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   

基于支持向量机的京津冀城市群热环境时空形态模拟   总被引：1，自引：0，他引：1  

杨浩  孟娜  王婧  郑燕  赵莉 《地球信息科学学报》2019,21(2):190-200

城市群热环境作为区域生态重要组成部分,已成为近年来的研究热点。而如何选择针对城市群这种复杂地地貌特征的热环境量化工具一直是亟待解决的技术难点,基于此本研究提出了一种解决多样本、非线性、非平稳及高维函数拟合的计算方法,并建立了基于支持向量机(SVM)的京津冀城市群热环境曲面模型来揭示城市群热环境的时空形态变化。研究结果表明：① SVM模型在刻画多核心、多种土地利用类型城市群热环境的空间分布方面具有理论与实践可行性,能够根据热环境的整体空间布局通过高斯核函数进行局部优化差值,最大限度减少缺省值对模型拟合结果的影响。相比于对照方法可以模拟出更高精度的复杂地貌特征城市群热岛空间分布格局;② 在SVM模型曲面拟合的过程中,拟合精度和拟合时间是衡量拟合结果的重要指标,而原始影像的分辨率则是影响该指标的决定性因素;③ 2003-2013年区域内北京市与天津市的城市热岛效应变化最为明显,热岛面积分别增加7091 km²与4196 km²,空间上呈现出逐年接近连片发展趋势,热岛重心移动轨迹具有明显的时空分异性。北京城市热岛特征为东南部地区异速增长,西部地区缓慢增长;天津城市热岛特征为以城市中心为圆心向周围扩展。本研究进一步丰富了城市群热环境评测的定量方法,可以在实践上对城市群的城市规划、城市建设、环境保护和区域可持续发展等提供定量化、可视化的决策支持。  相似文献   

基于深度学习的钨钼找矿靶区预测方法研究     

蔡惠慧  朱伟  李孜轩  刘园园  李龙斌  刘畅 《地球信息科学学报》2019,21(6):928-936

随着矿产勘查工作由浅部矿向深部隐伏矿、由易识别矿向难识别矿发展,找矿难度日益增大,地质专家越来越重视新理论、新方法、新技术的应用。深度学习作为人工智能的前沿领域/技术,对于实现矿产资源预测“智能化预测评价”具有得天独厚的优势。本文以陕西省镇安县西部钨钼矿集区单元素化探异常原始数据为基础,提出了基于深度学习的钨钼矿产评价方法。该方法以归一化地球化学数据作为模型训练数据,通过深度学习中深度自编码网络方法实现异常值提取进而识别重点成矿有利地段,实现矿产资源找矿远景区定性预测。研究结果表明,在对957条单元素化探异常原始数据分类且做好模型标签后,整个过程在计算机的“黑盒子”中自动完成学习和预测,相较于传统预测研究方法,本文方法具有自动化程度高和客观性强的特征。此外,本文利用已知矿点构建训练数据集,采用随机森林方法对预测区进行矿产资源找矿靶区预测圈定,为进一步缩小找矿靶区范围提供科学依据。  相似文献   

新工科理念下的实验课程教学改革与实践探索     

蔡剑红  霍亮  朱凌 《测绘通报》2019,(2):147-152

近年来为适应创新人才的培养，"卓越计划"开启了全新教学模式。基于新工科理念，为了更好地进行实验课程教学，以"3ds Max软件三维建模"为例，笔者从课程内容安排、教学方式、考核机制等方面进行了教学探索和实践。本文以应用软件实验类课程项目教学的实践经验为基础，注重学生团队合作和交流能力、实践能力、创新能力培养，以及多渠道快速学习新事物的能力，通过与测绘新技术下多软件融合，使学生拥有知识整合能力，为提高实践教学提供参考和借鉴，以更好地适应新工科理念下的创新人才培养。  相似文献   

结合主动学习和词袋模型的高分二号遥感影像自动化分类     

张金盈  姚光虎  林琳  郭怀轩 《测绘通报》2019,(2):103-107

高分卫星遥感影像空间分辨率的提高，使得地物的光谱和纹理变得更加丰富和复杂，这给遥感影像的自动化分类带来严重挑战。因此，本文提出了一种结合主动学习和词袋模型的高分二号遥感影像分类方法。首先，对研究区域进行多尺度分割，建立影像分割对象集；然后，采用词袋模型构建影像对象的语义特征向量；最后，充分考虑位于分类边界的不确定性样本分布，迭代选择最优样本用于训练支持向量机，用于分类遥感影像。为了验证本文方法的有效性和稳健性，以山东省某市的高分二号遥感影像为试验数据进行了试验分析。结果表明，本文提出的方法可以有效地将研究区域分为水体、地面、植被和建筑物四类，正确率达到90.6%以上。  相似文献   

结合深度学习和图割法的遥感影像建筑物检测     

刘舸  邓兴升 《测绘通报》2019,(11):69-73

提出一种基于卷积神经网络和图割法的自动提取高分影像建筑物的方法。首先，通过卷积神经网络定位与检测建筑物的位置，逐一提取单个建筑物轮廓，利用检测结果分别建立建筑物和非建筑物的高斯混合模型（GMM），然后结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化，完成建筑物初步提取，最后用形态学进行优化。通过试验证明了该方法的可行性。  相似文献   

深度学习GoogleNet模型支持下的中分辨率遥感影像自动分类     

陈斌  王宏志  徐新良  王首泰  张亚庆 《测绘通报》2019,(6):29-33,40

提出了一种基于深度学习技术的遥感分类方法，它能有效解决中分辨率影像在分类过程中出现的像元混分问题。研究选用2016年5月12日武汉市Landsat 7 ETM+遥感影像，基于GoogleNet模型中的Inception V3网络结构，借助迁移学习方法，构建出遥感分类模型，实现了对武汉市主城区4类典型地物（不透水层、植被、水体和其他用地）的自动分类提取，并将分类结果与传统最大似然分类（ML）结果进行了对比分析。研究表明：基于深度学习方法的遥感影像总体分类精度高达88.33%，Kappa系数为0.834 2，明显优于传统ML方法总体分类精度83%和Kappa系数0.755 0，而且有效抑制了地物在分类过程中出现的像元混分现象。  相似文献   

一种基于M估计的Robust-ELM滑坡位移预测方法     

高彩云  高宁 《大地测量与地球动力学》2019,39(2):153-157

采用传统ELM算法进行滑坡位移预测时，其网络输出权值由最小二乘估计得出，导致ELM抗差能力较差，从而造成网络训练参数不准确。为此，将M估计与ELM相结合，提出一种基于M估计的Robust-ELM滑坡变形预测方法。该方法利用加权最小二乘方法来取代最小二乘法计算ELM输出权值，以减少滑坡监测数据中粗差对ELM预测的干扰。分别以链子崖、古树屋滑坡体为例，将Robust-ELM进行了单维、多维粗差的抵御性验证。结果表明，该方法能够有效降低粗差对预测的影响，具有良好的抗差能力。  相似文献   

基于深度学习的目标检测定位系统设计与实现     

王俊强  李建胜  程相博  杨戬峰 《测绘与空间地理信息》2020,(1):133-136,144

针对传统遥感影像目标检测方法效率不高,并且无有效手段对检测信息进行管理利用的问题,提出了在B/S构架下基于深度学习的目标检测及定位方法。通过集成深度学习框架、WebGIS以及数据库,实现了集遥感影像目标检测、展示及管理于一体的目标检测定位系统,满足多用户基于前端浏览器的并发目标检测需求。利用网格划分策略,实现了基于前端的大区域范围的目标快速检测。基于某机场飞机目标及某城市区域运动场目标检测结果表明:本文设计的目标检测定位系统能够在前端实现目标快速检测定位,具有较高检测精度,并可有效管理检测信息,为深度学习循环再利用提供数据支撑。  相似文献   

基于相关分析和自适应遗传算法的盐渍化建模变量和参数优选   总被引：1，自引：0，他引：1  

徐红涛  陈春波  郑宏伟  罗格平  杨辽  王伟胜  吴世新 《地球信息科学学报》2020,22(7):1497-1509

机器学习结合遥感等其他数据反演土壤盐分含量（Soil Salt Content, SSC）较少关注对模型精度影响较大的建模特征变量和模型参数的优选。本文基于自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm, AGA）同步优选建模特征变量和模型参数的支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）算法反演三工河流域2016年SSC,并分析其在不同土地利用类型的分布特征。建模特征变量和模型参数的同步优选及实验设计如下：首先基于Landsat 8 OLI和SRTM高程数据提取7类共40个盐渍化相关因子,经相关分析初步筛选出候选特征变量,分别代入AGA、遗传算法（Genetic Algorithm, GA）和格网搜索算法（Grid Search, GS）同步优选SVR的建模特征变量和模型参数,并建立盐渍化监测模型（AGA-SVR、GA-SVR、GS-SVR）。结果表明：① AGA-SVR精度最优,GA-SVR次之,GS-SVR最差,相较于GS-SVR,AGA-SVR的R²/RMSE提高了44.65%;② 三工河流域非、轻度、中度、重度盐渍地和盐土的面积占比分别为42.83%、11.02%、15.88%、9.22%、21.05%;③ 草地和未利用地主要以非盐渍地和盐土为主,耕地和林地中非盐渍地分布比例均为最大;不同土地利用类型的SSC均值和标准差均呈现未利用地>草地>耕地>林地的规律。本研究的建模特征变量和模型参数的优选方法可在一定程度上提高盐渍化监测的精度。关键词：盐渍化;遗传算法;机器学习;特征优选;参数优化;土壤盐分含量;土地利用;相关分析  相似文献