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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.
4.
对于地籍管理工作来讲,地籍测绘信息的真实、精准是相当重要的,与土地资源查清以及科学合理的利用有着相当密切的关系。但是传统的地籍测绘技术与方法,不管是在测量速度还是在精度上都存在有一定的缺陷,因此优势较为显著的GPS技术得到了广泛的运用,有效地解决了地籍测绘中的难题。文章中主要就地籍测绘中GPS技术的优势进行介绍,并就其在地籍测绘中的应用进行了探讨。 相似文献
5.
基于大连长兴岛的一套完整的晚更新世黄土剖面(贺家圈剖面),应用端元分析模型,对所采集的21个沉积样品的粒度数据进行分析。结论认为:从贺家圈剖面沉积物粒级组分中可以分离出3个代表不同沉积动力以及改造作用的沉积端元组分。并结合地球化学元素的对比分析,初步认为:端元1可能代表了剖面原始的粒度沉积组分,主峰为近源沉积,次峰为远源沉积;端元2可能代表了沉积物在沉积之后受到的淋溶作用和残积作用;端元3可能代表的是沉积物沉积之后受到的化学风化作用。 相似文献
6.
沉积微相是影响陆相致密油气储层发育的重要控制因素,不同微相的成岩响应和储层质量不同,制约了储层精细刻画与有利区预测工作。通过岩心、薄片、测井、孔渗、扫描电镜、XRD矿物分析、微米CT和压汞资料,识别了鄂尔多斯盆地西南部延长组三角洲—湖相致密储层8种沉积微相类型,刻画了不同微相在矿物组成、成岩作用、储层物性和孔隙结构方面的差异。结果表明,不同微相储层的压实作用,溶蚀作用和自生绿泥石、伊利石的胶结作用差异明显。水下分流间湾、浅湖泥和半深湖泥储层中黏土和云母等塑性矿物组分含量高,受机械和化学压实影响更大。受大气水渗滤作用和生烃作用影响,水下分流河道,河口坝和席状砂储层中溶蚀孔较为发育。频繁的砂泥互层和湖流侵入导致滩砂体铁方解石胶结大量发育。自生绿泥石和伊利石胶结物的产状具有明显的沉积微相分带性,但不同微相储层的高岭石和硅质胶结差异不大。最后建立了致密储层孔隙连通性系数E和孔隙结构评价系数A,甄别了不同微相储层质量差异,可为储层精细刻画与分级评价提供指导。 相似文献
7.
陈舜孟铭杰梁明 《地质灾害与环境保护》2021,32(2):99-103
矿山地质环境恢复是国家绿水青山建设的重要组成部分,为查明四川省矿山地质环境问题,本文采用资料收集、遥感解译、地面调查、岩土样采集测试等方法,调查了全省所有在建、生产、废弃、政策性关闭的矿山,分析了土地资源压占与损毁、地形地貌景观改变、含水层结构破坏、地质灾害、水土污染等地质环境问题,建立了四川省矿山地质环境数据库,进而基于模糊数学方法,对四川省矿山地质环境综合评价分区,提出矿山地质环境保护与治理措施建议,为全省有计划地进行矿山地质环境恢复治理提供参考。 相似文献
8.
为了解不同程度的降水对江浙沪地区大气PM_(2.5)的清除作用,搜集了2014—2016年该地区41个城市的降水和PM_(2.5)观测数据,通过对比2 a非降水和全时段PM_(2.5)平均浓度的差异,发现前者显著高于后者,说明降水对该地区PM_(2.5)具有清除作用。利用降水前与降水期间PM_(2.5)的浓度差异作为降水对PM_(2.5)的清除率,降水后与降水期间的浓度差异作为雨后浓度回升的增加率,分别研究了目标区域不同时期、不同降雨量以及不同降雨时长对PM_(2.5)的清除效果。结果显示:(1)与江浙沪南部地区不同的是,北部地区降水清除率与降水前浓度存在正相关,降水后浓度的增加与当地的排放量呈正相关。(2)当降水量为30 mm或者降水时长为36 h时,清除率增幅减缓,说明降水对PM_(2.5)的清除效率存在着阈值。 相似文献
9.
立交桥结构的自动识别对道路网多尺度建模、空间分析和车辆导航具有重要意义。传统基于矢量数据的立交桥识别方法过分依赖人工设计的特征,对复杂场景的适应性较差。本文提出了一种基于目标检测Faster R-CNN神经网络模型的立交桥识别方法,该方法利用卷积神经网络学习立交桥样本的深层次结构特征,进而实现立交桥的自动识别与准确定位。试验结果表明,该方法对立交桥的识别效果较好,能够在复杂的道路网中准确确定立交桥的位置,避免了人为干预对试验结果不确定性的影响,抗干扰性较强。 相似文献
10.