1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....对复杂建筑物模型没有涉及。在对建筑物边缘检测时,是对所有边缘进行检测,最后进行闭运算操作时,许多无意义的边缘都不能去掉。建筑物提取结果总结本文基于非监督分类和形态学的方法对高分辨率遥感影像处理之后,我们发现非监督分类由于缺少训练场,分类的结果很大程度上依赖目视解译人的经验,分类时需要反复与原遥感影像比对,工作量相对较大,并且最终精通过建筑物与其阴影的空间关系特征分离相互连接的建筑物对象并确认漏提取的建筑物对象,从而提高了建筑物的提取精度。于东方等提出在高分辨率遥感图像中检测出建筑物阴影后,利用来得到种子点进行区域生长,从而有效地提取建筑物,但此方法适用的前提是与矩形框必须很相似,但近似于阴影或矩形比较适用,并且如果是个狭长的区域时,矩形究现状建筑物作为种具有显著特征和代表意义的人工地物,因其表现形式的多样性,在遥感应用中的意义不言而喻......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....处理时可以较大地发挥个人的主观能动性,并且效率较高,最后提取出的建筑物信息精度较高。由于高分辨率遥感影像能快速地给我们提供大量的地物信息,利用非监督分类法进行的分类精度较差,随着对地物信息提取分类研究的深入,人们提出了越来越多的分类方法。本文中非监督分类只是根据地物的光谱信息究现状建筑物作为种具有显著特征和代表意义的人工地物,因其表现形式的多样性,在遥感应用中的意义不言而喻,建筑物信息的识别和提取是当前高分辨率遥感影像应用的热点和难点。对遥感影像建筑物提取的研究与应用,国内外许多学者已投入了大量研究。基于高分辨率遥感影像城市建筑物提取方法研究原稿。国内研究现状对于国内遥感影像建筑物信息提取研究,杨益军不完整,在对值图像进行闭运算后出现有图像孤立的区域。针对这些问题我们今后要着重从以下几方面研究利用数学形态学方法用于建筑物区域提取,要选好结构元素......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....绿色表示低矮房屋,蓝绿色表示街巷,深紫色表示空地。从地物光谱区线中我们可明显知道广场和道路的反射率比较高,空地和街巷的分辨率较低。非监督示道路,红色表示高层建筑物,绿色表示低矮房屋,蓝绿色表示街巷,深紫色表示空地。从地物光谱区线中我们可明显知道广场和道路的反射率比较高,空地和街巷的分辨率较低。非监督分类提取建筑物在基于遥感影像处理过程中所采用的图像处理过程如下高分辨率遥感影像对数残差处理。降噪处理。卷积增强处理筑物提取方法研究原稿。国外研究现状和采用了直接从单幅影像提取建筑物的方法,利用矩形轮廓生成模拟厚重的实际轮廓,通过阴影高度和墙体来对比验证了屋顶的实际轮廓,该方法主要针对人字形屋顶扁平屋顶的建筑物进行提取较为有效。和利用了多幅遥感影像对直线以及角点等匹配低层特征,提取结果较差。等人先将中就会出现大量的伪感兴趣区域......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....对遥感影像建筑物提取的研究与应用,国内外许多学者已投入了大量研究。基于高分辨率遥感影像城市建筑物提取方法研究原稿。国内研究现状对于国内遥感影像建筑物信息提取研究,杨益军基于原遥感影像先对目视解译后的各种地物光谱特征进行分析,在原遥感图像中有排房屋条道路条街巷块空地个广场,对影像中各地物的光谱曲线分析结果如下所示,其中紫红色表示广场,黄色表示道路,红色表示高层建筑物,绿色表示低矮房屋,蓝绿色表示街巷,深紫色表示空地。从地物光谱区线中我们可明显知道广场和道路的反射率比较高,空地和街巷的分辨率较低。非监督参考文献,张银辉,赵庚星土地利用土地覆盖遥感分类方法的研究,陶文兵,柳健种新型的航空图像城区建筑物自动提取方法计算机学报,周亚男,赵荣椿,汪文秉航空图像中人工建筑物的自动检测计算机工程,陈宁强,戴锦芳人机交互式土地资源遥感解译方法研究......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....这样造成建筑物提取效果并不是很好。另外在房屋密集的地区房屋的边缘提取的有些异进行了分类,数字图像处理中虽然利用了图像分割,但提取出来的地物信息仍然精度不高。结语高分辨率遥感影像城市建筑物信息提取对更新城市信息数据库具有重要作用,随着遥感技术的发展,人们对高分辨率遥感影像中提取建筑物信息方法的研究越来越深入,通过对传统建筑物提取方法的继承,创新出更精准的提取方法,为我国数字化城市建设城市规划等提供有效的途径。如下所示图预处理后的遥感影像对处理后的遥感影像图,在中利用算法进行分类,首次分类设置初始分类数为,最大循环数为,循环收敛值为,得到分类的初始结果。然后利用得到的初始分类结果与原始影像叠加分析进行分类精度评价。建筑物信息提取实验本卫星影像是从上截取的信阳市区的部分影像图,从影像上利用目视解译,可将建筑度较低......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....对遥感影像建筑物提取的研究与应用,国内外许多学者已投入了大量研究。基于高分辨率遥感影像城市建筑物提取方法研究原稿。国内研究现状对于国内遥感影像建筑物信息提取研究,杨益军像闭运算处理骨架提取图形态学图像处理结果从试验结果中我们可以看到停车场的边缘被当做房屋的边缘被提取出来,这样造成建筑物提取效果并不是很好。另外在房屋密集的地区房屋的边缘提取的有些直方图图像拉伸拉伸图图像滤波滤波图,基于高分辨率遥感影像城市建筑物提取方法研究原稿矿业大学出版社,陈光遥感图像中建筑物识别与变化检测南京南京理工大学,。建筑物信息提取实验本卫星影像是从上截取的信阳市区的部分影像图,从影像上利用目视解译,可将建筑物分为低矮房屋,街巷,道路,高层房屋,绿化带。根据自己的经验目视解译后,利用和进行影像建筑物信息提取......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....连通提取边界较差。等人先将灰度图像和深度图像结合产生建筑物的初始轮廓,再用恰当的方位尺度参数的形状模板去逼近建筑物的轮廓,矩形模板通过进步变形合并更多边缘,并产生具有凹凸形状的真正建筑物轮廓。本文利用对信阳市高分辨率卫星影像采用非监督分类法进行了城市建筑物信息提取,另外在软件环境下又采用了形态学图像处理法提取城市建筑物。国内外研伸,重新分配图像像元值,使定灰度范围内像元的数量大致相等这样,原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低。经过上述图像预处理之后,遥感影像的处理结果如下所示图预处理后的遥感影像对处理后的遥感影像图,在中利用算法进行分类,首次分类设置初始分类数为,最大循环数为,循环收敛值为,得到分类的初始结果。然究现状建筑物作为种具有显著特征和代表意义的人工地物,因其表现形式的多样性,在遥感应用中的意义不言而喻......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....首先通过目视解译判断建筑物的分布,分析了该影像各地物的光谱曲线,再利用影像的灰度直方图,进行影像上的建筑物灰度分布分析,通过图像预处理,进行建筑物的分类或提取。本文利用对信阳市高分辨率卫星影像采用非监督分类法进行了城基于高分辨率遥感影像城市建筑物提取方法研究原稿像闭运算处理骨架提取图形态学图像处理结果从试验结果中我们可以看到停车场的边缘被当做房屋的边缘被提取出来,这样造成建筑物提取效果并不是很好。另外在房屋密集的地区房屋的边缘提取的有些人基于影像的灰度信息,合理假设建筑物顶部的灰度和背景环境存在定对比度,经过图像预处理后,增强了它们之间的对比度,再对其进行灰度聚类,灰度大于个阈值的那些连通区域,即为建筑物的顶部。陶文兵等人则提出种从高分辨率航空影像中自动提取矩形建筑物的方法。周亚南等人在高分辨率影像中提取出建筑物阴影对象,然后运用了范围较小的阈值条件提取建筑物......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....只进行了次简单的操作,有关结构元素的选取理论仍处于初期阶段。因此,未完善的结构元素选取方法给数学形态学在建筑物提取中带来定的局限性。缺少建筑物形状模型维纳滤波直方图图像边缘检测边缘检测,连通提取边界督分类提取建筑物在基于遥感影像处理过程中所采用的图像处理过程如下高分辨率遥感影像对数残差处理。降噪处理。卷积增强处理。卷积增强处理的关键是卷积算子系数矩阵的选择,该系数矩阵又称为卷积核。直方图均衡化,通过对图像进行非线性分为低矮房屋,街巷,道路,高层房屋,绿化带。根据自己的经验目视解译后,利用和进行影像建筑物信息提取。在中利用数字图像学处理原理......”。