联合时间序列相干性和后向散射系数的黄河三角洲湿地分类     

李振今  王志勇  叶凯乐  刘晓彤  田康 《测绘通报》2023,(2):52-57+71

针对后向散射系数难以完成高精度湿地分类问题,本文以16景VH极化的Sentinel-1A影像为数据源,构建了一种联合时间序列相干性和后向散射系数的分类方法。通过对长时间序列的后向散射系数和相干性分析,选择互花米草易与其他地物混淆的3个时相(6月27日(R)、11月18日(G)、11月30日(B))的后向散射系数图为合成数据源,引入11月18—30日相干图代替11月30日后向散射系数图。采用SVM和随机森林分类器,探究相干性引入前后黄河三角洲湿地分类精度变化。研究表明,相干性引入后,SVM和随机森林分类结果的总体精度分别提升了3.07%和3.85%,互花米草的分类精度分别提升了9.39%和11.42%。  相似文献   

一种差分进化BM3D硬阈值参数的遥感影像去噪方法     

胡鹏程  唐诗华  张炎  刘坤之  吕富强  李灏杨 《测绘通报》2023,(2):72-77

针对遥感影像高斯白噪声去噪的问题,本文首先利用差分进化(DE)优化三维块匹配(BM3D)中的硬阈值变换参数(参数包括块距离阈值和三维变换域硬阈值参数);然后使用优化的BM3D算法消除影像中高斯白噪声,以峰值信噪比(PSNR)、结构相似度(SSIM)和边缘保留指数(EPI))作为评价指标。试验结果表明,在噪声密度不同情况下,融合算法的PSNR、SSIM和EPI均有所提升,尤其EPI相较于BM3D算法提高约2%。整体上,融合算法的遥感影像高斯白噪声的去噪效果优于单一BM3D算法。  相似文献   

结合不确定度与密度聚类算法的多波束异常值自动滤波算法     

王俊森  金绍华  边刚  崔杨  龙振宇 《测绘学报》2023,(10):1669-1678

本文在复现CUBE滤波算法的基础上,借鉴其网格节点可吸收水深点选取模型,提出了一种结合不确定度与密度聚类算法的多波束异常值自动滤波算法。本文使用DBSCAN密度聚类算法对水深值加以聚类,使用卡尔曼滤波推估节点水深值,选取具有最小不确定的水深假设作为节点水深值,实现对多波束测深数据异常值的有效清理。实测数据和仿真试验结果表明：CUBE滤波算法不能将连续异常值完全剔除,而本文算法能够较好地去除连续异常值。本文算法流程明晰、参数简单、性能可靠,对数据质量较差的情况下较多异常值也能够进行清理,具有实际的工程应用价值。  相似文献   

融合CNN和CapsNet的Wi-Fi室内定位方法     

张天颖  史明泉  崔丽珍  秦岭 《测绘通报》2023,(11):69-74+121

针对基于位置指纹的Wi-Fi室内定位方法定位精度低的问题,本文提出了一种融合卷积神经网络(CNN)和胶囊网络(CapsNet)的Wi-Fi室内定位算法模型,记为CNN-CapsNet。首先将采集的RSSI时间序列信息,生成位置指纹图像数据集;然后通过由卷积层和池化层构成的CNN初级特征提取器,完成定位图像到初级特征图的转换;最后将初级特征图输入到CapsNet中,获得最终的分类结果。试验结果表明,在不同的向量维度,迭代次数等参数下,该模型的准确率高达99.99%,损失函数值低至0.009 91,优于其他的传统定位方法。  相似文献   

融合图像和时空信息的社交媒体用户活动分类方法          下载免费PDF全文

杨超  杨柳松  杜阳  祁昆仑 《武汉大学学报(信息科学版)》2023,48(3):463-470

社交媒体签到数据中蕴含着大量的用户活动信息。理解社交媒体用户的活动和行为类型,对探索人类的移动性和行为模式等有着重要意义。提出了一种针对新浪微博（简称为微博）的用户活动分类方法,结合图像表达和时空数据分类技术,识别微博签到数据所代表的用户活动类型。首先,根据兴趣点属性信息将微博签到数据所代表的用户活动分为餐饮、生活服务、校园、户外、娱乐、出行6大类;然后,基于卷积神经网络和K近邻分类方法,融合签到数据中的图像场景信息与时空信息,对微博用户的活动行为进行分类。实验结果表明,所提方法能够显著提高微博用户活动类型识别的准确性,为精确探索人类行为活动提供更加有效的数据支持。  相似文献   

结合注意力与双分支的高光谱树种分类研究     

侯诚超  王硕  陈一铭  刘正军 《测绘科学》2023,(7):134-145+234

针对浅层机器学习方法在高光谱树种分类中存在的特征提取困难、泛化能力不足等问题,该文提出了一种基于注意力机制的双分支空谱联合网络,该网络由光谱分支和空间分支组成,在各分支中加入注意力机制对特征进行细化,以提取出更关键特征实现高精度树种分类。实验结果表明,该文提出的网络在3个数据集中均获得了89%以上的分类精度。利用高光谱影像和双分支注意力网络可以实现树种的高精度分类,在森林资源调查和监测中具有较大的潜力。  相似文献   

基于Sentinel-2A时序谐波分析的山区林草资源遥感自动分类     

谢婕  张涛  朱长明  罗敏玄  张新 《测绘与空间地理信息》2023,(5):38-42

文章提出了基于Sentinel-2A密集时序的山区林草资源自动分类方法。在GEE云计算平台支持下,首先基于Sentinel-2A影像计算年度NDVI密集时间序列;然后利用HANTS谐波分析对年度NDVI进行时序重构,获得年度完整的NDVI时序特征谱;在此基础上构建随机森林分类模型,通过特征计算和优选,完成影像分类和精度评价;并以大别山西麓麻城市为研究区开展了实验研究。实验结果表明:时序谐波分析方法能够有效地区分林草资源及森林亚类,时序谐波特征支持下Sentinel-2A密集时序林草资源遥感分类总体精度较高,相比传统多期分类、现有的全球30 m GLC_FCS30-2020分类产品,OA和Kappa均有了一定的提高。  相似文献   

基于集成学习的高光谱遥感影像分类综述     

虞瑶高涵陶旸王圣尧 《测绘与空间地理信息》2023,(4):49-52

高光谱遥感影像光谱维度高、数据量大且波段间冗余信息量大,利用集成学习算法可有效地提升高光谱遥感影像的识别精度。本文首先概述了高光谱遥感影像的分类任务和目前存在的问题,其次介绍了集成学习分类算法的原理,系统性阐述了高光谱遥感影像分类中动态集成和静态集成算法的研究现状,并提出了有待进一步研究的问题。  相似文献   

武汉市不同站域建成环境与轨道交通站点客流特征关系分析     

李清嘉  彭建东  杨红 《地球信息科学学报》2021,23(7):1246-1258

中国已经成为全世界城市轨道交通建设里程最长、建设速度最快的国家,合理识别城市轨道站点类别与影响不同类别站点客流特征的建成环境因素对轨道交通的建设具有十分重要的作用。因此,本文以武汉市为例,通过轨道交通刷卡数据,运用引入客流特征的EM聚类方法,将轨道交通站点分为职住错位型、居住导向型、就业导向型、居住综合型、就业综合型、综合型6类。并在此基础上,建立无序多分类logistic回归模型,定量分析站点客流吸引范围内建成环境因素对不同类型站点轨道交通客流特征的影响。结果表明：以综合型站点为对照组,路网密度和交叉口密度对所有类型站点的客流特征有显著影响,低路网密度高交叉口密度更有利于职住平衡;公交车站密度与就业导向型站点的客流特征存在负相关;商务用地占比对职住错位型、居住导向型、居住综合型站点有负向关系;服务业设施用地占比与职住错位型、居住导向型和就业综合型站点的客流特征负相关;科研教育用地占比与居住导向型和就业导向型站点客流特征负相关;土地利用混合度与居住导向型和就业综合型站点的客流特征负相关。研究结论将对武汉市轨道交通建设、轨道交通和土地利用协调发展等具有重要意义。  相似文献   

基于卷积神经网络的ICESat-2光子点云去噪分类     

陆大进  黎东  朱笑笑  聂胜  周国清  张兴忆  杨超 《地球信息科学学报》2021,23(11):2086-2095

ICESat-2（Ice, Cloud, and land Elevation Satellite-2）是美国NASA（National Aeronautics and Space Administration）在2018年发射的激光测高卫星,其上搭载的激光测高系统ATLAS（Advanced Topographic Laser Altimeter System）采用微脉冲多波束光子计数激光雷达系统,因其低能耗、高探测灵敏度、高重复频率的特性极大改善了沿轨采样密度,但也使获取的数据中包含大量的噪声,如何有效实现光子点云去噪分类成为后续应用的关键,也是当前研究的热点和难点,为此本文提出一种基于卷积神经网络的光子点云去噪和分类算法。首先将光子点云按照沿轨和高程方向划分格网,去除明显的噪声光子,并将每个粗信号光子点栅格化为影像;然后基于少量样本构建的卷积神经网络分类模型实现光子点云精去噪和分类;最后利用机载激光雷达数据进行验证,并与ATL08产品的去噪分类结果进行对比。结果表明,对于裸地和森林区域,卷积神经网络算法均能有效去除噪声光子,特别对于森林区域,可同时实现去噪和分类;其中,裸地区域地表计算的R²和RMSE分别为1.0和0.72 m,森林区域地表和树冠计算的R²分别为1.0和0.70, RMSE分别为1.11 m和4.99 m。本文利用深度学习算法实现光子点云去噪分类,在裸地和森林区域均取得了较好的结果,为后续光子点云数据处理提供了参考。  相似文献