A-FPN算法及其在遥感图像船舶检测中的应用     

于野  艾华  贺小军  于树海  钟兴  朱瑞飞 《遥感学报》2020,24(2):107-115

光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战:光学遥感图像背景复杂,船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰;遥感图像分辨率低,船舶目标小,对于其分类与定位带来很大困难;针对上述问题,在FPN的基础上,提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN (Attention-Based Feature Pyramid Networks)。首先,利用卷积提取图像特征金字塔;然后,利用顶层金字塔逐级构建显著特征层,抑制背景信息,通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力,构建自上而下的多级显著特征映射结构;最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合,提高了模型的分辨能力,对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段,利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试,准确率为92.8%,表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。  相似文献   

FY-3D/MERSI-II全球火点监测产品及其应用   总被引：1，自引：0，他引：1  

郑伟  陈洁  闫华  刘诚  唐世浩 《遥感学报》2020,24(5):521-530

FY-3D/MERSI-II全球火点监测产品主要包括全球范围内的火点位置、亚像元火点面积和火点强度等信息,可用于实时监测全球范围的森林草原火灾、秸秆焚烧等生物质燃烧状况。火点判识算法主要根据中红外通道对高温热源的敏感特性,即含有火点的中红外通道像元辐亮度和亮温较远红外通道的辐亮度和亮温偏高,同时较周边非火点的中红外像元偏高,建立合适的阈值可探测含有火点的像元。亚像元火点面积估算主要使用中红外单通道估算,根据亚像元火点面积估算结果对火点强度进行分级,不同的级别表示不同程度的火点辐射强度。基于全球火点自动判识结果,每日生成0.01°分辨率的卫星遥感日全球火点产品,每月生产0.25°×0.25°格点的全球月火点密度图。在利用FY-3D/MERSI-II火点产品开展的全球火点监测应用中,对多起全球重大野火事件进行了监测,为防灾减灾、全球气候变化研究、生态环境保护等方面提供卫星遥感信息支持。  相似文献   

基于森林模型参数先验知识估算高分辨率叶面积指数   总被引：1，自引：0，他引：1  

张静宇  王锦地  石月婵 《遥感学报》2020,24(11):1342-1352

目前，估算高分辨率叶面积指数LAI（Leaf Area Index）的常用方法是采用大量地面测量数据和遥感数据建立统计模型，再用统计模型估算LAI。然而，与农田地面测量实验相比，森林地面测量实验获取的观测数据更加有限，这使得基于统计模型的森林高分辨率LAI的估算精度低，难以满足应用需求。为此，本文提出一种基于森林模型参数先验知识、使用森林研究区少量的LAI地面测量数据和归一化植被指数NDVI数据估算森林高分辨率LAI的方法。首先，获取全球20个森林实验区的LAI地面测量数据和NDVI数据，建立LAI-NDVI统计模型并提取森林模型参数的先验知识。然后，以一个新的森林站点Concepción作为研究区，将该研究区的数据分为建模数据和验证数据两个部分。使用研究区有限的建模数据对森林模型参数先验知识进行本地化校正得到优化模型，优化模型用于估算森林高分辨率LAI，使用验证数据评价LAI的估算精度。同时，选取了Camerons站点、Gnangara站点、Hirsikangas站点评价本文方法的LAI估算精度。使用地面测量LAI验证基于森林模型参数先验知识估算高分辨率LAI的结果精度，经验证4个森林站点的均方根误差分别为0.6680，0.4449，0.2863，0.5755。研究结果表明：在仅有少量观测数据时，采用本方法能有效地提高森林高分辨率LAI的估算精度。因此，本方法可为森林高分辨率LAI的遥感估算提供参考。  相似文献   

内点最大化与冗余点控制的无人机遥感图像配准     

余蕊  陈玮扬  杨扬  杨昆  罗毅 《遥感学报》2020,24(11):1325-1341

利用小型无人机进行遥感图像配准在自然灾害损害评估、环境监测和目标检测与追踪等领域发挥着至关重要的作用，但小型无人机的图像采集过程容易受风速/风向、复杂地形、电池容量、飞行姿态、飞行高度等自然或人为因素的影响。这些问题通常会导致捕捉到的场景重叠率低与图像非刚性畸变，在特征点提取过程中产生大量冗余点，增加了图像配准的难度。本文提出一种基于特征点的小型无人机图像配准方法，该方法的核心思想是在配准过程中识别冗余点，同时最大化可用内点数量。所识别的冗余点当作控制点，用于控制网格代图像的运动。最后通过最大化内点和合理移动控制点来恢复图像变换。本文使用50对小型无人机图像进行特征匹配和图像配准的实验，其中平均配准精度可达80.38%，并且本文方法在所有的情况下都优于5种当前流行算法。  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   

南海东北部叶绿素a浓度对台风“风泵”和黑潮共同作用的响应     

刘宇鹏  唐丹玲  梁文钊 《海洋学报》2020,42(7):16-31

南海东北部是寡营养海域，夏季浮游植物叶绿素浓度较低，热带气旋“风泵”效应带来的上层海洋扰动可能引起表层浮游植物的显著增长。以往的研究通常关注热带气旋风应力和海洋中尺度涡对上层海洋浮游植物的影响，本文利用航次CTD、实测叶绿素a浓度、Argo温盐剖面和遥感数据，探讨了台风“风泵”和黑潮共同作用下真光层内浮游植物的变化特征及其成因。结果表明，2015年台风“莲花”过境1周后产生向吕宋海峡西北侧南海海域(A区)入侵的黑潮流套，该入侵的黑潮流套使台风前原有的气旋涡消失，抑制了台风产生的上升流对表层(0～40 m)营养盐供给，使次表层(60～90 m)营养盐富集，进而抑制了表层的叶绿素a增长，促进了次表层叶绿素a的增长；吕宋海峡西侧南海海域(B区)表层的浮游植物叶绿素a浓度增加不仅是源于叶绿素最大层浮游植物的向上输运，更是由于浮游植物的繁殖增长；A区台风引起的流套式的黑潮入侵，促进了B区台风后气旋式流场的形成，产生的持续增强的气旋涡为B区表层叶绿素持续增长提供了充足的营养盐供给。  相似文献   

一种新的用于极化SAR图像船只检测的散射相似性测度   总被引：1，自引：0，他引：1  

郎海涛  陶云红  牛立辉  石洪基 《海洋学报(英文版)》2020,42(5):145-150

本文提出了一种新的用于极化合成孔径雷达（SAR）海上船只目标检测的测度。首先利用散射相似性参数研究船只与海杂波散射机制的差异。基于这些差异，提出了一种新的船只检测测度，该测度能够有效区分船只目标和海杂波。然后提出了利用核密度估计（KDE）方法对该测度进行建模的方法。基于统计模型，实现了自适应恒虚警率（CFAR）的检测方案。本文利用多景C波段RADARSAT-2极化SAR（Pol-SAR）数据上进行实验，系统分析了所提出测度的海杂波拟合性能与船只检测性能，并与两个经典的极化测度进行了比较，实验和比较结果证明了所提的测度的可行性。  相似文献   

基于YOLOv3深度学习的海雾气象条件下海上船只实时检测     

王飞  刘梦婷  刘雪芹  秦志亮  马本俊  郑毅 《海洋科学》2020,44(8):197-204

海雾气象条件下船只高精度检测识别面临较大困难，传统的目标识别、定位方法效果差强人意。作者围绕海雾气象条件下不同类型船只的实时检测问题，提出一种基于YOLOv3深度学习的实时海上船只检测新思路。首先构建清晰图片和模糊图片（海雾、雨）的判别方法，实现图片清晰度分类处理；其次为提高海雾气象条件下海上船只的实时检测精度，消除海雾遮挡对目标识别的影响，运用暗通道先验去雾方法对含有海雾的图像实行去雾；最后基于YOLOv3深度学习算法对精细处理后的图像进行船只实时检测。实验结果表明该方法能够在海雾气象条件下高效、准确地检测到船只，对海上复杂环境条件下的船只实时检测研究具有一定的理论指导意义。  相似文献   

广东省2006—2015年围填海演变分析          下载免费PDF全文

阮波  曾丽红  仇月萍 《海洋开发与管理》2020,37(9):9-12

文章以landsat5和landsat8的遥感影像为数据源，运用ESRI和ARCGIS等软件对广东省2006—2015年的海岸线进行提取，并对围填海信息的类型和面积进行统计分析，在此基础上对广东省围填海的地理空间分布进行分析探讨，研究表明广东省在10年间围填海面积增加了94.936 km2，主要用途为城镇建设和养殖用海，围填海的区域主要集中在珠三角地区，占了整个广东省围填海面积的近60%。  相似文献   

ICESat-2激光卫星与光学遥感影像融合水深测量          下载免费PDF全文

曹彬才  方勇  江振治  高力  胡海彦 《海洋测绘》2020,40(5):21-25

针对浅海测深的数据特点和应用需求,以我国南海甘泉岛为例,研究了利用ICESat-2(Ice,Cloud,and Land Elevation Satellite-2)激光卫星数据和光学遥感影像开展主被动融合水深测量的方法。首先通过信号点提取、水面/水底识别、水下点折射改正等步骤处理ICESat-2数据,获得水深值,随后以激光点作为控制,计算光学水深反演模型参数,最后由点及面地获取大范围高精度水深。实验表明,甘泉岛区域主被动融合测深中误差优于1.30m,基于激光卫星数据的主被动融合测深方法能够为浅水水深测量提供新手段。  相似文献