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语义分割是高空间分辨率遥感图像分析和理解的核心内容之一。现有基于深度学习的语义分割网络会导致遥感图像高频信息损失,边界分割不准确。针对此问题,本文提出一种双解耦语义分割网络模型,将提取的两级特征图解耦为具有高频特性的边界特征和具有低频特性的主体特征,并将解耦后的边界和主体特征图进行融合,从而改善高分辨率遥感图像语义分割性能。进一步提出了一种顾及边界和主体的损失函数,对地物要素及其边界和主体部分进行优化学习。在ISPRS Vaihingen和Potsdam 2D高空间分辨率遥感图像数据集上进行试验,与已有的遥感图像语义分割网络模型结果比较,双解耦语义分割网络模型能有效提高地物要素分割精度。 相似文献
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利用高频电磁波测井反演地层介电常数电阻率 总被引：4，自引：0，他引：4
高频电磁波测井响应对地层纵向边界相当敏感，在其资料反演中必须重视地层纵向边界位置的提取和反演精度，首先应用特征识别技术由测井曲线提取地层参数，在此基础上建立反演初始地层模型。通过分别构造反演地层电参数和纵向边界位置的目标函数，采用改进的阻尼型高斯-牛顿算法，实现了对地层电参数和纵向边界位置的交替循环反演，对含17个水平分层的典型地层模型的模拟测井资料进行了反演计算，测井响应的反演精度达到2.0%（平均相对误差），电参数的误差为4.4%。 相似文献
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针对采用单发双收探头同时测量相位差和幅度比,测井响应与地层介电常数和电阻率两者都有关的电磁波测井资料反演问题，构造了其反演目标函数Jacobi矩阵〖WTHX〗J的快速算法.J直接给出了测井响应随地层参数变化的关系，利用J和它转置矩阵J〖WTBZ〗T的有意义乘积〖WTHX〗J·J〖WTBZ〗T和〖WTHX〗J〖WTBZ〗T.〖WTHX〗J〖WTBZ〗可以方便地对在非均质地层中测井响应特征和仪器的探测特性进行考察分析，为测井资料处理方法研究与仪器改进提供依据. 相似文献
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受成像光谱仪性能与复杂地物分布的影响,高光谱图像存在大量的混合像元。传统的基于学习的混合像元分解方法通常都是浅层模型,或缺少对空间、光谱信息的综合应用。本文提出一种多维卷积网络协同的混合像元分解深层模型,采用多种维度卷积网络能更充分利用多种维度语义信息,有利于估计小样本和高维的高光谱图像混合像元丰度。对训练数据进行增广处理,构建光谱维、空间维和立方体3种卷积神经网络;设计了融合层,协同3种卷积神经网络提取特征,“端到端”的估计混合像元丰度值;模型使用了批量归一化、池化和Dropout方法避免过拟合现象。试验结果表明,多维卷积网络协同方法的引入能更有效地提取空-谱特征信息,与其他的卷积网络解混模型相比,估计的混合像元丰度精度有显著提高。 相似文献
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Baker Hughes INTEQ的MPR是应用较广的传播电阻率测井仪器，它有4条相位差和4条幅度比测井曲线，本文以它在垂直井中的测井响应为例开展电磁传播电阻率资料的二维反演方法研究.由于其测井响应对地层纵向边界的探测灵敏度比对其他地层参数的大得多，在其资料反演中必须重视地层纵向边界位置的提取和反演精度.本文首先应用特征识别方法由分辨率最好的测井曲线提取地层纵向边界，接着对浅、深探测的两条相位差曲线分别做纵向一维反演，利用此结果来建立二维反演的初始地层模型，采用改进的阻尼型正则化高斯 牛顿优化算法，实现了MPR资料的二维全参数反演.对含23个纵向分层的两种典型地层模型的数值模拟测井资料的二维反演得到了令人满意的结果，它可显著提高MPR的资料解释水平.发现只用它的5条测井曲线就可得到与8条测井曲线几乎相同的反演效果. 相似文献
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高频电磁波测井响应对地层纵向边界相当敏感 ,在其资料反演中必须重视地层纵向边界位置的提取和反演精度 .首先应用特征识别技术由测井曲线提取地层参数 ,在此基础上建立反演初始地层模型 ,通过分别构造反演地层电参数和纵向边界位置的目标函数 ,采用改进的阻尼型高斯 -牛顿算法 ,实现了对地层电参数和纵向边界位置的交替循环反演 .对含1 7个水平分层的典型地层模型的模拟测井资料进行反演计算 ,测井响应的反演精度达到2 .0 % (平均相对误差 ) ,电参数的误差为 4.4% . 相似文献
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单发双收电磁波测井测的是两接收线圈的感应电动势之间的相位差和幅度比及测井响应与地层介电常数和电导率两者有关的一般情况,对此本文推导出其在二维轴对称介质中响应函数公式,给出它的快速算法.通过建立二维非均质反演Jacobi矩阵与响应函数的关系,开辟了Jacobi矩阵快速算法构造的有效途径.从理论上得到了在均匀介质中相位差和幅度比对地层的介电常数和电导率的空间分布探测特性具有交叉互补性的结果,即相位差对电导率（介电常数）的空间分布敏感区域和幅度比对介电常数（电导率）的空间分布敏感区域是相同的. 相似文献
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