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为有效解决传统遥感图像变化检测预处理复杂的问题,提出一种基于随机补片和DeepLabV3+的建筑物遥感图像变化检测方法。以ResNet50特征提取网络为基础,创建DeepLabV3+语义分割网络,并在图像和标签中创建大小为224像素×224像素的随机补片作为网络输入,训练建筑物提取网络;修改建筑物提取网络输入层为6通道,通过矩阵运算将两期遥感图像转换为一幅6通道非RGB图像,利用转换后的非RGB图像进行网络训练并验证变化检测精度。实验1利用ENVI5.3软件,采用马氏距离法进行变化检测;实验2采用改进的U-Net网络和随机补片,完成网络训练和精度验证;实验3使用实验2的训练数据和验证数据,采用随机补片和DeepLabV3+网络进行变化检测网络训练及精度验证。实验结果表明,该方法实验1、实验2、实验3建筑物变化检测平均交并比分别为24.43%、83.14%、89.90%,边界轮廓匹配分数分别为61.47%,80.24%、96.51%。 相似文献
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为确保地铁施工安全进行变形监测是非常重要的手段,而变形监测的最终目的是预测,即对观测物的未来形态进行预报和分析。时间序列的原理是找出事物随时间变化的规律,从而对数据变化趋势做出正确的分析和预报。本文通过对时间序列的研究对长春地铁繁荣路站的变形监测数据进行了分析和预报。 相似文献
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为提高高分辨率遥感影像变化检测精度,提出一种以领域知识为优化策略的深度学习变化检测方法。利用改进的变化矢量分析和灰度共生矩阵算法获取影像的光谱和纹理变化,设定合理阈值获得变化区域待选样本;引入领域知识中图斑形状特征指数与光谱知识,筛选得到高质量的训练样本;构建并训练了深度置信网络模型,使用优化策略对深度学习变化检测结果进行优化,以减少“椒盐”噪声和伪变化区对检测精度的影响。通过高分二号与IKONOS影像的变化检测实验表明,该方法较优化前准确率与召回率最大增幅分别为7.58%和14.69%（高分二号）、17.08%和23.87%（IKONOS）,虚警率和漏检率最大降幅为30.22%和23.30%（高分二号）、17.08%和23.87%（IKONOS）,能够有效提高变化检测精度。 相似文献
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藏东巴青县北部酉西岩组构造片理形成及构造意义 总被引：7，自引：0，他引：7
西藏巴青县以北酉西岩组主要由石英构造片岩、钠长石英构造片岩、白云母石英构造片岩组成,构造片理为近水平韧性剪切作用产物。宏观上构造片理构成了宽缓的背形、向形褶皱构造,构造片理上广布一期透入性拉伸线理,将构造片理展平,分布在透入性片理上的线理具明显优选方位,方向为280~100°。根据微观构造分析,韧性剪切指向为自西向东运动,构造片岩内发育多硅白云母。多硅白云母电子探针分析结果认为其形成环境为低温高压蓝片岩相,变质温度确定为320~500℃、压力0·6~1·1GPa。多硅白云母40Ar/39Ar测年结果为(230±1)Ma,为中三叠世末期。酉西岩组构造片理(韧性剪切作用)与查吾拉—吉塘印支期构造岩浆带形成密切相关。 相似文献
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简述土地管理的特点,分析土地信息系统的组成,具体介绍如何实现数字土地信息系统的集成。 相似文献
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