程度。可以使用地面调查数据或其他可靠数据源来验证结果的准确性。
以上是一种对AI采样区域内的林地进行提取的一般步骤。具体的方法和步骤可能会根据数据和需求的不同而有所调整。
函数
gve.Services.AI.WoodsExtraction(image)
林地提取
方法参数
- image( Image )
image实例
返回值: FeatureCollection
代码
结果
知识星球
https://wx.zsxq.com/group/48888525452428
机器学习
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