灰色神经模型与模糊神经模型在沉降预测中的应用     

吕磊  成枢  高秀明  查天宇 《测绘与空间地理信息》2019,42(12)

  相似文献   

基于深度学习的高分四号卫星图像超分辨率重建     

贺智  贺丹 《遥感学报》2020,24(12):1500-1510

针对高分四号卫星图像中波红外谱段空间分辨率远低于相应的可见光近红外谱段，提出一种基于深度学习的高分四号卫星图像中波红外谱段超分辨率重建方法。首先，设计卷积回归网络进行初步重建，利用8倍下采样的可见光近红外谱段和原始中波红外谱段训练回归网络。然后，设计卷积重建网络进行进一步重建，利用低分辨率初步重建结果和原始中波红外谱段训练重建网络。最后，将原始可见光近红外谱段依次输入到训练好的回归网络和重建网络，得到最终的中波红外谱段超分辨率重建结果。以湖北和江西部分地区真实数据进行试验，结果表明该方法能有效提高中波红外谱段空间分辨率，与其他方法对比均方根误差至少下降了7.54，且目视效果更清晰自然，有利于扩展高分四号卫星的应用范围。  相似文献   

特征重标定网络的高光谱影像分类方法     

职露  余旭初  谭熊  赵传  刘辉 《测绘科学技术学报》2019,36(3)

高光谱影像特征的利用率对提高其分类精度具有重要意义。为充分利用影像的特征,提出了一种特征重标定网络的高光谱影像分类方法。该方法通过全局平均池化将特征图转换为具有全局信息的实数,利用全连接层与非线性层生成能够代表各通道相对重要性的权值,进而采取加权法完成初始特征的重标定。为验证该方法的有效性,选取PaviaU和KSC两组高光谱影像数据进行实验。结果表明,提出方法总体分类精度分别达到98.38%和95.61%,可为高光谱影像提供有效的类别判定特征,有助于提高影像分类精度并获取平滑的分类结果图。  相似文献   

基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取   总被引：2，自引：2，他引：0  

陈凯强  高鑫  闫梦龙  张跃  孙显 《遥感学报》2020,24(9):1134-1142

建筑物提取在城市规划等土地利用分析中发挥着重要作用。用于提取建筑物的传统方法通常基于手工特征和分类器，导致精度较低。本文基于编解码结构的卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks),自主学习多级的和具有区分度的特征来更好地辨识建筑物和背景，实现航空影像中的像素级建筑物提取。该网络由编码子网络和解码子网络两部分组成，编码子网络对输入图像进行空间分辨率压缩，完成特征提取；解码子网络从特征中提升空间分辨率，完成像素级的建筑物提取。此外，本文使用视野增强FoVE(Field-of-View Enhancement)方法减轻边缘现象(切片边缘附近的建筑物提取精度通常低于中心区域附近的精度)的影响，并分别在两个建筑物提取标准数据集上的实验表明，编解码卷积神经网络能有效实现像素级建筑物提取，FoVE能有效提高建筑物提取准确率；通过改变预测时切片大小和重叠度，分析其对建筑物提取结果的影响，揭示了FoVE的饱和性。  相似文献   

全卷积网络和条件随机场相结合的全极化SAR土地覆盖分类     

赵泉华  谢凯浪  王光辉  李玉 《测绘学报》2020,49(1):65-78

针对经典全卷积网络(fully convolution network,FCN)分类精度低、效果差,以及传统的极化合成孔径雷达(PolSAR)土地覆盖分类方法未充分考虑地物散射特性的问题,提出了一种结合改进FCN和条件随机场(conditional random field,CRF)的全极化SAR土地覆盖分类算法。首先,利用Freeman分解和Pauli分解建模全极化SAR影像,同时提取各分解对应的散射特征,参考Freeman分解散射功率获取其主散射分量对应的主散射地物;同时,借鉴在图像分类领域中具有卓越表现的FCN-Vgg19-8s网络,考虑其高层卷积参数量大和低层卷积模型参数优化程度不足,通过在高层和中层分别构建多尺度卷积组和代价函数设计了FCN-MD-8s网络,保证对整体模型参数进行降维和优化;以Freeman分解散射机理特征为基准,采用级连式迁移学习结构,实现FCN-MD-8s网络的模型训练和测试;然后,根据主散射分量所对应的主散射地物,在各分量预测图中提取出主特征地物,得到分量地物分类结果,并将其进行叠加得到全局粗分类;最后,利用全连接CRF结合Pauli相干分解重建假彩色图,对全局粗分类进行全局像素类别转移获得细分类结果。通过对分类结果定性和定量分析,可知提出算法具有有效性和可行性。  相似文献   

车载探地雷达地下目标实时探测法     

杨必胜  宗泽亮  陈驰  孙文鹿  米晓新  吴唯同  黄荣刚 《测绘学报》2020,49(7):874-882

中国的城镇化加快了地下空间大规模开发与利用的进程。摸清地下空间目标的分布状况,保障城市可持续发展和地下空间资源的永久利用,是维护未来城市安全中的重要任务。探地雷达(GPR)凭借其数据采集速度快、成像分辨率高、无损检测等优点在地下空间资源调查中得以广泛应用。但仍存在GPR数据地下目标识别不准确、自动化程度低等缺陷,自动检测GPR数据中的地下目标或目标缺陷仍然是一个亟待解决的难题。为此,本文分析并确定了GPR影像中可进行识别的城市道路地下空间的7类典型目标(如雨水井、电缆等)。并根据其反射信号特征,标记了GSSI SIR30设备以400 MHz波段采集的GPR数据中的典型地下目标,构建了GPR地下目标样本库,共包含7类总数为3033个。通过迁移学习的方法,精调预训练后的Darknet53网络参数,通过端到端的YOLOV3检测方法完成地下目标的自动识别与定位。最后,利用深圳福田区彩田路GSSI SIR30装备以400 MHz波段采集的GPR数据进行试验验证。试验结果表明,本文提出的基于深度学习的地下目标探测方法对城市典型地下目标的检测精度和召回率达到85%以上,检测速度达到了16帧/s,能够有效探测GPR数据中的城市地下目标。  相似文献   

基于实例分割模型的建筑物自动提取   总被引：1，自引：0，他引：1  

瑚敏君  冯德俊  李强 《测绘通报》2020,(4):16

传统的遥感影像目标提取方法大多采用目视解译或基于像素信息进行处理，难以适用于高分辨率影像中的复杂场景。而现有的卷积神经网络语义分割模型，由于难以达到较高的精度会出现提取目标粘连的情况。针对该问题，本文对实例分割模型Mask R-CNN进行改进，提出了一种高效、准确的高分辨率遥感影像建筑物提取算法。首先，在Mask R-CNN原有的特征提取部分每个层级的特征图后再增加一层卷积操作，以降低上采样造成的混叠效应；然后，在原有掩膜预测结构的基础上增加一个分支，改善掩膜预测的效果；最后，将改进后的网络在建筑物数据集上进行训练。结果表明，本文方法能够准确独立预测每个建筑物顶部，没有目标粘连情况，且mAP值较Mask R-CNN有所提高，能够有效实现遥感影像建筑物精细化提取。  相似文献   

深度学习在高分辨率遥感影像冬油菜提取中的应用   总被引：2，自引：0，他引：2  

杨泽宇  张洪艳  明金  冷伟  刘海启  游炯 《测绘通报》2020,(9):110-113

近年来，深度学习在基于高分辨率遥感影像的农作物种植信息提取领域应用广泛。本文充分利用油菜在盛花期的光谱特征，提出了基于深度学习理论的单时相高分辨率遥感影像油菜分布提取方法。以2016年湖北省沙洋县作为研究区域，获取油菜盛花时期高分一号（GF-1）影像，并以沙洋县为基础影像，通过手工标记制作油菜训练样本。设计两种深度学习框架模型，一种以卷积神经网络（CNN）为框架，构建一维卷积神经网络（1D-CNN）模型，第二种以循环神经网络（RNN）为框架，组合门控循环单元（GRU）模型，训练标准样本模型，完成油菜分类提取。最后，与传统支持向量机（SVM）、随机森林（RF）方法进行了结果对比。试验结果表明，本文设计的基于深度学习CNN和RNN模型提取的冬油菜空间分布精度和面积精度皆优于其他两种方法，为进一步实现冬油菜提取自动化提供试验基础。  相似文献   

我国海水鱼价格风险预警研究——以大菱鲆为例          下载免费PDF全文

黄明红  杨正勇 《海洋开发与管理》2018,35(7):107-112

根据价格风险体系的一般组成结构,文章以大菱鲆为例分析了我国海水鱼价格风险预警体系的组成。从产业的供给与需求及国家宏观政策等影响我国海水鱼市场价格的因素出发,以大菱鲆出池价格为例,作为海水鱼产业市场风险预警的警情指标,构建了我国大菱鲆产业价格风险预警的指标体系。运用BP神经网络对2012—2017年的季度调研样本作为原始数据对我国大菱鲆价格风险预警进行实证研究,研究表明,成鱼养殖面积、幼苗存量和牙鲆出池价格是大菱鲆价格变动的主要先行指标。验证了BP神经网络构建的风险预警模型对我国大菱鲆价格风险研究,具有实用性和可行性,并对针海水鱼产业提出了加强政府监管、提升方案有效性和加强技术创新等建议。  相似文献   

BP神经网络精度估计及其在海洋油气资源预测中的应用     

赵健  刘展  樊彦国  丁宁 《海洋科学》2018,42(11):59-63

在对BP算法进行深入分析的基础上,将测量数据处理与误差理论中的精度评定方法应用到BP神经网络的精度估计中,通过分别计算BP神经网络学习训练过程及预测过程的输出层中误差,实现对神经网络模型的精度评定。最后以海洋油气资源预测为例,结合实测资料建立了BP神经网络预测模型并分别进行了学习训练过程及预测过程的精度评定,以期为神经网络模型结构的优化设计提供有效参考,为提高神经网络模型的适用性提供科学依据。  相似文献