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   

Monte-Carlo模拟与经验路径模型预测台风极值风速的对比   总被引：2，自引：2，他引：0  

郭云霞  侯一筠  齐鹏 《海洋学报》2020,42(7):64-77

台风是我国东南沿海区域每年发生的严重自然灾害之一。本文分别采用传统的Monte-Carlo模拟方法以及较为先进的经验路径模拟方法预测中国东南沿海区域台风的极值风速(10 m高度处10 min平均值)，并对两种方法的预测结果进行了对比。本文将东南海岸线向内陆扩展约200 km的区域划分为0.25°×0.25°的网格，以每个网格点作为研究点。首先采用Monte-Carlo模拟方法产生每个研究点1 000年间的虚拟台风事件。然后采用经验路径模型方法构建了西北太平洋1 000年的热带气旋事件集，采用模拟圆方法从中提取对各个研究站点有影响的台风事件。接着采用Yan Meng风场模型计算每个研究点台风的最大风速，构成极值风速序列。最后采用极值分布模型预测每个研究点不同重现期的极值风速，并对两种不同方法预测的结果进行了对比。研究发现在研究区域的内陆侧经验路径方法预测的风速略高于Monte-Carlo模拟方法预测的结果，而在海岸沿线一带经验路径方法预测的结果略低，这主要是由两种方法构造的虚拟台风的中心压强存在差异以及模型本身的不确定性造成的。本文的研究结果可以为防灾减灾系统提供有益的参考。  相似文献   

基于拉格朗日拟序结构的吕宋海峡表层水交换研究     

郑哲昊  庄伟  胡建宇  吴泽轮  刘长建 《海洋学报(英文版)》2020,39(11):21-32

黑潮通过吕宋海峡入侵南海呈现明显的瞬态特征。以往的研究通常将黑潮在吕宋海峡附近的流态分为几种不同类型。本文基于表层地转流计算得到的有限时间李雅普诺夫指数场（FTLE），展示了拉格朗日视角下的吕宋海峡上层水交换特征。从FTLE场提取的拉格朗日拟序结构（LCSs）很好地识别了吕宋海峡附近的典型流态和旋涡活动。此外，这些LCSs还揭示了吕宋海峡周围复杂的输运路径和流体域，这些特征得到了卫星跟踪浮标轨迹的验证，且从流速场中是无法直接识别的。FTLE场显示，吕宋海峡附近表层水体的输运形态主要可分为四类。其中，黑潮直接向北流动的“跨越”形态和顺时针旋转的“流套”形态的发生频次明显高于直接进入南海的黑潮分支“渗入”形态和南海水流出至太平洋的“外流”形态。本文还进一步分析了黑潮在吕宋海峡处的涡旋脱落事件，突出强调了LCSs在评估涡旋输运方面的重要性。反气旋涡旋的脱落个例表明，这些涡旋主要源自黑潮“流套”，涡旋脱落之前可有效地俘获黑潮水。LCS所指示的输运通道信息有助于预测最终被反气旋涡所挟卷水体在上游的位置。而在气旋涡的形成过程中，LCS的分布特征表明，大部分气旋涡并未与黑潮水的输运路径相连通。因此，气旋涡对从太平洋到南海的上层水交换的贡献较小。  相似文献   

浙江中南部海雾预报决策树模型研究     

俞涵婷  廖晨昕  王可欣  陈华忠 《海洋预报》2020,37(6):96-101

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基于浅地层回波信号的底质分类技术研究          下载免费PDF全文

罗宇  郑旭  施剑  吴逸凡  李斌 《海洋技术学报》2020,39(6):42-47

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融合时间序列环境卫星数据与物候特征的水稻种植区提取   总被引：3，自引：0，他引：3  

柳文杰  曾永年  张猛 《遥感学报》2018,22(3):381-391

获取高精度的区域水稻种植面积对于农业规划、配置与决策具有重要意义。区域尺度的水稻面积获取依赖于高时空分辨率影像,但受卫星回访周期和气候影响,难以获取足够时间序列的高时空分辨率影像,从而影响水稻种植面积遥感提取的精度。为此,提出适应于中国南方多雨云天气地区,基于国产环境卫星(HJ-1A/1B)与MODIS融合数据的水稻种植面积提取的新方法。以洞庭湖区为实验区,利用STARFM模型融合环境卫星NDVI数据与MODIS13Q1数据,获取时间序列的环境卫星NDVI数据,利用水稻关键期的NDVI数据结合物候特征参数对水稻种植区域进行提取。结果表明,该方法能有效提取区域水稻种植的面积,水稻种植面积提取的总体精度与Kappa系数分别达到91.71%与0.9024,分类结果明显优于仅采用多光谱影像或NDVI数据。该研究为中国南方多雨云天气地区水稻种植面积提取提供了有效的方法。  相似文献   

基于PCA和极限学习机的高光谱遥感分类研究     

李静  吴孔江 《北京测绘》2018,32(7)

针对高光谱遥感分类研究中面临的数据处理效率低、分类结果精度不高等难题,本文在引入极限学习机(ELM)算法的基础上,顾及其在噪声影响下出现稳健性降低的现象,进一步将主成分分析(PCA)应用于ELM的前端,从而构建了一种基于PCA和ELM的联合算法。将该算法与目前常用的神经网络和支持向量机进行对比分析发现:PCA-ELM分类结果的精度最高,其数据处理效率也较高,该算法具有较强的稳健性和泛化能力,适用于高光谱遥感信息的高效提取。  相似文献   

一种基于无人机载LiDAR点云的 电力线安全距离判定算法     

韩宇 《北京测绘》2018,32(9)

针对无人机电力巡检距离判定算法缺乏问题,本文提出了一种基于无人机LiDAR点云分类的安全距离判定算法,该法首先对LiDAR点云进行维度特征分类,然后将电力悬线方程改进为最小二乘法模型,并以分段的方法计算地物到电力悬线的空间距离。实验表明,本文提出的距离判定算法距离测量精度接近于全站仪测量精度,且算法鲁棒性较好,具有较低的时间复杂度,不失为一种高精度无人机载LiDAR点云电力线安全距离判定新方法。  相似文献   

一种结合纹理特征的极化SAR图像SVM分类方法     

沈璐  权亚楠  禹哲珠  马宏宇 《北京测绘》2018,32(10)

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区域和形状特征的兵马俑碎片分类方法     

《测绘科学技术学报》2018,(6)

针对传统方法对兵马俑碎片分类准确率较低情况,提出一种基于区域和形状特征的碎片分类方法。首先提取碎片的显著性区域特征,采用地球移动距离EMD(Earth Mover’s Distance)方法对区域特征进行匹配并初步分类;其次对表面特征不明显的碎片进行预处理,获取二维图像信息,利用Hu不变矩提取形状特征;最后采用支持向量机SVM(Support Vector Machine)分类器对表面特征不明显的碎片进行进一步分类,实现兵马俑碎片的最终精确分类。通过对30个兵马俑模型的508个碎片进行分类,实验结果表明,基于区域特征的碎片分类方法可以实现兵马俑碎片的快速、精确分类,是一种有效的兵马俑碎片分类方法。  相似文献