加权空-谱联合保持嵌入的高光谱遥感影像降维方法     

黄鸿  石光耀  段宇乐  张丽梅 《测绘学报》2019,48(8):1014-1024

高光谱遥感影像数据量大、波段数多，容易导致"维数灾难"。传统流形学习方法一般仅考虑其光谱特征，忽略了空间信息。为此提出一种非监督的基于加权空-谱联合保持嵌入（WSCPE）的维数约简算法。首先采用加权均值滤波（WMF）方法对高光谱影像进行滤波，以消除噪点和背景点的干扰。然后根据遥感影像地物分布的空间一致性，通过采用加权空-谱联合距离（WSCD）来融合像素点的光谱信息和空间信息，有效选取各像素点的空-谱近邻，并根据像素点与其空-谱近邻点之间的坐标距离来有区别的利用其近邻点进行流形重构，提取低维鉴别特征进行地物分类。在PaviaU和Indian Pines数据集上的分类结果表明，总体分类精度分别达到了98.89%和95.47%。该方法在反映影像内部流形结构的同时，有效融合了影像的空间-光谱信息，故能提高影像特征的鉴别性，并提升分类性能。  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   

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   

一种正样本单分类框架下的高分辨率遥感影像建筑物变化检测算法     

刘波  燕琴  刘恒飞  马磊 《测绘工程》2019,28(2)

高分辨率遥感影像建筑物变化检测对于城市规划、城市执法等方面具有非常重要的意义。文中提出一种基于正样本单分类器学习框架下的建筑物变化检测算法。首先提取影像形态学建筑物指数特征(MBI),通过卡方变换将其与光谱特征进行融合;然后利用一种单分类器完成建筑物变化初始判定;最后利用改进的长宽比形状特征完成最终建筑物变化判定。通过与现有建筑物变化检测算法、传统的多分类器算法对比,本文算法精度有一定提升并具有更强的鲁棒性。  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   

谈综合思维和区域认知融合的地理学习     

王信文 《地理教学》2019,(18)

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高中地理劳动教育项目课程的开发实践 ——以无锡赏石园讲解员职业角色体验为例     

武强 《地理教学》2019,(20)

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枣庄市台儿庄区小龚庄岩溶地下水水源地允许开采量计算评价          下载免费PDF全文

丁冠涛  刘玉仙  高帅 《山东国土资源》2019,35(3)

科学有效的地下水资源评价是可持续开发地下水资源的关键,其中地下水资源可开采量的评价是地下水资源评价的核心内容。该文在对枣庄市台儿庄区小龚庄水源地水文地质条件、岩溶塌陷发育情况等进行详细分析的基础上,采用开采试验法对小龚庄水源地岩溶地下水允许开采量进行了计算,计算结果为11354m~3/d。根据已发生岩溶塌陷情况,设定岩溶塌陷预警水位,利用非稳定流Theis公式计算了安全开采量范围在11187～13150m~3/d之间,对开采试验法计算结果进一步进行评价。根据评价结果最终确定以11354m~3/d作为小龚庄水源地的允许开采量是可靠的,可以保证水源地最大限度的开采地下水资源,同时又保证水源地运行时不易引发岩溶塌陷的环境地质问题。该方法为同类型水源地地下水允许开采量的计算评价提供了一定的借鉴。  相似文献   

潘博运用肺癌方联合吉非替尼治疗晚期非小细胞肺癌验案1则          下载免费PDF全文

胡茜  潘博 《应用海洋学学报》2020,36(3):80-81

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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