高分六号遥感卫星新增波段下的树种分类精度分析     

张沁雨  李哲  夏朝宗  陈健  彭道黎 《地球信息科学学报》2019,21(10):1619-1628

高分六号卫星具有覆盖广、多种分辨率、波段多的优势,能为遥感解译提供更丰富的信息。为探究高分六号卫星新增波段在森林树种识别上的应用,本文以覆盖根河市阿龙山林业局的一期高分六号宽幅影像为数据源,基于特征优化空间算法（Feature Space Optimization,FSO）和最大似然分类法,分别利用高分六号的前4个波段和所有波段（8波段）的光谱、纹理等特征进行了森林树种分类,并逐一添加新增波段特征确定了各波段的贡献率排名。结果表明：在加入了优选出的均匀性纹理、均值纹理和角二阶矩纹理3种纹理特征后,前4波段和8波段的分类精度比只基于光谱特征时的精度分别高出13.23%和24.63%;利用8波段信息比只利用前4波段在基于光谱特征上的精度高11.88%,在基于光谱+纹理特征上则高23.24%;基于8波段光谱+纹理特征的树种分类精度最高,达到68.74%,新增4波段的贡献率排名为B6>B5>B8>B7,说明新增红边波段对于本次树种分类试验的贡献率最高,能为北方树种识别提供有效帮助。  相似文献   

GPS/PWV时间序列特征提取方法的研究     

胡广保  叶世榕  张彦祥  夏朋飞  夏凤雨 《大地测量与地球动力学》2019,39(1):36-40

针对GAMIT/GLOBK软件解算得到的4 a GPS/PWV时间序列的特征提取问题，提出基于滤波辅助的部分集成经验模态分解（PEEMD）与Hilbert谱分析相结合的特征提取方法。首先，在PEEMD方法的基础上,结合滤波辅助的PEEMD方法与Hilbert谱分析，建立GPS/PWV时间序列特征提取模型；然后，将所提出的方法应用于TNML测站4 a的GPS/PWV长时间序列和7 d的GPS/PWV短时间序列分析中，并将滤波辅助的PEEMD结果与传统的小波分解结果进行对比。结果表明，该特征提取方法能准确有效地提取出 GPS/PWV时间序列中的周年周期和日周期特征分量，滤波辅助的PEEMD分解结果与小波分解结果一致，且提取的特征分量与原始信号更加吻合。  相似文献   

结合图像增强和恢复的增强现实跟踪注册     

郭士祥  范铀  范冲 《测绘通报》2020,(8):39

增强现实中的跟踪注册技术一直是研究的重点和难点，而地下矿道和巷道内亮度低，产生的图像较昏暗，车载相机快速运动和抖动，对传统的基于特征匹配的跟踪注册提出了挑战。本文从提高增强现实中跟踪注册稳健性和精度出发，采用基于Retinex改进的方法增强昏暗图像的亮度，同时利用基于对抗神经网络的方法恢复运动模糊图像。首先提取图像ORB特征，实现初始化；然后根据跟踪特征点的数量，开启图像增强和图像恢复线程，提高特征点提取质量和数量。在数据集和真实模拟场景下的试验结果显示，跟踪精度提高了12%左右，在低亮度和含有轻微模糊的情况下，跟踪注册稳健性也有显著提高。  相似文献   

结合PS特征点的SBAS地表形变监测     

聂运菊  熊佳诚  程朋根  罗跃 《测绘通报》2020,(4):91-95

针对SARscape SBAS技术存在人工选取地面控制点影响监测结果的问题，本文提出了一种结合PS特征点的SBAS地表形变监测方法。通过设置PS技术中的振幅离差指数与相干性阈值，提取PS监测结果中的特征点作为地面控制点进行轨道精炼与形变反演。以2017年3月至2018年12月覆盖南昌地区的Sentinel-1影像为数据源，进行了地表形变监测与验证。结果表明：①该方法与PS方法监测结果均显示南昌市城区在监测时段内整体呈小幅度上升趋势，年平均沉降速率相关性达到了0.959，具有高度一致性。②将该方法、PS方法、人工选取地面控制点的SBAS方法的监测结果与水准数据进行对比，该方法与水准数据的误差不超过3.5 mm，说明了该方法的有效性。  相似文献   

九寨沟M_S7.0地震的前兆异常时空演化特征及其分析     

张小涛  宋治平  李纲 《中国地震》2018,34(4):772-780

以2017年8月8日九寨沟MS7.0地震震中为中心,对震前不同震中距前兆异常的时空演化过程进行分析。研究表明,震中距100km范围内无前兆异常,前兆异常主要分布在震中距100～500km范围内。震前2年新增前兆异常开始逐渐增多;不同震中距范围内的新增异常测项所占比例在震前1.5年左右达到最大,在震前又降低。在震中距300km范围内的异常测项所占比例相对较高。前兆异常时空演化过程存在3个不同的变化阶段,即α阶段(前兆异常的早期阶段,包括α_1和α_2,震前1000天以上)的异常主要分布在震中东北方向和西南方向,异常具有向外扩展的特征;β阶段(前兆异常的中期阶段,震前500～1000天)的异常表现为大范围出现异常;γ阶段(前兆异常的短期阶段,包括γ_1和γ_2,震前500天内)的异常分布在震中的东北方向,表现为远源区的异常向震中收缩过程(γ_1)和近源区的异常向外扩展的过程(γ_2)。通过与其他震例对比分析发现,前兆异常的3个阶段现象可能是大震前的共性特征,大震前前兆异常的显著增加对发震时间的预测具有一定的指示意义。  相似文献   

甘肃省地热资源赋存特征及潜力评价     

谢娜  喻生波  丁宏伟  张明泉 《中国地质》2020,47(6):1804-1812

甘肃省地热资源丰富，其地热资源的开发利用具有较大的潜力。本文介绍了甘肃省地热资源分布概况，结合地区构造、地热水化学特征、地热资源量及开发利用现状探讨了甘肃隆起山地对流型与沉积盆地传导型地热资源的赋存特征，并对两种类型地热资源潜力进行了分析评价。结果表明，沉积盆地地热资源分布于河西、陇西及陇东盆地等，热储类型为裂隙型和孔隙型，热储层自元古宙至新生代均有发育，岩性以砂岩为主；隆起山地型地热资源主要分布于祁连山和西秦岭造山带，热储类型为断裂破碎带，岩性以花岗岩为主；通过潜力计算得知，全省热量开采系数≥0.4的仅占29.17%，表明目前甘肃地热资源开采程度较低，开采潜力较大。  相似文献   

基于计算机视觉的头足类角质颚特征研究Ⅰ:轮廓与特征点提取     

贺芊菡  孙翁杰  刘必林  孔祥洪  林龙山 《海洋与湖沼》2020,51(6):1493-1500

轮廓与特征点研究是头足类角质颚形态特征鉴别的基本方法，对于轮廓与特征点的提取最常用的方法是手动描绘与标定，利用计算机视觉进行轮廓与特征点的提取，不仅可以降低手动提取带来的误差、提高准确性，而且更加快速、便捷。文章将利用计算机视觉提取头足类角质颚的轮廓与特征点，首先将自制装置拍摄得到的角质颚三视图放入MTALAB软件中进行编程处理，然后利用Canny算法提取角质颚轮廓，最后根据地标点的定义标定特征点位置并建立空间坐标系得到角质颚的特征点坐标。研究结果显示，利用计算机视觉提取角质颚的轮廓图像以及特征点坐标是可行的，当标准差σ取值为0.1时角质颚轮廓图效果最佳，在得到的轮廓图上进行特征点的标定，通过迭代遍历轮廓图获得各个特征点的空间坐标。研究分析认为，将计算机视觉应用于头足类角质颚形态学的研究可以提高研究的便捷性，同时也为后续的研究提供了新的实验思路和方法。  相似文献   

云南小江流域典型泥石流沟中底栖动物群落特征及其对河流地貌的响应   总被引：2，自引：2，他引：0  

朱朋辉  潘保柱  李志威  蒋小明  赵娜  赵耿楠  何浩然 《湖泊科学》2019,31(3):869-880

云南小江流域为典型干热河谷区，该区域干热少雨，流域内泥石流沟众多，生态环境十分脆弱.2017年4月和9月对小江流域的吊嘎河、蒋家沟、蓝泥坪沟、清水沟、陶家小河5条泥石流沟及小江干流开展了系统调查，旨在摸清5条泥石流沟及小江干流河流地貌、水环境及底栖动物群落现状，分析不同河床结构发育程度的泥石流沟间的底栖动物群落差异，揭示底栖动物对反映河床结构发育程度的河流地貌特征参数凹凸度的响应关系.调查期间于5条泥石流沟及小江干流中共采集到底栖动物70种，隶属于4门6纲38科69属，其中环节动物6种，软体动物2种，节肢动物61种，扁形动物1种.从种类类群来看，5条泥石流沟及小江干流的底栖动物物种数、密度、生物量上均以节肢动物占绝对优势，分别占总量的78.0%~92.5%、98.7%~100%、65.0%~100%.从功能摄食类群上来看，5条泥石流沟及小江干流底栖动物密度上均以直接收集者为主，占总量的74.3%~96.3%.回归分析表明，5条泥石流沟中底栖动物物种数、密度及生物量均与河流地貌特征参数凹凸度呈正相关关系，由此可见，发育良好的河床结构在维持河流地貌稳定和改善河流生态方面起着举足轻重的作用.本研究结果可为小江流域山区河流泥石流沟河床结构重建及生态修复提供科学依据.  相似文献   

基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类     

赵传  郭海涛  卢俊  余东行  张保明 《测绘学报》2020,49(2):202-213

机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。  相似文献   

基于决策树特征提取的支持向量机在岩性分类中的应用     

韩启迪  张小桐  申维 《吉林大学学报(地球科学版)》2019,49(2):611-620

由于支持向量机属于黑箱模型，因此在进行模型学习时无法直接对特征进行选择，而决策树模型在递归创建的过程中自身具有一定的特征选择能力。针对岩性分类问题，本文将决策树和支持向量机结合，通过决策树的建立，在考虑特征重要性的前提下，利用树节点的高度对特征进行提取，并将具有更高分类能力的特征送入支持向量机进行岩性分类。结果表明：通过决策树的特征提取，减少了支持向量机模型的输入特征，从而有效控制了模型的复杂度，使得模型更加稳定并具有更高的分类精度，测试集精度能够提升10%以上。  相似文献