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设计了一种采用多种策略的建筑脚点提取方法,针对建筑脚点提取中的两个关键步骤--数据分类和建筑脚点分割,分别提出和引入了邻近关系和r半径点密度,从仅反映单次反射的DSM数据中,直接提取出建筑表面点. 相似文献
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为了研究福建省有效致灾雷电的分布情况,基于福建省2004—2012年闪电定位数据及雷击人员伤亡数据、福建省L17级谷歌遥感影像瓦片,引入卷积神经网络模型对遥感影像所在区域是否属于人员活动的属性进行建模、训练和预测,得到福建省人员活动属性的格点产品,结合福建省历史雷电数据对有效致灾的雷电分布情况进行了分析,结果表明:①设计的遥感影像+CNN识别模型具有一定的可行性和准确率,通过显著性水平为0.01的假设检验;②福建省有63.55%的格点为无人员活动区域;③平均有45.36%的闪电落在无人员活动的区域,因地制宜地对其他致灾闪电进行预警是提高应急减灾服务效果的可行途径;④有效致灾雷电密度与历史雷击人员伤亡数据的相关性远大于常规雷电密度与历史雷击人员伤亡数据的相关性,有效致灾雷电分布在表征雷电灾害上比常规雷电分布更具有指示意义。 相似文献
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本文采用2013年QuickBird和2017年GF-1卫星遥感影像,以黑龙江省五常市为研究区,利用遥感影像的光谱特征提取纯净森林像元,构建整合森林指数(Integrated Forest Z-Score,IFZ)对影像的森林和非森林区域进行区分,叠加对比分析两期影像提取结果,得到研究区内林地的变化区域.再将自动提取结果与人工判读图斑进行精度验证,面积误差为4.2%,图斑重叠率为85%.从精度结果可知,高分辨遥感影像可以准确地监测林地变化,对研究环境变化和森林经营管理具有决策性作用. 相似文献
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针对城市土地资源变化检测工作繁杂、工作量大、自动化程度低等问题,本文提出一种基于深度学习模型的高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法,将语义分割的思想引入到遥感变化检测。基于残差结构特征较卷积层提取性能更优和特征金字塔网络多尺度预测的特点,将残差结构和特征金字塔网络融合到Unet模型中,建立FPN Res-Unet模型。该模型以Unet为基础,引入ResNet18的残差结构作为编码路径特征提取层,在每次卷积后使用边界填充,使得输入图像和输出图像尺寸一致;在解码路径每级上采样过程中,拓展支路径将特征金字塔网络融合到模型的网络主干中,将残差结构、Unet及特征金字塔网络的优点相互融合,增强了Unet的特征提取,弥补了语义分割网络对小目标检测的欠缺;在获取深层语义信息的同时关注细节信息,提高建筑物变化检测精度。实验表明,该方法在所用数据集,准确率、召回率、F1 3种指标均达到90%以上。 相似文献
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