基于深度卷积神经网络的高分辨率遥感影像场景分类   总被引：2，自引：0，他引：2  

孟庆祥  吴玄 《测绘通报》2019,(7):17-22

场景分类对于高分辨率遥感影像的理解和信息提取具有重要意义。传统方法利用低、中级或语义特征来对影像的场景进行判别，但是针对高分影像涵盖的细节多、类别复杂等特点，中低层特征无法对影像语义进行准确描述。本文提出了一种基于深度卷积神经网络DCNN场景分类模型。首先利用卷积层对影像的纹理、颜色等低阶特征进行提取，然后利用池化层对重要特征进行筛选，最后将提取到的特征进行组合，形成高阶语义特征，利用高阶语义特征对高分影像进行场景分类。为了解决模型的过拟合问题，使用了数据增广、正则化及Dropout提高模型的泛化能力。本文方法在UC Merced-21取得了91.33%的准确率，相比于传统方法，有效地提高了分类精度，同时证明了深度卷积神经网络在遥感影像分类领域优越性。  相似文献   

水库地震震源深度校核方法研究与应用     

杨磊  李保华  常廷改 《大地测量与地球动力学》2019,39(11):1194-1197

采用人工方法对溪洛渡库首区流动台和距离地震震中最近的4~5个台站的原始数据进行重新分析，将获得的地震震源深度与台网目录的震源深度进行对比分析，发现二者存在明显偏差。流动台和距离震中最近的台站确定的震源深度能更合理地解释地震的成因及水库诱发地震的机理，可为其他水电工程研究水库诱发地震成因时运用地震观测数据确定较为可信的地震震源深度方法提供参考。  相似文献   

面向智慧城市的高精度地名地址匹配方法     

张剑  叶远智  翁宝凤 《测绘与空间地理信息》2019,42(11)

针对智慧城市建设中各种业务数据对地名地址匹配准确度和效率不高的问题,本文提出一种面向智慧城市的高精度地名地址匹配方法。该方法在基于中文分词的地名地址匹配技术框架下,综合利用精细化地名地址库构建、地名地址特征分词库构建和基于用户搜索行为大数据分析3种关键技术提高地址匹配度和匹配精度。利用该方法对智慧德清建设项目中工商法人6 537条数据和130 988条精细化地址样本数据进行实验与分析。实验结果表明,在智慧城市大数据环境下,相比于传统地名地址匹配方法,该方法匹配精度高,效率也大大提升,同时在匹配度与精确度两个指标上匹配结果更加均衡。  相似文献   

盐度对变化2014年东北太平洋“暖泡”的作用   总被引：1，自引：0，他引：1  

智海  林鹏飞  张荣华  柴菲  刘海龙 《海洋学报(英文版)》2019,38(9):24-34

A significant strong, warm "Blob"(a large circular water body with a positive ocean temperature anomaly)appeared in the Northeast Pacific(NEP) in the boreal winter of 2013–2014, which induced many extreme climate events in the US and Canada. In this study, analyses of the temperature and salinity anomaly variations from the Array for Real-time Geostrophic Oceanography(Argo) data provided insights into the formation of the warm"Blob" over the NEP. The early negative salinity anomaly dominantly contributed to the shallower mixed layer depth(MLD) in the NEP during the period of 2012–2013. Then, the shallower mixed layer trapped more heat in the upper water column and resulted in a warmer sea surface temperature(SST), which enhanced the warm"Blob". The salinity variability contributed to approximately 60% of the shallowing MLD related to the warm"Blob". The salinity anomaly in the warm "Blob" region resulted from a combination of both local and nonlocal effects. The freshened water at the surface played a local role in the MLD anomaly. Interestingly, the MLD anomaly was more dependent on the local subsurface salinity anomaly in the 100–150 m depth range in the NEP.The salinity anomaly in the 50–100 m depth range may be linked to the anomaly in the 100–150 m depth range by vertical advection or mixing. The salinity anomaly in the 100–150 m depth range resulted from the eastward transportation of a subducted water mass that was freshened west of the dateline, which played a nonlocal role.The results suggest that the early salinity anomaly in the NEP related to the warm "Blob" may be a precursor signal of interannual and interdecadal variabilities.  相似文献   

卷积神经网络GPS坐标转换方法     

崔方  赵庶旭 《测绘通报》2019,(3):1-5

GPS坐标转换方法对于GPS空间定位系统至关重要。目前已有很多方法被提出用于转换GPS坐标，但效果并不是很显著。究其原因，是因为大多数都存在模型误差和投影误差。针对目前方法的不足，本文利用深度学习对非结构化数据处理的优势，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的GPS坐标转换方法。该方法将GPS数据转化为非结构化图片数据，以其作为CNN的输入层来训练GPS坐标转换模型，这样能够最小化满足对数据的预处理要求，无监督地从数据中学习出有效特征。试验结果表明，该方法与传统坐标转换方法相比，具有更高的转换精度。  相似文献   

基于LSTM的城市道路交通速度预测     

阎嘉琳  向隆刚  吴华意  孙尚宇 《地理信息世界》2019,26(5)

交通预测对于交通智能管控具有重要的作用,实时准确的交通速度预测是相关研究领域中亟待解决的问题。传统预测方法难以应对日益复杂的交通数据,深度学习作为一种以数据为导向的新技术,在交通预测领域得到了广泛应用。综合利用城市道路交通的时空关联特征,搭建基于长短期记忆(LSTM)的城市道路交通速度预测模型,模型在时间特征上考虑了近历史时刻和远历史时刻的速度信息,以及待预测时刻的时刻值;在空间特征上集成了目标路段的上下游路段速度信息。基于武汉市出租车GPS数据和高德开放交通数据,开展数据处理与路段速度预测实验,分析预测模型参数与特征对预测结果的影响,并通过与传统方法的对比验证模型的有效性。  相似文献   

设施农业典型地物改进Faster R-CNN识别方法     

王兴  康俊锋  刘学军  王美珍  张超 《地球信息科学学报》2019,21(9):1444-1454

深度学习方法可有效提高传统基于遥感影像的设施农业典型地物识别与提取方法的结果精度,对传统农业的转型和发展意义重大。本文针对遥感影像大背景小目标的特点,以及设施农业典型地物的图像特征,结合深度残差思想和Faster R-CNN提出DRTOMA算法：首先,使用深度残差网络作为其基础特征提取网络,以此获得更深层次的图像特征,并抑制网络退化和衰退问题;然后在残差单元和全连接层之间加入改进的空间金字塔池化层,从而去除输入图像固定大小的限制,增加网络对图像尺度的敏感度;最后,在全连接层间添加dropout层,减少网络计算的复杂度,提升抗过拟合效果。仿真结果表明：同部分已有的检测算法相比,DRTOMA算法的平均识别准确率和召回率均取为最优,分别为91.87%和90.63%;在最优识别精度近似的情况下,DRTOMA算法比Faster R-CNN算法的召回率高约2%,网络更易收敛,训练难度较低。综上所述,DRTOMA算法是一种有效可行的设施农业典型地物检测方法。  相似文献   

融合颜色和深度信息的运动目标提取方法          下载免费PDF全文

胡涛  朱欣焰  呙维  张发明 《武汉大学学报(信息科学版)》2019,44(2):276-282

行人检测是计算机视觉、智能交通等领域研究的热点与难点，基于深度传感器对室内复杂场景下的行人检测展开研究。目前，基于颜色与深度数据的目标检测方法主要包括基于背景学习的方法和基于特征检测算子的方法，前者依赖于视频序列头几十帧的背景知识，帧的数量决定检测质量；后者存在计算量大的问题，训练样本的不足也会影响行人检测结果。因此，深入分析了复杂场景特征，融合颜色和深度信息，提出了RGBD+ViBe（visual background extractor）背景剔除方法，实现前景运动目标的准确提取。实验结果表明，提出的RGBD+ViBe方法在前景运动目标检测准确率方面要明显高于仅考虑颜色或深度信息方法以及RGBD+MoG（model of Gaussian）方法。  相似文献   

南海风生近惯性能通量的敏感性分析     

孙宝楠  连展  袁业立  徐海洋 《海洋学报(英文版)》2019,38(4):136-145

After validated by the in-situ observation, the slab model is used to study the wind-generated near-inertial energy flux(NIEF) in the South China Sea(SCS) based on satellite-observed wind data, and its dependence on calculation methods and threshold criteria of the mixed layer depth(MLD) is investigated. Results illustrate that the total amount of NIEF in the SCS could be doubled if different threshold criteria of MLD are adopted. The NIEF calculated by the iteration and spectral solutions can lead to a discrepancy of 2.5 GW(1 GW=1×109 W). Results also indicate that the NIEF exhibits spatial and temporal variations, which are significant in the boreal autumn,and in the southern part of the SCS. Typhoons are an important generator of NIEF in the SCS, which could account for approximately 30% of the annual mean NIEF. In addition, deepening of the MLD due to strong winds could lead to a decrease of NIEF by approximately by 10%. We re-estimate the annual mean NIEF in the SCS,which is(10±4) GW and much larger than those reported in previous studies.  相似文献   

基于近台数据的2017-06巴东M4.3地震序列震源深度研究     

申学林  王秋良  魏贵春  丁文秀 《大地测量与地球动力学》2018,38(1):14-17

利用三峡遥测地震台网和流动加密台资料计算2017-06巴东M4.3地震序列震源深度并分析其深度误差。结果显示，序列震源深度主要分布在3~5 km；流动加密台观测明显改善了震源深度测定精度，其震源深度误差由平均1.8 km减少到1.1 km。研究认为，直达波法测定三峡遥测台网（特别是布置流动加密台后）网内地震可获得较高精度的震源深度。  相似文献