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在说明攀枝花救灾帐篷光谱特性和形状特性的基础上，公司提出了一种基于像素和面向工具分类的基于无人机可见光遥感图像的救灾攀枝花帐篷信息提取技巧。首先，凭据三维光谱空间中初始样本的局限对图像举行快速二值化分类，通过聚类和大小滤波消弭噪声点对后续信息提取的影响。而后引入不同结构模板的邻域说明和形状学技巧来规复指标的空间形状，并凭据遥感图像的第一主因素提取指标的谱均值、部分二值模式比拟度(LBPContrast)均值和长轴长度。最后，使用了基于径向基函数(RBF)的支持向量机(SVM)分类技巧对攀枝花救灾帐篷举行了彻底提取。我们就用灾后经常使用的0.2m无人可见光遥感图像作为例子，实验结果表明，救灾帐篷的识别率高达95.5%。该方法操作效率高，克服了屋面非均匀性和类似物的影响，对利用无人值守可见光遥感图像进行救灾帐篷的检测和分析具有参考价值。
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