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   

深度卷积神经网络支持下的遥感影像飞机检测     

谢梦  刘伟  杨梦圆  柴琪  吉莉 《测绘通报》2019,(6):19-23

针对YOLOv3算法对小目标检测较差及出现较多漏检的问题，本文提出了一种优化的YOLOv3算法。首先使用K-means算法计算出与数据集相适用的锚框；其次将扩张卷积引入到YOLOv3网络，用来增强网络高层的感受野，改善小目标的检测效果；然后使用深度可分离卷积取代YOLOv3网络残差模块中的普通卷积，可减少计算量，从而得到一种新型卷积神经网络结构；最后在数据集上进行对比试验。结果表明，优化的YOLOv3算法能够检测出更多目标，降低漏检率，相比于YOLOv3算法，其召回率提高11.86%，F1-score提高2.99%。  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   

高分辨率光学遥感场景分类的深度度量学习方法   总被引：1，自引：1，他引：0  

叶利华  王磊  张文文  李永刚  王赠凯 《测绘学报》2019,48(6):698-707

针对高分辨率光学遥感影像场景具有同类型内部差异大、不同类型间相似度高导致部分场景识别困难的问题，本文提出了一种深度度量学习方法。首先在深度学习模型的特征输出层上为每类预设聚类中心，其次基于欧氏距离方法设计均值中心度量损失项，最后联合交叉熵损失项以及权重与偏置正则项构成模型的损失函数。该方法的目标是在特征空间上使同类型特征聚集并扩大类型间的距离以提高分类准确率。试验结果表明，本文方法有效地提升了分类准确率。在RSSCN7、UC Merced和NWPU-RESISC45数据集上，与现有方法相比，分类准确率分别提高了1.46%、1.09%和2.51%。  相似文献   

联合像元-深度-对象特征的遥感图像城市变化检测     

赵生银  安如  朱美如 《测绘学报》2019,48(11):1452-1463

特征空间的构建和优化对遥感图像识别能力的提高具有重要作用。针对面向对象方法对波段光谱信息利用不足,以及像元识别法无法充分利用图像空间几何等信息的问题,本文建立了新颖的联合像素级和对象级特征的航摄遥感图像城市变化检测方法。首先,充分利用像素级和对象级特征的优势,建立考虑光谱、指数、纹理、几何、表面高度及神经网络深度特征的特征空间;然后,引入LightGBM(light gradient boosting machine)算法对大量特征进行选择研究;最后,采用随机森林识别器对宜兴市2012年和2015年两期遥感图像进行识别,利用变化矩阵进行城市的变化检测。结果表明:联合像元、深度、对象特征和LightGBM特征选择算法的识别效果最好,平均的总体识别精度达到了88.50%,Kappa系数达到0.86,比基于像元、深度或对象特征的识别方法分别提高了10.50%、15.00%和4.00%;城市变化检测精度达到了87.50%。因此,本文方法是利用甚高分辨率航摄遥感图像进行城市变化的检测的有效方法。  相似文献   

基于2D地图的城市户外ARGIS视觉辅助地理配准技术     

邓晨  游雄  张威巍  智梅霞 《测绘学报》2019,48(10):1305-1319

针对当前便携式位姿传感器获取的户外6DOF绝对位姿精度通常不足，致使基于位姿传感器的户外AR地理配准精度不高，提出了一种以2D地图作为参考数据进行户外视觉辅助定位进而提高ARGIS系统地理配准精度的方法和技术框架。在位姿传感器获取初始位姿的基础上，详细阐述了基于2D地图进行图像位姿优化和辅助校正的基本原理；并通过试验验证了该方法可以对位姿传感器获取的初始位姿进行优化，进而提高户外AR地理配准精度的有效性。  相似文献   

低空摄影测量立体影像匹配的现状与展望     

陈晓勇  何海清  周俊超  安谱阳  陈婷 《测绘学报》2019,48(12):1595-1603

影像匹配是在两幅或多幅具有重叠度的影像中通过特定的算法提取影像间同名点的过程,是低空摄影测量数据处理中最为关键的步骤,匹配质量与效率直接影响到后续数据处理的成功与否,关系到测绘产品生成质量。本文系统阐述了低空摄影测量影像匹配的研究现状与展望。对影像匹配的分类进行总结和归纳,大体上,影像匹配可划分为两大类,即基于灰度和基于特征的匹配。重点针对基于特征的影像匹配,从点、线、面等特征提取算法及特征描述符和相似性测度与策略等方面进行了详细阐述。此外,列举最新的基于深度学习的影像匹配算法,对低空平台搭载的多样化传感器数据融合可能涉及的影像匹配方法进行了展望。  相似文献   

基于深度学习的河道提取与变化监测应用——以永定河为例     

王惠英  孙中平  孙志伟  周亚文 《北京测绘》2019,(2)

本文基于2014年、2017年、2018年三期GF1遥感影像,针对北京市石景山永定河河道变化特征,开展基于深度学习算法的河道自动提取与变化图斑自动发现。选择GEOWAY GFLP作为地理要素智能训练平台,采用基于疑似变化区域自动发现与人工交互确认相结合的遥感监测技术路线,选取典型水体样本进行分析、训练,构建深度学习卷积神经网络水体提取模型。通过分析与验证发现,基于深度学习水体提取模型自动提取的河道准确率高于90%,精度高于最小距离、最大似然及SVM分类方法,可用于城市河道的自动提取和变化发现。  相似文献   

华南两次强台风暴雨过程的水汽与湿位涡对比分析     

《广东海洋大学学报》2019,(6)

【目的】探讨不同季节但路径相似的台风暴雨的相关特征,为不同季节的台风暴雨落区预报提供参考依据。【方法】利用常规的探空和地面资料以及NCEP/NCAR1°×1°全球再分析资料,计算2个强台风的水汽通量散度和湿位涡场。对比分析水汽通量辐合、湿位涡正压项(MPV1)和斜压项(MPV2)的水平和垂直分布特征,以及与暴雨落区的对应关系。【结果】秋季的"彩虹"台风高层副热带高压加强,而中低层冷空气和东南气流的汇合使"彩虹"台风的东侧和北侧获得更有利的动力环境条件;而夏季的"威马逊"台风北侧无冷空气影响,台风南侧外围强盛的西南季风气流卷入。台风"威马逊"期间,强的水汽通量辐合中心始终在台风及其残涡中心的南侧和西侧;台风"彩虹"登陆后60 h内一直持续有2支强盛的气流向台风中心输送水汽,而水汽通量的辐合中心与"威马逊"相反,位于台风中心的北侧和东侧,东南气流的卷入以及维持时间长使暴雨增幅。台风"彩虹"登陆后高层高值MPV1扰动下传,低层MPV2> 0并增强,湿斜压性得以增强,有利于垂直涡度增长,使台风低压得以维持和发展;登陆后48～66 h 925 hPa层MPV1为负值,使对流不稳定能量及潜热能的释放,有利于暴雨的维持。而台风"威马逊"登陆后湿斜压性增强不明显。2个台风强降水中心大致位于925 hPa MPV1正负中心过渡带偏向负中心一侧;"威马逊"过程低层MPV1负值中心在正值中心的左侧,对应着西南季风的汇入区;而"彩虹"过程低层MPV1负值中心在正值中心的右侧,对应着冷空气和东南气流的汇合区。这是2个台风暴雨落区差异的成因之一。【结论】本研究得出的湿位涡诊断结果对台风暴雨落区预报具有较好的指示意义。  相似文献   

电镀废水改进的CAFE处理工艺设计及案例     

房春生  王殿升  推玥  高晗博  王菊 《吉林大学学报(地球科学版)》2020,50(6):1862-1869

电镀园区废水处理过程中，由于园区企业难以做到彻底的分质分流，导致废水处理出现破络不彻底，次亚磷酸盐、氰化物等出现再络合与难降解等问题，同时，深度处理后，浓水需要进行深度处理，重金属离子浓度、总磷、总氮处理都存在难以达标的情况。本文根据企业电镀废水的典型水质和水量特征，研究设计了改进的CAFE处理工艺，详细论证了各工艺的处理过程、主要设备及相关设计参数，并将该工艺在南通某电镀园区电镀废水处理中进行了实际应用。运行的实践表明，该套设计方案污水处理运行稳定，最终出水的COD_Cr（化学需氧量）、NH₄-N、总铬、六价铬、总镍指标的平均质量浓度分别为34.00、5.41、0.29、0.03、0.05 mg/L，均远远小于电镀废水的排放标准，达到了电镀废水的深度处理要求。  相似文献