基于YOLO的街景影像中行人车辆检测方法     

王朝辉  王润哲  郭震冬  黄亮 《北京测绘》2021,35(11):1452-1455

车辆等移动平台搭载全景相机、全球导航卫星系统接收机、惯性测量单元等传感器,可以采集360°的街景.在街景影像中检测行人车辆,一方面可以在数据发布时更好地保护隐私,另一方面可以为城市治理能力提升提供数据支撑.由于街景影像具有表达环境复杂、数据量庞大、目标距离变化大等特点,现有的行人车辆检测算法应用时均存在一定局限.为此,提出一种兼顾效率和精度的街景影像中行人车辆检测方法,利用球形投影原理和先验知识从街景的经纬映射图中划分出目标区域,接着使用你只观察一次(You Only Look Once,YOLO)v4模型从目标区域检测行人和车辆.实验证明,本文方法车辆检测的准确率高于91％,行人检测的准确率高于73％,每张平均耗时21 ms,具备准确率高、速度快的优势,满足实际项目的数据生产需求.  相似文献   

高分辨率遥感影像解译中的机器学习范式     

周培诚  程塨  姚西文  韩军伟 《遥感学报》2021,25(1):182-197

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   

北京市平原区2015年—2019年0.8 m地表反射率数据集     

申茜  姚月  李利伟  龙腾飞  陈甫  张兵 《遥感学报》2021,25(11):2303-2312

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   

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  

孙越  顾祝军  李栋梁 《测绘科学》2021,46(2):106-112,145

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   

多匹配策略融合的无人机影像匹配方法     

李瑞祥  赵海涛  葛小三  袁占良 《测绘科学》2021,46(3):87-95

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   

多季相混合像元部分分解特征的不透水面分类     

陈姣  黄远程  李朋飞 《测绘科学》2021,46(4):90-99

针对利用光谱混合分解提取不透水面特征通常受到端元类型和数量的限制,同时植被变化会影响估计精度的问题,该文提出 了一种综合季相和植被变化信息的不透水面提取框架.基于混合像元部分分解算法——混合调谐匹配滤波(MTMF),设计了多季相组合MTMF(SCMTMF)特征和多季相叠加MTMF(SSMTMF)两种策略,构造了不透水面的多季相MTMF特征,将不透水特征与多季相植被指数结合利用支持向量机实现对不透水面的精确分类.结果表明,利用多季相特征得到的不透水面提取效果相较于单季相有较明显的改善,该文所提出的策略有利于提高不透水面的估计精度.  相似文献   

国产高分卫星像素级影像融合及其质量评价     

王芳  杨武年  王建  陈爱玲 《测绘科学》2021,46(8):73-80

为了探究适合国产高分卫星影像的融合方法,该文以国产亚米级高分辨率卫星BJ-2和GF-2影像为数据源,分别选取像素级影像融合方法中较为典型的GS、Pansharp、NND、HPF、PCA和PCA+Wavelet对2种影像进行处理,并采用定性和定量分析法对其融合效果进行评价.结果表明:对于BJ-2影像,Pansharp和GS的融合效果相对较好,光谱保真度较佳、清晰度较高、光谱扭曲度较小;对于GF-2影像,Pansharp融合效果相对较好,HPF次之,光谱保真度较佳、清晰度较高、光谱扭曲度较小;对于2种影像,PCA融合法的效果最差.  相似文献   

顾及植被的复杂艰险地区多光谱遥感岩性识别     

潘建平  涂文丽  邓福江  蒲艺  徐永杰  李明明 《测绘科学》2021,46(8):120-126

针对复杂艰险地区修建道路时,地质岩性难以现场获取的问题,该文利用ASTER多光谱遥感影像,研究和设计了一种顾及植被覆盖的复杂艰险地区多光谱遥感岩性信息识别提取方法.该方法根据植被覆盖情况先分类后进行岩性识别:对中高植被覆盖区进行植被信息的抑制处理,再对中低植被覆盖区采用主成分分析法进行岩性信息提取;对低植被地表裸露区域采用端元提取、光谱角填图的方法进行岩性信息的提取.最后将岩性识别提取结果与现场地勘结果进行对比验证.结果表明该方法进行岩性信息提取结果与已有的现场勘察结果基本一致,具有重要的参考和应用价值.  相似文献   

使用安置参数优化的无人机点云与影像精配准     

刘波  邹鹏辉  刘华 《测绘科学》2021,46(9):94-101,108

针对现有的无人机激光点云与影像配准方法主要基于仿射变换建立点云与影像之间的配准模型,无法描述激光点云与影像之间的复杂变换关系问题,该文提出一种基于安置参数优化的无人机激光点云与光学影像精确配准方法.以相机安置参数为优化参数,以归一化互信息作为点云特征影像与光学影像之间的相似性测度,采用改进Powell算法作为优化策略,获得最优配准参数,实现无人机激光点云与无人机影像之间的精确配准.基于实验数据与现有两种配准方法进行精度对比.实验表明,基于相机安置参数优化的配准方法优于两种常规配准方法,可以实现无人机激光点云与光学影像之间的自动化配准,并达到像素级的配准精度.  相似文献   

GF-6影像下的南方路域针叶植被LAI反演研究     

郭云开  刘建琴  章琼  曹骁  郭燕青 《测绘科学》2021,46(9):136-143

为了更好应用国产高分辨率遥感影像监测评价南方路域植被环境,研究南方路域针叶植被叶面积指数遥感反演.该文以长益高速研究区域的高分六号影像(GF-6)为基础,提出了可适用于针叶叶片的LIBERTY+ SAIL耦合模型并结合多元线性回归、局部加权回归反演路域植被针叶LAI的方法.研究中以耦合模型模拟的冠层光谱反射率、GF-6影像和野外实测生化参数为数据源,通过相关性分析,将与LAI相关性较高的SAVI、RVI和EVI 3种植被指数作为反演因子,结合组合模型反演LAI并评定模型的反演精度.结果 表明,耦合模型对南方路域针叶植被LAI的估算精度整体较高,对比分析两种叶面积指数的组合预测模型,耦合模型结合局部加权回归组合反演LAI具有优越性,可更好地反演路域植被针叶LAI.  相似文献