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51.
百度深度学习PaddlePaddle框架支持下的遥感智能视觉平台,能够运用深度学习技术实现遥感影像的智能建模、训练和解译。本文通过深入分析PaddlePaddle图像分割模型库PaddleSeg的图像处理深度学习算法模型DeepLabV3+、U2-Net及RetinaNet,开发设计了遥感智能视觉平台,实现了遥感影像的地块分割、变化检测和斜框检测等专业功能。研究表明:遥感智能视觉平台提取的图斑总面积是目视解译的80%、有效图斑比例为76%、错误图斑比例为18%,实现了快速有效的遥感图像智能处理。 相似文献
52.
针对现有高分辨率遥感影像感知哈希认证算法中特征提取精度和算法稳健性不能兼顾的问题,本文提出一种运用ULBP的高分辨率遥感影像感知哈希完整性的认证算法。首先对遥感影像进行格网划分,将影像划分为多个子块,运用ULBP算法提取子块的纹理特征;然后计算每个子块内纹理特征的直方图分布,将其结果与均值二值化后得到子块的感知哈希序列;最后串联所有子块的感知哈希序列生成整幅影像的感知哈希值。在影像认证时,首先计算原始影像与待检测影像的哈希序列,然后计算两者的感知哈希序列平均汉明距离,完成对高分辨率遥感影像内容的完整性认证与篡改定位。试验表明,该算法能够识别高分辨率遥感影像中地物较为平滑的区域,同时对JPEG压缩、高斯噪声添加、BMP格式转换等操作具有良好的稳健性,为高分辨遥感影像完整性认证提供支持。 相似文献
53.
高分辨率遥感影像解译是遥感信息处理领域的研究热点之一,在遥感大数据知识挖掘与智能化分析中起着至关重要的作用,具有重要的民用和军事应用价值。传统的高分辨率遥感影像解译通常采用人工目视解译方式,费时费力且精度低。所以,如何自动、高效地实现高分辨率遥感影像解译是亟待解决的问题。近年来,随着人工智能技术的飞速发展,采用机器学习方法实现高分辨率遥感影像解译已成为主流的研究方向。本文结合高分辨率遥感影像解译的典型任务,如目标检测、场景分类、语义分割、高光谱图像分类等,系统综述了5种代表性的机器学习范式。具体来说,本文分别介绍了不同机器学习范式的定义、常用方法以及代表性应用,包括全监督学习(如支持向量机、K-最近邻、决策树、随机森林、概率图模型)、半监督学习(如纯半监督学习、直推学习、主动学习)、弱监督学习(如多示例学习)、无监督学习(如聚类、主成分分析、稀疏表达)和深度学习(如堆栈自编码机、深度信念网络、卷积神经网络、生成对抗网络)。其次,深入分析五种机器学习范式的优缺点,并总结了它们在遥感影像解译中的典型应用。最后,展望了高分辨率遥感影像解译的机器学习发展方向,如小样本学习、无监督深度学习、强化学习等。 相似文献
54.
目前大部分植被辐射传输模型在模拟太阳辐射与植被之间的相互作用过程时,将植物结构进行了简化,只保留了叶片的结构和空间分布特征,而忽略了木质元素(枝干等)对冠层反射特性的影响。计算机模拟模型LESS能够充分考虑植被的多种组分光谱和结构特征,精确模拟植被冠层内部的光散射和辐射过程。本文以地面实测数据为基础,发展了以单木为基本单元的复杂森林三维场景重建基本流程;并在重建森林场景基础上,利用计算机模拟模型LESS模拟森林三维场景反射率,对比分析了森林木质元素对冠层反射率的影响。结果表明,忽略木质元素会引起植被冠层反射率模拟的偏差,特别是在近红外波段,在不同叶面积指数(LAI)下,其相对偏差都在40%以上。高空间分辨率是一个会突出木质元素影响的重要因素,随着空间分辨率提高,偏差也随之增大。不同等级枝干结构均对冠层反射率产生影响,即使忽略最小分枝也会引起17.7%(近红外)的估计误差。因此,在进行定量遥感研究中,必须考虑到忽略木质元素引起的偏差,即使是高LAI森林也无法忽视木质元素的影响。特别是在高分辨率遥感图像中,传统的以统计特征代替三维结构分布的辐射传输模型已经无法满足精度的要求。 相似文献
55.
地表反射率产品作为最重要的定量遥感产品,是很多参量化遥感产品的基础数据源,可以被广泛应用于林业、农业、水资源、生态环境、城市环境等典型应用领域。对于米级高分辨率的遥感影像,国内外不提供反射率影像产品。目前主流的国产高分数据源大部分都是蓝、绿、红、近红4个波段的多光谱数据,缺少短波红外波段,难以满足陆地区域浓密植被算法或者清洁水体的短波红外信号近似看作零的假设条件,要完成精确大气校正、生产大范围的GF-2影像拼接的地表反射率产品,是一个挑战。为了更好的推广高分地表反射率的应用,本研究针对北京市平原区,运用全色和多光谱融合、几何精校正和相对辐射一致化算法,以Sentinel-2为参考影像,生成了一套几何精校正后的0.8 m地表反射率影像集。该数据集时间范围为2015年—2019年,每年一期,包含年度产品的覆盖情况及分布矢量,共计184景地表反射率影像,数据量总共为1.63 TB。 相似文献
56.
针对GRACE Level2卫星时变重力数据后处理方法如何评价的问题,该文以中国数字地震观测网络获得的青藏高原地区地面重力变化图像为参考,基于平均结构相似性等图像相似度指标,研究了与该区域地面重力观测同期、不同后处理方法得到的GRACE卫星重力变化图像的可靠性。结果显示,GRACE卫星重力和地面重力观测结果具有一定的可比性,滑动窗口去相关滤波和高斯400 km滤波的组合方法可以获得最优的处理效果。本文的方法和结论对GRACE及GRACE Follow-On卫星重力数据应用中后处理方法和参数的选取有一定的借鉴意义。 相似文献
57.
无人机与卫星影像的叶面积指数遥感反演研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对卫星遥感影像获取的叶面积指数精度较低的问题,该文结合无人机低空航拍影像和卫星影像,基于最小二乘法建立了一种叶面积指数遥感反演方法,并与卫星影像像元二分模型进行了比较。结果表明:从单一植被类型到整体植被叶面积指数的反演,新方法均优于卫星影像的像元二分法,两者整体相对误差分别为27%和35%。4种植被类型中,草本植物对模型的反演精度影响较大,两者相对误差分别为32%和56%。使用该方法准确计算了长汀县相关区域叶面积指数分布,与他人结果一致。该方法提高了卫星遥感影像获取叶面积指数的精度,为大面积高精度估算区域植被提供了一种方法。 相似文献
58.
针对AKAZE算法在无人机影像匹配过程中存在的匹配精度低和稳定性较差问题,本文提出一种基于多匹配策略融合的改进影像匹配方法。该方法首先对影像降采样并利用AKAZE算法检测多尺度特征。然后采用一种稳定的RootSIFT描述符进行特征描述。其次,融合最近邻距离比值、双向匹配和余弦相似度约束匹配策略进行特征匹配以降低误匹配率。最后,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法确定最终的特征对应关系,并求得几何变换模型。实验结果表明,该方法在获得更多正确匹配点对的同时具有较高的匹配正确率和精度,能够更好适用于无人机影像匹配。 相似文献
59.
从海量影像数据中查找所需数据是正射影像制作中的一个重要步骤,本文利用天绘影像提供的XML文件自动提取坐标信息,根据图号自动计算图幅角点坐标,研究了自动识别点和面位置关系的算法,实现了根据图号自动搜索天绘影像数据,根据天绘影像数据自动搜索参考影像数据的功能。 相似文献
60.
快速准确地从遥感影像提取冰川堰塞湖水体信息,是研究冰坝遥感监测与应急监测的核心热点问题。以GF-1卫星遥感影像为主要数据源,采用归一化差分水体指数(NDWI)、改进阴影水体指数(ENDWI)和面向对象(SVM)对克亚吉尔冰川堰塞湖水体进行定量提取。比较分析3种水体判识方法,3种方法均可以提取完整的水体边界,并且抑制了90%以上的非水体信息。NDWI法和ENDWI法可应用于GF-1地表水体提取,能够满足冰坝水体监测与应急监测需求,但面向对象法最适宜GF-1影像的水体信息准确提取。 相似文献