深度学习支持下的丘陵山区耕地高分辨率遥感信息分区分层提取方法     

刘巍  吴志峰  骆剑承  孙营伟  吴田军  周楠  胡晓东  王玲玉  周忠发 《测绘学报》2021,50(1):105-116

耕地是丘陵山区稀缺的土地资源,具有地形条件复杂、种植结构多样的特点,导致了山地耕地信息难以快速、准确获取,并且基于传统的遥感数据及遥感监测方法开展山区耕地信息快速自动提取比较困难。针对这一问题,本文以西南山区贵州省息烽县作为试验区,根据地理空间异质性特征,提出分区控制、分层提取的耕地形态信息提取思路,构建了一种地貌单元约束条件下的分区分层耕地形态信息的提取方法。该方法首先根据地貌-植被特征将试验区划分为平坝区、山坡区、林草区3类地理分区;然后在每类分区基础上,根据耕地所呈现的视觉特征划分为不同的类型,对不同类型的耕地分别设计不同的深度学习模型进行分层提取。试验结果证明,该方法对山区复杂地形背景噪声具有较好的抑制作用,所提取的耕地地块信息相比于传统方法更符合实际耕地的实际分布形态,有效地减少了漏提率和错提率。  相似文献   

高分辨率遥感影像多尺度均值漂移分割算法研究   总被引：4，自引：3，他引：1  

沈占锋  骆剑承  胡晓东  孙卫刚 《武汉大学学报(信息科学版)》2010,(3)

根据高分辨率遥感影像信息提取过程中对影像的对象化分割的需求,分析了均值漂移分割算法的原理,并对其多尺度分割方法进行了设计与实现。实验证明该算法具有较好的影像分割精度。  相似文献   

基于差值权重和快速傅立叶变换的“北京一号”卫星影像融合方法研究     

陈生  骆剑承  沈占锋  郜丽静  周小成 《地理与地理信息科学》2009,25(3)

提出一种基于差值权重和快速傅立叶变换的影像融合方法--DWF,对"北京一号"小卫星的全色和多光谱影像进行融合.该算法根据卫星影像的成像过程,通过傅立叶变换获取全色影像的高频、低频信息和多光谱影像在HIS颜色空间中分量的低频信息,由这3种信息通过基于差值权重的决策计算获得融合影像的空间信息.实验采用PCA、GS、DWF以及基于小波的HIS变换的融合方法,结果表明DWF方法优于其他融合方法,比较适合于"北京一号"卫星的全色与多光谱影像融合.  相似文献   

网格GIS数据传输机制与策略   总被引：9，自引：1，他引：8  

孙庆辉  骆剑承  赵军喜 《地球信息科学学报》2005,7(1):65-70

WebGIS实现了数据的分布性,而基于中间件的网格GIS的目标是实现GIS数据和GIS功能服务的分布性。本文介绍了网格GIS的信息处理流程,并根据网格GIS对数据传输功能的要求,提出了网格GIS数据传输的实现策略。在网格GIS数据传输过程中,对地理空间数据信息的描述,是通过GML语言来完成的,并利用Web services、消息中间件等构造网格GIS数据传输服务,同时对于网格GIS数据传输中的安全问题作了阐述,利用代理机制来完成数据传输过程中的安全控制。  相似文献   

网格GIS及其在数字油田中的应用探讨   总被引：5，自引：0，他引：5  

沈占锋  骆剑承  黄光玉  赵云飞 《地理与地理信息科学》2004,20(3):45-48

数字油田是解决当前油田智能化管理问题的最好途径。该文分析了当前油田建设中所面临的问题,结合油田在勘探开发中的实际需要,特别就当前数字油田建设中所面临的共性问题,在分析现有油田技术及发展需求的基础上,指出了基于中间件的分布式网格GIS技术是解决当前数字油田领域中所存在的问题的最佳方式,并讨论了其实现过程。  相似文献   

空间数据计算模式分析与应用     

明冬萍  骆剑承  周成虎  沈占锋  李均力  盛昊 《地球信息科学学报》2006,8(2):84-90

随着传感器和其他数据采集技术的不断进步以及对地观测网络的建设和启动,空间数据的高性能处理和分析成为摆在地学工作者面前的瓶颈。本文以此为出发点,按照不同地学领域(陆地、大气、海洋)的空间数据载体的形态的不同,将空间数据划分为反映固态基质信息的陆地空间数据,反映液态基质信息的陆地水文空间数据,反映液态基质信息的海洋流体空间数据和反映气态基质信息的大气流体空间数据四类,并对每类数据的最小单元问题进行了初步的分析。本文详细阐述了地学空间计算的涵义,并根据计算行为模式及计算的侧重点的不同,将地学计算过程分为深度计算过程与主动计算过程(即“数据→特征→知识”的一般计算过程),并就此进行了阐释。以基于特征的遥感信息提取和目标识别工作为例,对上述理论进行了说明和验证。最后对空间数据计算模式相关问题进行了总结,并对以后的研究做了展望。  相似文献   

图像分类中基于核映射的光谱匹配度量方法   总被引：1，自引：0，他引：1  

夏列钢  王卫红  胡晓东  骆剑承 《测绘学报》2012,41(4):591-596,604

针对多光谱遥感数据特点利用SSV匹配技术改进高斯核函数得到新的KSSV函数,然后在由KSSV核函数映射得到的高维空间中利用SAM匹配技术代替基于欧氏距离的相似性度量。如此可以充分挖掘多光谱影像中的波谱特征信息并有效利用,提高模式识别方法应用的有效性。将此方法分别应用于非监督分类(k均值)与监督分类(最小距离、SVM)的试验表明,改进度量的分类方法可显著提高地类间的可区分度并有效降低类内的不一致性,更有效针对多光谱遥感影像中的地物类型,获得较好的精度改进。  相似文献   

基于PCM改进算法的遥感混合像元模拟分析   总被引：7，自引：0，他引：7  

霍东民  刘高焕  骆剑承 《遥感学报》2005,9(2):131-137

混合像元的存在是影响遥感图像分类精度的主要原因,模糊分类是进行混合像元分解的重要方法,其效果的好坏取决于各像元分类后对各类别的隶属度值能否准确地反映像元的类别组成。当非监督分类中的聚类数目与实际类别数目不符,或者监督分类中训练样本存在未训练类别时,常用的模糊c-均值(FCM)方法的效果将大大降低,而可能性c-均值(PCM)方法则可以解决这个问题。该文提出了基于PCM算法的遥感图像混合像元分解方法,并用监督分类方法实例说明PCM方法的优越性。  相似文献   

基于尺度空间的分层聚类方法及其在遥感影像分类中的应用   总被引：22，自引：3，他引：19  

骆剑承  梁怡  周成虎 《测绘学报》1999,28(4):319-324

基于尺度空间的分层聚类方法（ＳＳＨＣ）是一种以热力学非线性动力机制为理论基础的新型聚类算法,是视觉松驰化过程的模拟。与传统基于统计方法的聚类算法相比较,ＳＳＨＣ具有样本空间可服从自由分布、通过规则可获取最优聚类中心点及类别、可在聚类过程中融合后验知识等优点。本文从聚类和热力学运动机制和视觉模拟过程出发,对ＳＳＨＣ聚类算法进行综合分析,并对如何生成聚类树的过程进行详细描述邮通过融合点的部分自由能进行  相似文献   

混合二维泊松过程的分解算法及其在提取地震丛集模式中的应用.          下载免费PDF全文

裴韬  周成虎  杨明  骆剑承  李全林 《地震学报》2004,26(1):53-61

将一定范围内的地震数据假设为背景地震和丛集地震的叠加，并同时认为背景地震和丛集地震分别满足不同参数的二维泊松过程．通过引入N阶距离概念，将叠加的二维泊松过程转化为一维的混合密度函数，在对距离阶数进行选择的基础上，最终采用遗传算法进行混合密度分解，以达到提取地震丛集模式的效果．文中将该算法应用于我国西南地区松潘及龙陵主震前丛集地震的提取，并与C值的时间扫描结合，深化了这两次大地震前地震活动图象的认识．   相似文献