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1.
为解决高分辨率遥感影像变化检测中存在底层特征缺乏语义信息、像元级的检测结果存在“椒盐”现象以及监督分类中样本标注自动化程度较低,本文提出一种基于超像元词包特征和主动学习的变化检测方法。首先采用熵率分割算法获取叠加影像的超像元对象;其次提取两期影像像元点对间的邻近相关影像特征(相关度、斜率和截距)和顾及邻域的纹理变化强度特征(均值、方差、同质性和相异性),经线性组合作为像元点对的底层特征;然后基于像元点对底层特征利用BOW模型构建超像元词包特征,并采用一种改进标注策略的主动学习方法从无标记样本池中优选信息量较大的样本,且自动标注样本类别;最后训练分类器模型完成变化检测。通过选用2组不同地区的GF-2影像和Worldview-Ⅱ影像作为数据源进行实验,实验结果中2组数据集的F1分数分别为0.8714、0.8554,正确率分别为0.9148、0.9022,漏检率分别为0.1681、0.1868,误检率分别为0.0852、0.0978。结果表明,该法能有效识别变化区域、提高变化检测精度。此外,传统主动学习方法与改进标注策略的主动学习方法的学习曲线对比显示,改进的标注策略可在较低精度损失下,有效提高样本标注自动化程度。 相似文献
2.
气候变化对西藏湖泊变迁的影响(1973—2017) 总被引:1,自引:0,他引:1
西藏湖泊众多,其水位和面积变化对气候波动有敏感记录。本文运用RS和GIS技术,以1973—1977年、1989—1992年、1999—2001年、2008—2010年和2017年5期遥感影像为底图矢量化了西藏所有湖泊边界,建立了湖泊空间数据库。以湖泊空间数据为基础,分析了1973—2017年西藏湖泊面积动态变化特征,结论如下:从20世纪70年代至2017年,西藏湖泊总面积持续增加,共增长了47.23%;从20世纪70年代至90年代,研究区北部和中部湖泊呈萎缩的趋势,其余地区呈扩张的趋势;从2000年至2017年,西藏湖泊呈持续扩张的趋势。另外,笔者分析了研究区年平均气温、年降雨量和年蒸发量的变化特征。1981—2017年,西藏气候向暖湿方向发展,主要表现为气温升高、降雨量增加和蒸发量减少。气候变化对不同地区不同时期湖泊变迁影响显著:(1)西藏北部和中部湖泊主要以冰川、冰雪融水和地表径流为主要补给源。20世纪70年代至90年代,气温和降雨量波动较小,引起这些地区湖泊萎缩的主要原因为冰川和冰雪融水补给的减少。(2)从20世纪90年代至2017年,气温和降雨量增加、蒸发量减少,导致研究区湖泊呈现全面扩张的趋势。 相似文献
3.
地形地貌是岩性解译的重要信息,地形因子作为描述DEM数字曲面几何特征的定量指标参数,可用来定量化表达不同岩性所在地区地形地貌特征。本文以桂林-阳朔地区为研究区,研究地形因子数学、地质意义,建立岩性与地形因子组合间的定量关联,进而实现岩石类型划分。本文基于ASTERGDEM提取坡度、起伏度等12个地形因子,在分析各个地形因子地质意义基础上,通过聚类分析及方差分析的多元统计分析方法,研究各岩性地形因子特性及其关联性,建立研究区岩性之间的定量差异;此外,利用因子分析方法研究岩性分类过程中的主导因素,确定适宜岩性分类方法以实现定量化岩性分类。实验结果表明:不同岩性、不同地形地貌的地形因子(组合)之间具有显著差异,基于因子分析得到的宏观地形复杂度指数(MTI)以及微观曲率指数(MCI)对岩石类型的分类精度达77.36%。研究表明,地形复杂度等地形因子可用于岩性分类,采用因子分析方法可获取反映地形地貌宏观、微观特征的定量指标,且岩性分类效果良好。 相似文献
4.
6.
【目的】研究采自我国沿海岸的褐藻门短毛藻科Elachistaceae短毛藻属Elachista的分类。【方法】对采自我国沿海岸的短毛藻进行形态学鉴定,描述新种的形态特征以及其他分类学信息,并与相似种进行比较。【结果】鉴定出长海短毛藻E. changhaiensis Luan et Ding、短毛藻E. fucidola (Velley) Areschoug、暗色短毛藻E. fusca Luan et Ding和细枝短毛藻E. tenuissima Luan et Ding sp. nov.等4个种,含新种1个。细枝短毛藻藻体暗褐色,半球形,直径4~5 mm;基部由薄壁细胞组成基垫;同化丝可分成长同化丝和短同化丝,长同化丝较短,长1~2 mm,由63~128个细胞组成,直径6.0~9.5μm;短同化丝较长70~225μm,直径3.5~6.0μm。单室囊囊状,多室囊线状。模式标本存在中国科学院海洋研究所海洋生物标本馆(AST)。 相似文献
7.
针对SAR影像难以精确计算信噪比的问题,该文以滤波评价指标信噪比为依托,提出了一种基于牛顿插值迭代修正SAR影像近似信噪比的滤波质量评价方法:根据已知值通过牛顿插值得到更多的数据,再利用牛顿迭代法拟合非线性函数修正近似信噪比。以模拟影像和真实影像为数据源,选择目视效果较好的滤波结果作为真实影像的近似无噪声影像,人工对模拟影像和无噪影像进行降质,并使用5种滤波器对影像进行处理,分别利用基于牛顿插值迭代得到的修正近似信噪比、传统的峰值信噪比、等效视数和边缘保持指数评价滤波效果。结果表明:基于牛顿插值迭代修正的近似信噪比可作为衡量SAR影像滤波质量的评价指标,且无需参考原始无噪影像,对真实SAR影像的滤波质量评价有一定的可行性。 相似文献
8.
为探究热带西太平洋海山生物多样性,2016年利用"发现"号遥控无人潜水器(ROV)对西太平洋马里亚纳海沟附近的M2海山进行了采样调查,其中获得了3个深水金相柳珊瑚样本。通过光学显微镜和扫描电镜观察,鉴定其为黑发金相柳珊瑚Metallogorgia melanotrichos(WrightStuder,1889)和长刺金相柳珊瑚Metallogorgia macrospina Kükenthal,1919。这两种金相柳珊瑚均为该区域的新记录种,对其作了详细的形态描述,并依据特征性状对该属所有物种作了分类检索。 相似文献
9.
10.
随着村镇经济建设发展,生活垃圾和工业固体废弃物造成的污染问题日益突出,已经成为制约新农村建设发展和生态文明建设的关键问题,而目前针对乡镇非正规固体废弃物的调查与统计主要依赖全国各乡镇相关部门逐级调查上报,工作量较大。本文基于高分辨率遥感影像,将深度学习模型和条件随机场模型相结合引入到乡镇固体废弃物的提取研究中,探索一种基于深度卷积神经网络的乡镇固体废弃物提取模型。由于固体废弃物在影像上表现为面积小,分布破碎等特点,为了提高工作效率,将模型特分为识别和提取2个部分:① 通过全连接卷积网络(CNN)对固体废弃物进行快速识别判断,筛选感兴趣区域影像块;② 在传统的全卷积神经网络(FCN)的基础上加入条件随机场模型(CRF)提取固体废弃物边界,提高整体分割精度。根据安徽、山西等地区相关部门上报固体废弃物堆放点以及住房与城乡建设部城乡规划管理中心进行野外检查的结果,实验最终识别精度达到86.87%以上;形状提取精度为89.84%,Kappa系数为0.7851,识别与提取精度均优于传统分类方法。同时,该方法已经逐步应用于住房和城乡建设部有关成都、兰州、河北等部分乡镇非正规固体废弃物的核查工作,取得了较为满意的结果。 相似文献