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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.
近年来水体富营养化呈扩张趋势,蓝藻水华不仅在太湖等大型湖泊频发,水面面积较小的天津于桥水库等也形势严峻,亟需加强卫星遥感监测.但是,以往在太湖等业务化使用非常成功的MODIS等卫星数据(约500 m),由于空间分辨率较低,难以满足小型水体的监测要求;而Landsat-8等空间分辨率较高的卫星数据(30 m),通常重返周期较长,无法满足水华高频监测需求.本文以天津市于桥水库(面积约80 km2)为研究区,针对常用的卫星数据,从空间、时间、光谱范围和数据可获取性共4个方面,评价不同卫星数据蓝藻水华监测能力和算法,同时对不同卫星监测结果一致性进行评估.结果表明:(1)筛选出国产HJ-1A\B CCD、GF-1 WFV和美国Landsat-8 OLI这3种卫星波段合适,空间分辨率较高,适用于桥水库蓝藻水华监测,但考虑到其重返周期较长,建议多星联合观测;(2)各个卫星监测结果与卫星影像目视解译结果基本一致,均方根误差和相对误差均分别控制在0.78 km2和4.9%以内;(3)不同卫星监测结果一致性良好,一致性精度达到99.5%;(4)根据历史影像结果,发现于桥水库2016年水质开始呈富营养化,藻华现象在夏、秋两季最为严重.研究表明,针对小型水面水体蓝藻水华监测,利用较高分辨率数据联合监测,是一种有效的替代策略,今后可在更多小型水域推广.  相似文献   
3.
基于森林模型参数先验知识估算高分辨率叶面积指数   总被引:1,自引:0,他引:1  
张静宇  王锦地  石月婵 《遥感学报》2020,24(11):1342-1352
目前,估算高分辨率叶面积指数LAI(Leaf Area Index)的常用方法是采用大量地面测量数据和遥感数据建立统计模型,再用统计模型估算LAI。然而,与农田地面测量实验相比,森林地面测量实验获取的观测数据更加有限,这使得基于统计模型的森林高分辨率LAI的估算精度低,难以满足应用需求。为此,本文提出一种基于森林模型参数先验知识、使用森林研究区少量的LAI地面测量数据和归一化植被指数NDVI数据估算森林高分辨率LAI的方法。首先,获取全球20个森林实验区的LAI地面测量数据和NDVI数据,建立LAI-NDVI统计模型并提取森林模型参数的先验知识。然后,以一个新的森林站点Concepción作为研究区,将该研究区的数据分为建模数据和验证数据两个部分。使用研究区有限的建模数据对森林模型参数先验知识进行本地化校正得到优化模型,优化模型用于估算森林高分辨率LAI,使用验证数据评价LAI的估算精度。同时,选取了Camerons站点、Gnangara站点、Hirsikangas站点评价本文方法的LAI估算精度。使用地面测量LAI验证基于森林模型参数先验知识估算高分辨率LAI的结果精度,经验证4个森林站点的均方根误差分别为0.6680,0.4449,0.2863,0.5755。研究结果表明:在仅有少量观测数据时,采用本方法能有效地提高森林高分辨率LAI的估算精度。因此,本方法可为森林高分辨率LAI的遥感估算提供参考。  相似文献   
4.
利用ECMWF模式降水和极端天气指数资料,以及浙江省68个气象站降水观测资料,评估了ECMWF细网格模式(EC-thin)和降水极端天气指数(EFI)对浙江2018—2020年梅汛期暴雨预报效果。研究表明:对于同一预报时效,随着阈值的增加,EC-thin和降水EFI的暴雨预报评分都呈现“先增加、后减小”的趋势,对于不同预报时效都存在某一阈值使得暴雨预报评分达到最大。从24 h时效到72 h时效,EC-thin的降水预报阈值从45 mm逐渐下降到25 mm,而降水EFI的暴雨预报阈值从07下降到06。EC-thin和降水EFI对暴雨预报的空报率随着阈值的增大而减小,漏报率随着阈值的增大而增大。对于不同预报时效,通过合理组合EC-thin降水阈值和降水EFI阈值,可以得到更好的暴雨预报效果,其评分高于单独使用降水EFI阈值或EC-thin降水阈值得到的评分。  相似文献   
5.
王春禹  姚鹏  赵彬 《海洋学报》2020,42(10):1-13
于2014年3月对长江口及邻近海域的表层沉积物进行了高分辨率采样,分析了沉积物粒级组成、比表面积、总有机碳含量及其稳定碳同位素组成(δ13C)、正构烷烃及其相关分子指标,讨论了此区域沉积有机碳和正构烷烃的高分辨分布特征,并结合基于主成分分析?蒙特卡洛模拟的三端元混合模型,对沉积有机碳的来源进行了定量解析。结果表明,长江口及其邻近海域表层沉积物中总有机碳含量为0.45%±0.16%,近岸泥质区总有机碳含量较高,外海砂质区含量较低。总正构烷烃(C14?C35)的绝对含量和相对于总有机碳的含量分别为(1.42±0.73) μg/g和(0.34±0.21) mg/g。泥质区以长链正构烷烃占优势,具有较强的奇碳优势;砂质区以短链正构烷烃占优势,且具有一定的偶碳优势。长江输入、老黄河口输入、闽浙沿岸小型河流输入和水动力分选等因素制约了正构烷烃的输运和分布特征。模型结果显示此区域沉积有机碳来自海源、土壤和高等植物的混合输入,其中以海源为主,其贡献为42.70%±18.18%,由陆地向外海贡献逐渐升高,其次是土壤和高等植物,其贡献分别为28.99%±15.37%和28.31%±17.12%。在水动力分选作用的影响下,两种陆源有机碳在入海之后的输运过程中存在明显的分异,土壤有机碳主要与细颗粒物结合,并沿闽浙沿岸向南输运,而高等植物来源有机碳则在长江口存在东北方向的输运。  相似文献   
6.
刘舸  邓兴升 《测绘通报》2019,(11):69-73
提出一种基于卷积神经网络和图割法的自动提取高分影像建筑物的方法。首先,通过卷积神经网络定位与检测建筑物的位置,逐一提取单个建筑物轮廓,利用检测结果分别建立建筑物和非建筑物的高斯混合模型(GMM),然后结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化,完成建筑物初步提取,最后用形态学进行优化。通过试验证明了该方法的可行性。  相似文献   
7.
多源高分辨率DOM批量快速制作方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
张亚亚  马小计  周亦 《测绘通报》2019,(7):96-99,146
随着遥感数据在自然资源调查中的广泛应用,对多源高分辨率遥感影像“一张图”批量快速制作有了更高的需求。本文以广西壮族自治区北海市银海区作为试验区,利用Pixel Engine软件的“RS+GIS+Photoshop”算法,首先,针对多源高分辨率遥感卫星数据特点,制定相应的数据处理流程,自动化制作单景DOM;然后,以县级辖区为单位,批量快速制作县级辖区DOM;最后,从制作精度和速度两个方面,将该方法制作得到的DOM成果与人工处理成果进行对比,分析该方法的可行性,提出了一种快速、有效的多源高分辨率DOM制作方法。  相似文献   
8.
Availability of reliable delineation of urban lands is fundamental to applications such as infrastructure management and urban planning. An accurate semantic segmentation approach can assign each pixel of remotely sensed imagery a reliable ground object class. In this paper, we propose an end-to-end deep learning architecture to perform the pixel-level understanding of high spatial resolution remote sensing images. Both local and global contextual information are considered. The local contexts are learned by the deep residual net, and the multi-scale global contexts are extracted by a pyramid pooling module. These contextual features are concatenated to predict labels for each pixel. In addition, multiple additional losses are proposed to enhance our deep learning network to optimize multi-level features from different resolution images simultaneously. Two public datasets, including Vaihingen and Potsdam datasets, are used to assess the performance of the proposed deep neural network. Comparison with the results from the published state-of-the-art algorithms demonstrates the effectiveness of our approach.  相似文献   
9.
在线高分辨率示踪技术以其精度高、成本低的特点在岩溶地下水文系统研究方面得到较为广泛的应用。重庆市黔江区鱼泉坎岩溶泉的污染问题导致蓬东乡、五里乡及其周边3 000居民饮水困难,为了确定水源地主要的污染源,选取荧光素钠、天来宝2种示踪剂,应用在线高分辨率示踪技术确定了重庆某畜禽养殖有限公司的化粪池与鱼泉坎泉之间存在水力联系。两种示踪剂的回收率均较低,分别为:荧光素钠3.51%,天来宝2.56%,且两回收曲线存在一定差别,可能与天来宝的水溶性较荧光素钠低有关。基于荧光素钠初现时间和首个峰值出现时间计算的地下水最大流速与平均流速分别为27.09m/h、22.32m/h,反映鱼泉坎岩溶孔隙、裂隙较小,化粪池污染渗漏缓慢、运移时间长。示踪剂质量浓度历时曲线表现为多峰型,推断化粪池至鱼泉坎泉段至少存在4条较大的径流通道,表明示踪段表层岩溶泉裂隙发育的相对均匀性。欲恢复鱼泉坎泉的水质,须对该养殖场进行防渗处理或勒令关闭。  相似文献   
10.
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