基于超像元词包特征和主动学习的高分遥感影像变化检测     

杨进一  徐伟铭  王成军  翁谦 《地球信息科学学报》2019,21(10):1594-1607

为解决高分辨率遥感影像变化检测中存在底层特征缺乏语义信息、像元级的检测结果存在“椒盐”现象以及监督分类中样本标注自动化程度较低,本文提出一种基于超像元词包特征和主动学习的变化检测方法。首先采用熵率分割算法获取叠加影像的超像元对象;其次提取两期影像像元点对间的邻近相关影像特征（相关度、斜率和截距）和顾及邻域的纹理变化强度特征（均值、方差、同质性和相异性）,经线性组合作为像元点对的底层特征;然后基于像元点对底层特征利用BOW模型构建超像元词包特征,并采用一种改进标注策略的主动学习方法从无标记样本池中优选信息量较大的样本,且自动标注样本类别;最后训练分类器模型完成变化检测。通过选用2组不同地区的GF-2影像和Worldview-Ⅱ影像作为数据源进行实验,实验结果中2组数据集的F1分数分别为0.8714、0.8554,正确率分别为0.9148、0.9022,漏检率分别为0.1681、0.1868,误检率分别为0.0852、0.0978。结果表明,该法能有效识别变化区域、提高变化检测精度。此外,传统主动学习方法与改进标注策略的主动学习方法的学习曲线对比显示,改进的标注策略可在较低精度损失下,有效提高样本标注自动化程度。  相似文献   

长沙市高分辨率遥感影像辅助规划5a综合应用     

赵莹莹  龙洋洲  杨志波 《地理空间信息》2019,17(5)

高分辨率遥感影像以其现势、直观、易判读等优势在城乡规划管理工作中起着重要的基础保障作用。可将定期更新的高分辨率遥感影像数据及时地应用于规划执法、交通研究、生态保护等领域;同时由周期性的遥感数据及其专题应用成果累积形成的遥感综合应用大数据是城市变迁的历史见证,还可降低城乡规划管理工作成本,提升决策水平。  相似文献   

基于研学旅行的"地理+"跨学科融合学习初探 ——以"长泾老街弄堂"为例     

张蕾  陈晓 《地理教学》2019,(14)

  相似文献   

嘉兴科技城抢占“智高点”“登高”风景独好 创新要素集聚区、科技创新策源地、产城融合样板区、智慧城市新引擎     

《浙江国土资源》2021,(2)

嘉兴科技城创建于2003年,一期规划面积3.65平方公里。2003年底,在时任省委书记习近平的支持和见证下,争取到清华长三角研究院的落户,迈出了建设嘉兴科技城的第一步。2004年,浙江中科院应用技术研究院落户。经过十多年的开发建设,清华长三角研究院与浙江中科院应用技术研究院两大核心平台的作用不断发挥,省校合作模式和科技城的发展模式在2014年5月和2015年4月相继获得了习近平总书记和刘延东副总理的批示肯定。嘉兴科技城管理委员会作为嘉兴市政府的派出机构,与南湖区委、区政府实行"两块牌子、一套班子"。  相似文献   

基于多时相Landsat影像的中亚地区植被覆盖遥感监测          下载免费PDF全文

王华  杨乾鹏  田云杰  郭山川  唐鹏飞 《干旱区地理》2020,43(4):1023-1032

针对中亚地区的强生态脆弱性、高敏感性特征,有必要开展广域、长期的植被覆盖监测以匹配“绿色丝绸之路”的可持续发展目标。鉴于此,联合Landsat 5和Landsat 8卫星数据集,利用Google Earth Engine（GEE）地理空间数据云计算平台,估算了中亚地区1993—2018年间共12期的植被覆盖度。结果表明：（1）中亚地区植被覆盖总体水平较低,但也具有较为显著的空间异质性。（2）中亚地区1993—2018年间多数区域植被覆盖趋势较为稳定,哈萨克斯坦丘陵、费尔干纳盆地等区域植被覆盖度呈增加趋势,乌拉尔河流域和锡尔河流域等区域植被覆盖趋势为负。（3）植被覆盖度时序特征上,中亚地区1993—2018年间总体植被覆盖度累积增加3%,其中吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦植被覆盖分别增加3.96%和5.86%。（4）裸土区呈退缩趋势,面积总计减少25.9×10⁴ km²,低植被覆盖区、中植被覆盖区和高植被覆盖区范围在呈现出的振荡式增加。研究结合遥感大数据和地理云计算对中亚地区进行区域尺度的植被覆盖动态监测,能对中亚地区生态评估和演替分析提供技术支持和定量数据。  相似文献   

基于深度学习理论的无人机影像分类     

阳成 《北京测绘》2020,(4):481-484

针对无人机影像深度学习分类方法缺乏现状,本文利用深度学习理论卷积神经网络方法对无人机影像进行了分类。该法首先抽取无人机影像作为训练集和检验集,然后建立一个2个卷积层-池化层的卷积神经网络模型进行深度学习,通过设定参数并运行模型实现无人机影像分类。实验表明,本文提出的方法可完成较复杂地区无人机影像分类,其分类精度与支持向量机方法相当,为无人机遥感影像分类提供了一个崭新的技术视点。  相似文献   

基于卷积神经网络与条件随机场方法提取乡镇非正规固体废弃物     

刘懿兰  黄晓霞  李红旮  柳泽  陈崇  王新歌 《地球信息科学学报》2019,21(2):259-268

随着村镇经济建设发展,生活垃圾和工业固体废弃物造成的污染问题日益突出,已经成为制约新农村建设发展和生态文明建设的关键问题,而目前针对乡镇非正规固体废弃物的调查与统计主要依赖全国各乡镇相关部门逐级调查上报,工作量较大。本文基于高分辨率遥感影像,将深度学习模型和条件随机场模型相结合引入到乡镇固体废弃物的提取研究中,探索一种基于深度卷积神经网络的乡镇固体废弃物提取模型。由于固体废弃物在影像上表现为面积小,分布破碎等特点,为了提高工作效率,将模型特分为识别和提取2个部分：① 通过全连接卷积网络（CNN）对固体废弃物进行快速识别判断,筛选感兴趣区域影像块;② 在传统的全卷积神经网络(FCN)的基础上加入条件随机场模型(CRF)提取固体废弃物边界,提高整体分割精度。根据安徽、山西等地区相关部门上报固体废弃物堆放点以及住房与城乡建设部城乡规划管理中心进行野外检查的结果,实验最终识别精度达到86.87%以上;形状提取精度为89.84%,Kappa系数为0.7851,识别与提取精度均优于传统分类方法。同时,该方法已经逐步应用于住房和城乡建设部有关成都、兰州、河北等部分乡镇非正规固体废弃物的核查工作,取得了较为满意的结果。  相似文献   

Google Earth Engine平台支持下的赣南柑橘果园遥感提取研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

徐晗泽宇  刘冲  王军邦  齐述华 《地球信息科学学报》2018,20(3):396-404

赣南地区是中国柑橘主产区,柑橘种植产业经数十年发展已具较大规模。本文利用Google Earth Engine平台,使用2140景Landsat影像进行像元级融合,重构目标年份季节最小云量影像集,构建多维分类特征集,利用随机森林分类算法,实现了1990、1995、2000、2005、2010和2016年赣南柑橘果园的分布制图。结果表明：利用Google Earth Engine平台可实现大量遥感影像数据的高效处理;最小云量影像合成方法能够有效解决多云多雨地区高质量光学影像获取困难的问题;以最小云量影像合成构建的数据集,使用随机森林分类算法能够有效提取赣南柑橘果园,分类平均总体精度和Kappa系数分别为93.15%和0.90,分类效果良好;赣南柑橘果园面积由1990年9.77 km²扩大为2016年2200.34 km²,2005年以后呈大规模扩张趋势,果园分布由零星分布,逐步形成连片化的聚集分布特点,柑橘果园用地的主要来源为林地、灌丛和耕地。  相似文献   

基于已有地理信息的卫星影像快速正射纠正技术在基础测绘更新中的应用     

张娟  吴立果  郭雯 《测绘与空间地理信息》2019,42(9)

  相似文献   

空地技术结合地形图测图方法研究     

方秋生  王宵雷  刘如飞  马新江 《测绘与空间地理信息》2020,(3):37-40

车载移动测量系统可以快速、高精度地对测区进行三维激光扫描,但是因地物遮挡、视角限制,使得点云数据存在缺失;无人机航测具有高效率、高灵活性和低成本等优势,但是稳定性差,受天气影像严重,易导致影像不清晰或精度低。无人机航测技术可以弥补车载移动测量技术的采集盲区,后者可以发挥高精度的优点,二者技术联合应用,将极大提高测绘精度及生产效率。本文以某小区为例,进行了相关方法实验,对建筑物顶部或植被茂密处等扫描盲区,采用无人机航测补测,通过高精度激光点云对航摄影像进行纠正匹配,综合利用激光点云与航摄影像进行大比例尺测图。  相似文献