【摘 要】
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研究遥感图像的海岸带高度准确测量问题。由于海岸带的遥感图像数据中有较大的差异性,造成图像中高度点离散度高。以传统云计算为主的海岸带遥感图像高度测量中,不同分辨率图像会造成和高度点相关的云像素数据离散化,在时间尺度上不收敛,测量结果出现偏差。提出了一种带有融合功能的云计算海岸带高度测量方法。建立经验模式分解模型,将海岸带遥感图像进行分解处理,从而为海岸带图像的融合提供基础数据。利用拉普拉斯能量和算法
【机 构】
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南阳理工学院软件学院,平顶山学院软件学院
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研究遥感图像的海岸带高度准确测量问题。由于海岸带的遥感图像数据中有较大的差异性,造成图像中高度点离散度高。以传统云计算为主的海岸带遥感图像高度测量中,不同分辨率图像会造成和高度点相关的云像素数据离散化,在时间尺度上不收敛,测量结果出现偏差。提出了一种带有融合功能的云计算海岸带高度测量方法。建立经验模式分解模型,将海岸带遥感图像进行分解处理,从而为海岸带图像的融合提供基础数据。利用拉普拉斯能量和算法,对海岸带图像进行融合,完成高度测量数据的测量。实验结果表明,改进算法配合云计算对海岸带高度测量数据进行
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