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传统基于深度卷积神经网络的场景分类方法往往需要大量标记样本用于模型的参数训练,在标记训练集数量有限的情况下,学习得到的特征泛化能力降低.针对这一问题,本文提出了高分影像分类的半监督深度卷积神经网络学习方法(3sCNN),采用自学习半监督策略,训练阶段不断增加训练样本:首先,通过有限的标记数据对深度网络进行初步训练;然后,利用经过初步训练的网络对未标记数据进行预测,得到未标记样本的预测标签及其对应的置信度;最后,将具有高置信度的未标记样本作为真实标记数据加入到训练集中,继续对网络进行训练并重复上述过程.为验证算法的有效性,本文在3个常用数据集上进行试验,试验结果证明本文算法可以有效提高有限样本下高分影像场景分类精度. 相似文献
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研究了移动GIS开发技术,并且接入北斗接收机实现移动GIS的手簿差分,在Android端实现厘米级RTK定位,在地图方面切片高精度栅格和矢量底图,实现GIS数据的符号化显示、放样、数据采集及属性查询,矢量GIS的分级数据加载,避免了GIS数据运行卡顿的情况,在巡查中定位精度可达2—5 cm,已应用在管网巡检项目中,且效果良好。 相似文献
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农业大棚的即时空间分布信息能为相关农业部门提供农业管理和资源分配的依据,具有重要意义。针对这一需求,对比分析了深度学习模型FCN, UNet和HRNet在高分辨率遥感影像大棚检测任务上的性能,对FCN, UNet和HRNet模型在大棚检测方面的效果进行定量和定性分析。通过对比发现UNet等网络模型正确率均可达到90%以上,交并比IOU达到85%以上,其中HRNet的效果最好,正确率和IOU分别为92.79%和87.32%。实验表明基于深度学习的大棚检测方法可为快速精确获取大棚分布信息提供技术支撑,具有实用价值。 相似文献
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以建筑物的安全运营为首要目的,结合全球导航卫星系统高精度定位监测技术,采用事后处理软件解算监测点的三维坐标。本文分别利用加权移动平均法和曲线拟合法处理原始沉降观测数据,分析建筑物沉降变形规律,通过建立相应预测模型拟合数据,将实测值与拟合值作对比,详细论述模型精度及拟合程度,并对建筑物后期变形趋势进行预报分析。试验分析表明,2个预测模型的拟合值符合建筑物的沉降变形规律,验证了模型在沉降监测应用中的有效性及可行性。 相似文献
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文中在GPS精密单点定位（PPP）理论与方法的基础上,给出了多系统组合的精密单点定位技术观测模型,采用GPS、GLONASS、GALILEO、BDS 四大卫星导航定位系统的实测数据,研究并分析了四系统组合PPP的定位性能。结果表明,多系统PPP精度较单系统有很大提高,GPS+GLONASS+GALILEO+BDS四系统组合动态PPP在三个方向平均偏差约为0.7 cm、0.6 cm和1.7 cm,收敛时间为15～20 min左右,并且多系统PPP在截止高度角增大时,依然有充足的卫星数量,当截止高度角达到30°时,依然能达到cm级定位精度,对机载动态数据进行PPP解算结果显示,四系统组合解算的结果与利用GrafMov的解算结果符合得最好,优于其他双系统和单系统PPP的精度。 相似文献
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土地利用保护是国土资源管理的一项重要职能,高点视频影像为土地利用保护提供了一种实时全天候的监测手段。为实现基于视频影像的自然资源疑似违法建设自动化监测和预警,将违法建设、违法施工等监测转化为建筑施工机械等内容的检测,提出了一种基于深度学习的土地违法施工检测方法。首先利用视频监控影像对施工机械进行样本训练,然后基于深度学习目标检测方法YOLOv3实现建筑施工机械检测,进而实现疑似违法建设预警。实验证明,该方法可从视频影像中自动化检测出施工机械,且可靠性较高,可为全天候耕地疑似违法施工预警提供技术支撑。 相似文献
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大气中的水汽是大气中重要的组成部分,水汽含量在人类日常生活中扮演重要的角色,大气水汽含量探测工作对于水汽循环、水汽输送、人工降水以及水资源评估等气象研究具有重要意义。本文对高质量的欧洲中期数值预报中心(ECMWF)再分析资料的进展进行了介绍,并且利用该资料对天津地区水汽含量的时空变化进行了分析,研究发现水汽含量的变化具有明显的季节性,受季风的影响显著。在空间分布上,天津上空水汽含量呈现从东部沿海往西部内陆地区逐步均匀减少的趋势,并且其上空的水汽含量呈现逐年增加的趋势,水汽含量的增加可能和温室效应有关。 相似文献
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在地理信息数据处理过程中,经常遇到将若干个Shapefile合并成一个的需求,利用ArcGIS工具箱的合并工具或利用编辑复制粘贴方法虽然可以实现,但操作烦琐,并且对数据的文件结构、字段结构、数据类型都有一定要求,实现过程效率低下并且易出错.利用ArcGIS Python制作工具实现Shapefile合并可以有效地规避上述问题,能够快捷准确地达到目的. 相似文献
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