基于Sentinel-1A合成孔径雷达数据和全卷积网络的城市建设用地监测方法研究          下载免费PDF全文

卢文路  刘志锋  何春阳  夏沛 《干旱区地理》2020,43(3):750-760

Sentinel-1A合成孔径雷达数据不受云、雾等天气条件的影响并具有丰富的纹理信息，为提取城市建设用地信息提供了一种新的数据源。本文发展了一种基于Sentinel-1A合成孔径雷达数据和全卷积网络的城市建设用地监测方法。该方法的优势主要在于可以有效复合不同极化方式下的Sentinel-1A合成孔径雷达数据和综合集成多尺度特征。在甘肃省张掖市甘州区的应用表明，该方法的提取结果总体精度为92.50%，Kappa系数为0.85。与现有方法“KTH-Pavia城市提取器”相比，Kappa系数提高了37.10%，总体精度提高了11.50%。因此，该方法具有良好的应用潜力。  相似文献   

基于水声环境空间中多模态深度融合模型的目标识别方法研究     

李琦  孙桂玲  黄翠  刘颉  常哲  于金花  文洪涛 《海洋技术学报》2019,38(6):35-45

随着对水下目标特性研究的深入和声学探测技术的发展,基于单模态的阵列式信息融合或基于空间信息的分布式信息融合的水下目标识别方法研究已有一定成果,但针对复杂海况导致单一物理场或单一融合层次的系统识别性能提高有限等方面影响的水下目标识别方法研究还有所不足,因此,开展基于多模态深度融合模型的水下目标识别方法研究可利用模态互补,共享信息而提升识别率。文中在国内外研究基础上,深入研究了基于到达时差法和多模态方法组合的检测方法,初步形成了基于水声环境空间中多模态深度融合模型的识别框架,开展了海洋中典型自然与人为事件的信号分析与特征提取,并在此基础上,设计新型基于海底基站的被动识别系统。该系统同步记录和由位置等组成的时间序列标记声、磁和压数据,可实现高精度、高分辨率的识别。本研究可满足未来海洋观测对高性能水下目标探测、定位和跟踪系统的迫切需要,为海洋安全监管、海洋突发事件应急响应等领域提供新的技术手段和科学参考。  相似文献   

基于深度域地震成像的中沙海槽盆地东北部结构构造研究     

赵斌  高红芳  张衡  李丽青 《热带海洋学报》2019,38(2):95-102

文章基于叠前深度偏移地震成像分析, 结合前人重磁反演等地球物理资料成果, 对中沙海槽盆地东北部结构构造进行探索研究。研究表明: 中沙海槽盆地东北部发育新生代地层, 厚度在1500~2500m之间, 地层层速度为1500~ 3500m·s^-1, 不存在中生界沉积层, 盆地基底为海山或前寒武系基岩及岩浆岩隆起。中沙海槽盆地新生代陆源海相烃源岩丰富, 盆地新生界地层厚度大, 盆地凹陷、断裂发育, 具有一定的油气勘探潜力。  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   

基于深度置信网络的GNSS-IR土壤湿度反演     

陈堃  沈飞  曹新运  朱逸凡 《测绘通报》2020,(9):100-105

基于大地测量型GNSS接收机获取的反射信号反演土壤湿度是GNSS领域的研究热点。为克服常规线性回归和BP神经网络算法等的缺陷，本文提出了一种基于深度置信网络的GNSS-IR土壤湿度反演方法。试验结果表明，基于该方法得到的决定系数、土壤湿度平均绝对误差和均方根误差分别为0.909 8、0.017、0.021，与线性回归和BP神经网络算法相比，与实测数据吻合度更高，可有效提高土壤湿度反演精度，证明了方法的有效性和可靠性。  相似文献   

构建“学习共同体”--《静悄悄的革命》评介     

宋晓东 《地理教学》2020,(6):1-1

《静悄悄的革命》一书作者为佐藤学,他是日本东京大学教授、教育学博士。作为"行动的研究者",他遍访日本全国各地学校,深入课堂,与一线教师共同研究教学,构建起日本全国性的"学习共同体"。作者在本书中欲传递的信息有很多,但作者认为支撑教师的创意和创造性的关键在于给每个孩子学习的尊严、专注教材(学问)的发展性和教师自己的教育哲学这三点。  相似文献   

直线特征辅助的靠岸舰船检测     

余东行  郭海涛  赵传  李道纪  张保明 《测绘科学技术学报》2019,36(3)

针对靠岸舰船难以检测的问题,提出了一种直线特征辅助的靠岸舰船检测方法。首先利用高精度的卷积神经网络目标检测算法YOLOv3对影像进行粗检测,获取可能存在舰船目标的区域作为兴趣区域;然后提取影像的直线特征,将直线的方向作为确定舰船方向的辅助信息;最后利用具有一定角度的滑动窗口遍历兴趣区域获取候选目标,并对侯选目标进行二次分类和识别得到最终检测结果。利用不同港口的遥感影像进行实验的结果表明,提出方法能够有效检测港口内多种方向和并列停靠的舰船目标。  相似文献   

结合主成分分析的BP神经网络模型的教学质量评价方法研究     

刘亚文  周军其 《测绘地理信息》2019,44(5):107-109

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利用拟构模型面调控水深模型点选取的航海DDM构建          下载免费PDF全文

贾帅东  张立华  董箭  彭认灿 《武汉大学学报(信息科学版)》2019,44(11):1715-1722

针对传统方法难以确保所建模型的深度保证率满足航海安全要求的问题，提出了一种利用拟构模型面调控水深模型点选取的航海数字水深模型（digital depth model，DDM）构建方法。定义了已选、待选、拟选水深点以及拟构模型面的概念，并利用待选水深点来定量评估模型面的深度保证率与表达度，实现了水深自动选取过程中的DDM质量动态监控。在此基础上，通过构造水深选取中的质量评估综合算子，利用该算子来定量调控水深点的选取，确保所构DDM的深度保证率能达到规定指标要求。实验结果表明:（1）与传统方法相比，所提方法能确保所建模型的保证率满足航海安全要求；（2）对于深度保证率均能满足航海安全要求的水深点，所提方法较传统方法能从一定程度上提高模型在此处的表达度。  相似文献   

地理研学旅行的"四个度" ——以福建省三明地区为例     

邓谋雨  刘恭祥 《地理教学》2019,(18)

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