基于双注意力残差网络的高分遥感影像道路提取模型     

刘洋  康健  管海燕  汪汉云 《地球信息科学学报》2023,25(2):396-408

高分辨率遥感影像中,道路光谱信息丰富,且空间几何结构更清晰。但是,基于高分遥感影像的道路提取面临道路尺寸变化大、容易受树木、建筑物及阴影遮挡等因素影响,导致提取结果不完整。此外,高分遥感影像中同物异谱和异物同谱现象较为严重,从而影响道路提取结果连续性及细小道路信息完整性,而且难以区分道路和非道路不透水层。因此,本文提出基于双注意力残差网络的道路提取模型DARNet,利用深度编码网络,获取细粒度高阶语义信息,增强网络对细小道路的提取能力,通过嵌入串联式通道-空间双重注意力模块,获取道路特征图逐通道的全局语义信息,实现道路特征的高效表达及多尺度道路信息的深层融合,增强阴影和遮挡环境下网络模型的鲁棒性,改善道路提取细节缺失现象,实现复杂环境下高效、准确的道路自动化提取。本文在3个实验数据集对DARNet和DLinkNet、DeepLabV3+等5个对比模型进行对比试验和定量评估,结果表明,本文DARNet模型的F1分别为77.92%、67.88%和80.37%,高于对比模型。此外,定性比较表明,本文提出模型可以有效克服由于物体阴影、遮挡和高分影像光谱变化导致道路提取不准确与不完整问题,改善细...  相似文献   

溧阳地震台体应变观测数据质量分析     

毛华锋  胡米东  王皓  张杰 《地震地磁观测与研究》2018,39(3):142-146

对溧阳地震台体应变观测资料变化形态、观测质量和观测精度、潮汐因子中误差、地震波记录能力等参数进行分析,采用固体潮汐残差矢量分析方法进行分析,对该台2010—2015年观测资料进行分析,发现体应变能记录到全球不同地区、不同震级的同震波,波形清晰,为分析预报人员进行地震研究提供依据。  相似文献   

使用辽宁地区P波走时反演一维速度模型     

王承伟  陶达  梁一婧 《防灾减灾学报》2017,33(2)

选取辽宁地震台网记录到的67个天然地震,使用单纯型法定位方法和Pn/Pg联合测定深度的方法,对震中和震源深度测定,提取定位结果的P波走时数据。使用理论走时公式,将已知变量和未知变量分离,利用走时公式,构造方程组进行求解,反演得到两层均匀速度模型。使用Hyposat定位程序,对此次研究的模型和目前使用的华南模型进行定位对比,定位结果优于华南模型。  相似文献   

基于深度学习残差网络模型的地震和爆破识别   总被引：5，自引：4，他引：1       下载免费PDF全文

隗永刚  杨千里  王婷婷  蒋长胜  边银菊 《地震学报》2019,41(5):646-657

为加强对地震台网记录的天然地震与人工爆破事件进行准确的性质识别,本文基于深度学习技术中的残差网络模型,提出了一种新的爆破识别方法,并根据北京数字遥测地震台网及国家数字测震台网中心记录的波形数据及其发布的包含事件性质的地震报告,选取河北三河采石场的93次爆破事件和54次周边地震事件的波形功率谱,分别采用不同的训练样本比例进行了100次和1 000次独立的随机抽样子试验以及 “留一交叉验证法” 试验,对人工爆破与天然地震进行了识别研究。试验结果表明,深度学习残差网络模型在天然地震与爆破事件的性质识别中具有很高的识别率且效果稳定,具有较好的应用前景。   相似文献   

基于改进U-Net网络的遥感图像云检测   总被引：1，自引：0，他引：1  

张永宏  蔡朋艳  陶润喆  王剑庚  田伟 《测绘通报》2020,(3):17-20,34

为了解决U-Net模型应用于云检测时对碎云和薄云存在漏检的问题,本文提出了一种改进的U-Net网络模型,并应用于FY-4A数据进行云检测。首先,利用国家气象卫星中心提供的云检测产品生成二分类云标签;其次,将U-Net模型的编码器与残差模块相结合,使得网络参数共享,并避免深层网络的退化问题;最后,在解码器中融入密集连接模块,将浅层特征与深层特征进行连接,便于获取新的特征,并提高特征使用率。试验结果表明,模型在测试集上的IOU值和Dice系数分别为91.5%和95.2%,可以很好地检测出薄云及大量碎云,效果明显优于U-Net模型。  相似文献   

基于深度残差网络的水下通信调制信号分类          下载免费PDF全文

王岩  吕婷婷  杨华  张浩 《数字海洋与水下攻防》2020,3(3):242-249

在无线通信中,调制分类是非协作通信的重要组成部分,很难使用常规方法同时兼顾识别准确率和低复杂度对各种调制方案进行高效分类。深度学习方法用来处理这个问题,可以取得良好的效果。在水声通信的环境下,由于通信环境的特殊性,导致信号的调制分类比陆地通信更加困难。创新采用了深度学习网络的改造残差结构形式来区分多种水声通信中的各种常用调制方法,通过合理地选用深度残差网络的超参数,有效克服了模型过拟合问题,取得了良好识别效果。  相似文献   

利用残差通道注意力网络的高光谱图像分类     

魏祥坡  余旭初  管凌霄 《测绘科学技术学报》2019,36(2)

残差网络能够有效地解决卷积神经网络出现的梯度消失问题,应用于高光谱图像分类取得了良好的效果,但简单地堆积残差单元并不能很好地提高模型性能。通道注意力机制能够有区别地处理卷积层输出的特征图,更好地利用对分类有用的特征通道。为了充分利用残差网络及通道注意力机制的特征提取能力,设计适用于高光谱图像分类的残差通道注意力网络。在残差单元中结合卷积层和通道注意力机制,实现对特征通道的重新调整,并在模型中实现局部残差学习和全局残差学习,促进信息传递,增强模型稳定性。实验结果表明,该方法用于Indian Pines数据和University of Pavia数据能够分别取得98.78%和99.22%的分类精度,在有限数量训练样本的情况下,能够达到较高的分类精度。  相似文献   

改进不等时距权重的灰色残差组合修正模型及其应用     

徐刚年  高全亭  解俊海  王有志  王来永  武俊彦 《测绘通报》2019,(1):69-74

为提高传统不等时距灰色模型(TUTGM)的预测精度,提出了一种改进不等时距权重的灰色残差组合修正模型(IUTWGMRCC)。首先在传统不等时距灰色模型中引入时距权重分配系数,按照累加生成和累减还原过程的生成序列不同,构建了4种不同的预测模型,并依据相似度准则确定最优拟合序列和预测值;然后采用正弦函数和谐波变化生成的周期序列函数修正残差序列,进一步提高模型的预测精度;最后对建筑物3个观测点的沉降量进行预测。结果表明,累减还原过程引入不等时距权重的灰色模型预测精度最高,经残差组合修正后,预测结果的后验差比分别为0.04、0.11和0.05,精度等级为1级。  相似文献   

基于中位参数法相关观测的抗差加权整体最小二乘算法          下载免费PDF全文

刘春阳  王坚  王彬  刘超  刘纪平 《武汉大学学报(信息科学版)》2019,44(3):378-384

在抗差加权整体最小二乘算法中,抗差模型的抗差性与初值的好坏关系极大,若以最小二乘或整体最小二乘估值作为初值,必定会受到粗差污染而影响其抗差性。考虑到观测向量和系数矩阵存在相关性,首先推导了部分变量误差（partial errors-in-variables,Partial EIV）模型的加权整体最小二乘算法,在此基础上提出了一种利用中位参数法求解抗差迭代初值的相关观测抗差加权整体最小二乘算法。然后采用中位参数法确定抗差初值,考虑到可能出现的粗差对观测空间与结构空间的综合影响,基于标准化残差构造权因子函数,实现其抗差解法。仿真实验结果表明,此算法具有良好的抗差性能,其参数估计结果比传统算法精度更高,且随着粗差个数的增加,其抗差稳定性较好。  相似文献   

Geometry-Free观测值的滑动窗口拟合模型   总被引：1，自引：0，他引：1  

袁玉斌  党亚民 《测绘通报》2009,(6)

电离层残差组合(Geometry-Free,简称G-F)观测值是周跳探测与粗差剔除的有效手段。介绍G-F观测值处理常用的多项式拟合法和相邻历元求差法,在此基础上提出基于滑动窗口的拟合模型,并指出该模型为前两种方法的概括模型。通过选择恰当的窗口长度和异常历元处理策略,该模型表现出较优异的性能。  相似文献