基于Network In Network网络结构的高光谱影像分类方法     

高奎亮  张鹏强  余旭初  谭熊  刘冰 《测绘科学技术学报》2019,36(5)

为进一步提高高光谱影像分类精度,通过引入Network In Network网络结构,构建了一种新的网络模型。该网络模型能够对局部感受野内的数据进行更加抽象的建模,从而能够对影像中的空谱联合特征进行更为抽象的表达。通过在Pavia University和Indian Pines两个数据集上进行验证,实验结果表明,所构建的网络模型能够有效提高分类精度,在减少训练样本的条件下仍具有较好的分类性能。  相似文献   

基于高光谱技术的黑土地微量金属元素探测方法及地学意义     

王建华  左玲  李志忠  穆华一  周萍  杨佳佳  赵英俊  秦凯 《地质力学学报》2021,27(3):418-429

在土壤中重金属含量较低的情况下,重金属的高光谱特征响应非常微弱,不易构建精确的高光谱直接反演模型.为了解决上述问题,依据土壤化学变量间的理化性质,将重金属富集特征转移到与之相关的化学主量元素上,使重金属微弱的信息得以间接定量反演.文中以海伦市黑土土壤为研究对象,通过主成分分析、 聚类分析确定了主量元素氧化铁(Fe2O3...  相似文献   

基于深度学习的CZ铁路康定—理塘段滑坡易发性评价   总被引：1，自引：0，他引：1  

王世宝  庄建琦  郑佳  牟家琦  王野  付玉婷 《工程地质学报》2022,30(3):908-919

CZ铁路康定至理塘段地处青藏高原东部边缘,区域内地形地貌多变、地质构造复杂,滑坡灾害极其发育,严重威胁着CZ铁路康定至理塘段的规划建设和未来安全运行。因此,选取高程、坡向、平面曲率、剖面曲率、地形起伏度、地表切割度、地形湿度指数、归一化植被指数、岩性、距断层距离、距河流距离、距道路距离共计12个影响因子构建滑坡空间数据库,采用深度学习的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型进行滑坡易发性评价,根据易发性指数将研究区划分为极高易发区(13.76%)、高易发区(14.00%)、中易发区(15.86%)、低易发区(18.17%)、极低易发区(38.21%)5个等级,并与人工神经网络(artificial neural network, ANN)模型进行对比。结果表明,CNN模型的评价精度AUC(0.87)大于ANN(0.84)模型,且极高易发区的频率比值高于ANN模型,CNN模型在本研究区有着更高的预测能力;极高和高易发区主要分布在水系较为发育的地区,沿着雅砻江和其他河流两侧2 km范围内呈带状分布。滑坡易发性评价结果较好地反映了研究区滑坡灾害...  相似文献   

面向LiDAR/Radar松组合的迭代加权IEKF-BP组合算法精度分析     

宋宝  柯福阳  赵兴旺 《测绘通报》2021,(2):44-48

为了验证目前高精度定位中多传感器组合定位模型性能的优越性,以更好地解决自动驾驶场景下自主定位中出现的预测精度标准不一致、预测不及时及误预测率高等问题,本文利用LiDAR与Radar数据,建立了一种基于迭代加权的IEKF-BP组合算法的松组合模型,并对两种传感器组合定位结果精度进行了分析.试验表明,迭代加权的IEKF-B...  相似文献   

基于地形单元分区的BP神经网络反演海底地形     

范美琦  陈义兰  孙贺元  付延光  周兴华 《海洋测绘》2024,(1):16-20

海底地形和海洋重力场在一定波段频率域上存在相关性,传统海底地形反演方法主要考虑海底地形与重力数据之间的线性关系,而忽略非线性项作用对反演结果的影响。基于此,提出了基于海底地形单元分区的BP神经网络反演方法,改善海底地形反演精度。选取东印度洋北部东经90°海岭附近海域(83°E～92°E,10°S～10°N)为实验区,利用船测水深、卫星测高重力等数据,根据地形特征将实验区分为海盆区和海岭区,使用BP神经网络方法分别进行海底地形反演,构建了实验区1′×1′局部海底地形模型。结果表明,基于地形单元分区的反演结果模型平均相对误差精度可达1.45%,比未分区的反演结果均方根误差降低了42 m,验证了本文方法的有效性和可行性。  相似文献   

基于双隐层ANN模型的叶绿素a浓度智能预报方法     

何恩业  杨静  李尚鲁  高姗 《海洋预报》2021,38(1):44-54

利用2019年5月WZ02生态浮标监测数据,建立了两种不同隐层人工神经网络(ANN)模型的叶绿素a(Chl-a)智能预报方法,并对单隐层和双隐层模型的预测结果做了对比.结果表明:双隐层结构预测结果精度更高,泛化能力更强,一定程度上说明了深层学习比浅层学习对信息的主要特征提取能力更有优势.同时,对数据样本集合进行了系统预...  相似文献   

自组织竞争神经网络在江苏油田有杆抽油系统故障诊断中的应用     

徐芃  徐士进  尹宏伟  周会群 《高校地质学报》2006,12(2):266-270

有杆抽油系统的故障诊断技术是国内外采油工程技术中的一个重要研究课题。通过示功图的不同形状特征可以反映抽油机的不同工作状态。将自组织竞争神经网络应用于示功图的识别与分类,建立了一个自组织竞争神经网络模型对示功图进行自动聚类,从而实现故障诊断的自动化。应用江苏油田的实测示功图数据进行实验,可以看出自组织竞争神经网络具有良好的分类能力和泛化性能,是实现油田抽油系统故障诊断的有效技术,具有很强的实用价值和广泛的应用前景。  相似文献   

面向野外地质调查工作的道路提取方法研究     

高婷  黄颖  郭明强 《测绘工程》2021,30(2):13-16

为弥补传统的依靠管理组织、法律、经济、教育等进行对野外地质工作安全管理工作的不足,通过百度SDK采集GPS步行轨迹数据,基于单向GPS轨迹数据的特点,进行轨迹的分割分段处理.最后利用BP神经网络算法拟合道路,通过反复实验确定BP网络的参数配置信息.并以中国地质大学西区为研究区域,提取路网信息,验证算法的有效性和实用性....  相似文献   

基于语义分割网络的高分遥感影像城市建成区提取方法研究与对比分析     

刘钊  赵桐  廖斐凡  李帅  李海洋 《国土资源遥感》2021,(1):45-53

城市建成区的提取对城市发展规划有着重要的作用.为了找出能兼顾效率和识别准确率的基于卷积神经网络的遥感影像城市建成区提取方法,从神经网络结构的原理出发,对多种语义分割网络的内部结构进行对比分析,并针对语义分割网络分别进行训练及结果比较.实验结果表明,ShelfNet-50网络能够在训练速度最快的同时保证很高的识别准确率,...  相似文献   

超参数对GRU-CNN混合深度学习弹性阻抗反演影响研究     

梁立锋  刘秀娟  张宏兵  陈程浩  陈锦华 《物探与化探》2021,(1):133-139

CNN-GRU混合深度学习反演弹性阻抗取得了较好的反演效果.但是,基于深度学习的叠前反演参数众多,包括内部深度学习网络可学习参数和外部超参数等,目前超参数选取对网络性能及计算速度影响尚缺乏系统性研究,这直接影响到了该方法的进一步推广应用.因此,本文在混合深度学习反演弹性阻抗基础上,探讨学习率、Ep-och、batch_...  相似文献