基于深度学习的遥感图像水体提取综述

对江河湖泊等水体目标的空间分布、时序变化进行及时、准确的检测和统计具有十分重要的意义和应用价值,已成为当前遥感地表观测研究的重要热点。传统水体提取方法依靠经验设计的指数模型进行水体阈值分割或分类,易受到植被、建筑物等地物的阴影以及水体自身泥沙含量、盐碱浓度等理化特性变化的影响,难以在不同时空尺度环境下保持鲁棒性。随着海量多源、多分辨率的遥感图像的快速获取,深度学习算法在水体提取方面的优势逐渐凸显并被国内外学者广泛关注。得益于深度神经网络模型强大的学习能力和灵活的卷积结构设计方案,研究人员陆续提出了各种模型和学习策略用以提高水体提取的鲁棒性和精度,但目前缺少对该类研究进展的全面综述和问题剖析。因此,文章对近年来国内外发表的相关研究成果进行总结,重点归纳不同算法在遥感图像水体提取方面的优缺点及存在的问题,并对基于深度学习的遥感图像水体提取方法研究的发展提出了建议和展望。

基于视觉显著性和图分割的高分辨率遥感影像中人工目标区域提取

目标检测与提取是遥感影像处理与解译的重要研究内容。提出一种基于显著性检测和图像分割的面向对象高精度目标提取方法。首先,给出一种融合"基于图论的视觉显著性"和"基于边线密度的视觉显著性"的显著性计算模型。通过引入线密度,可以在复杂背景图像下有效提取目标区域,用于高分辨率遥感图像无监督的快速场景分析。然后,利用图论分割方法获取特征相似的图像区域。同一区域中的像素具有相似的显著度值和特征。以图块为对象分析其显著性大小,可以提取精细的目标轮廓。相对于基于像素点的显著性目标提取方法,本文所用面向对象的分析方法能够在保证较高检测精度的同时有效降低冗余检测率。在高分辨率遥感影像上的试验证实对人工目标(如建筑物)的检测更准确并且所得轮廓更精确。

遥感影像邻近效应的实测数据校正(Ⅱ)

本文在总结2004年工作的基础上,以辐射传输理论为基础,改进和增加了地面同步测量邻近效应模型设计和测量参数,实现了航空和卫星数据获取过程的地面同步参数测量。在此基础上,分别对航空ADS40和Landsat-5 TM数字影像进行了邻近效应校正实验,特别对城区ADS40数字影像大气校正和邻近效应校正后的图像做了对比,邻近效应校正的图像较只做大气校正的图像像元值反差更大,细节得到更多增强,图像质量得到一定程度提高。

基于贝叶斯网络的遥感数据处理软件

航空航天对地观测系统利用遥感数据获取地表信息的过程中,存在数据误差造成的不确定性和成像时间限制造成的不完整性。针对上述问题该文开发了一款以贝叶斯网络及其相关算法为基础的遥感数据处理软件——BayesNetEX,介绍BayesNetEX的体系结构及使用方法,以三时相北京市TM遥感影像为对象进行变化检测数据处理试验,说明该软件能有效地应用于遥感影像处理。

空-油换热器对变循环航空发动机总体性能的影响研究

为解决变循环涡扇发动机涡轮前温度和涡轮冷却气体温度升高使得涡轮冷却效果降低的问题,以航空燃料作为冷源降低涡轮冷却气体温度,将空-油换热器应用在变循环发动机中,建立了变循环发动机的性能仿真模型。同时引入空油换热的冷却性能计算模型,评估采用超临界航空煤油作为冷却介质后,考虑航空煤油超临界喷射、燃烧、涡轮冷却、冷却空气流量、耗油率等参数及相关性能的影响,构建了以超临界航空煤油为纽带的燃烧/冷却热耦合的能量交互分析方法。利用所建立的变循环发动机仿真模型,开展了起飞、快速爬升、超声速巡航、超声速加力和最大推力5种典型飞行状态的总体性能计算,通过比对是否使用空-油换热器对涡轮静叶冷却的计算结果,分析了各个状态下空油换热对变循环发动机总体性能的影响。结果表明:在起飞状态时,采用空-油换热器可以较明显提升发动机总体性能,降低单位燃油消耗率1.86%和提升推力0.95%。因此,通过空-油换热器对变循环航空发动机涡轮冷却气体进行冷却可以有效提高发动机不同状态的性能水平。

高分二号卫星影像正射纠正精度分析

本文利用收集到的外业像控、加密控制和地图采集控制资料,对试验区高分二号影像进行了基于RMF模型的数字正射纠正处理,统计分析了高分二号影像数据的无控制定位精度和不同控制方案下的纠正精度,验证了高分二号卫星影像在每景不低于一个控制点的情况下其纠正精度能够满足全地形1∶1万比例尺地形图和山地1∶5000比例尺地形图更新要求。利用数字正射纠正后的高分二号全色和多光谱影像进行配准和融合,配准达到亚像素精度,能够满足影像融合需要。

基于偏瘫康复治疗的针灸电刺激仪的设计

设计一台基于偏瘫康复治疗、模拟针灸作用功能的电刺激仪,采用51系列单片机和CPLD作为控制核心,实现参数设定、数值显示、多通道独立输出控制。

遥感邻近效应测量与数据分析

2004年和2005年开展了遥感邻近效应的理论研究,2次卫星、1次航空遥感同步试验测量和测量数据分析,在获取了邻近参数的基础上实现了对图像的邻近效应校正。本文介绍了2005年7月25日在官厅遥感实验场沙漠的卫星同步测量实验结果和2005年5月11日奥运场馆建设预留裸土地的ADS40航空遥感同步实验测量数据分析。改进测量方案和测量装置,并且对测量结果进行了对比分析。在两个相邻像元邻近效应分析的基础上,增加了9个点邻近像元效应分析和建立计算公式;在满足高斯条件和影像平坦性要求的前提下,直线高斯相邻点(d=2R)条件下亮度分布交叉点在(d=R),像元分辨率相互影响约为12.5%,实际测量中亮度分布交叉点和相互影响偏向于亮度值相对低的像元。

容差粗糙集卫星遥感数据分类

结合粗糙集理论和遥感数据中地物光谱特征空间分布信息,提出了一种基于光谱特征邻域的容差粗糙集分类方法,用来处理卫星遥感数据分类中的不确定性问题。利用北京地区Landsat-5 TM数据进行分类试验,对算法分类过程进行讨论及其分类结果进行验证分析;结果表明:文中方法在可理解性和稳定性上体现出比较好的性质,能够有效处理卫星遥感数据分类中存在的不确定性因素,在具有复杂光谱特征地物分类方面具有发展潜力。

基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率摇感影像分割

高空间分辨率遥感影像中地物目标内部光谱信息复杂性的增强,使得传统基于光谱特征值的数据处理方法效果不再显著,影像分割为解决这一问题提供了一种思路,成为当前高空间分辨率遥感影像处理的研究焦点。时刻独立脉冲耦合神经网络具有状态相近、空间相邻神经元相互耦合同步脉冲激发和区域之间神经元脉冲激发时刻独立两大特点,已被应用于非遥感影像分割中,并取得较好效果。本文结合高空间分辨率遥感影像特点,通过对网络参数进行实验和分析,提出一个基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率遥感影像分割方法,并利用空间分辨率0.3m的航空影像进行了数据试验,将分割结果进行讨论并与现有时刻独立脉冲耦合神经网络方法和ISODATA方法分割结果进行对比分析。结果表明:时刻独立脉冲耦合神经网络在高空间分辨率遥感影像分割处理中具有很好的应用前景。

双模态脉冲耦合神经网络高分辨率光学卫星影像分割

针对应用PCNN分割高空间分辨率光学卫星影像存在的问题,提出一种双模态PCNN算法。利用北京地区QuickBird影像进行实验,结果表明,该算法能够弱化影像目标内部灰度变化信息对结果的影响,并能提取影像目标几何结构特征信息,为高空间分辨率光学卫星影像分割提供了一种新方法。

浅谈石油化工中自动化技术理论

在经济社会高速发展的现代,传统的石油化工工业,作为支撑一个国家经济发展的重要基础产业,其发展依然十分重要。而对于化工工业来讲,自动化技术是实现信息化的基础。本文首先分析了我国现在石油化工中自动化技术的现状,指出了在实际应用中,自动化技术存在的一些问题,并对其技术的结构构成做出了简单探讨,基于此提出了对于自动化关键技术的一些发展对策。

自动化控制在石油化工企业中的应用研究

石油化工企业中的自动化控制系统,内涵极为丰富,应用领域极为广泛。在石油化工企业的生产过程中,运用自动化控制技术,可以大幅度的提高企业的生产效能,同时还可以防范生产过程中的安全事故问题。本文首先阐述了在石油化工企业的生产中,应用自动化控制系统所要求的条件,然后在此基础上,对石油化工中自动化控制系统的具体应用进行了阐述。

公交车乘客流量自动计数的P2DHMM技术研究

我国一些大中城市公交车运营管理采用了无人售票的刷卡系统管理,但是自动刷卡系统不能够满足车辆调度、运营规划等公共交通管理的要求,为了获取乘客流量的实际数据,开发高精度自动记数模型成为当前的热点和技术难点。我国现有乘客流量统计系统的精度在80%左右,造成精度问题的主要原因是在乘车高峰时段拥挤的状态背景条件下,一般模式识别算法和模型设计难以准确将单个人体识别和分割出来,为此,在充分调研的基础上,设计了采用普通数码摄像机和模板匹配方案,选择实验了先进的P2DHMM模型,模拟实验结果证实,该方法具有稳定的识别性能,为真实条件下的实验奠定了良好的基础。

基于地物光谱特征分析的高分辨率遥感图像水上桥梁提取

水上桥梁是一种典型的人造目标。利用高分辨率遥感图像进行水上桥梁提取,对于民用、军用和商业都具有重要意义。论文在分析地物光谱特征的基础上,提出了一种利用高分辨率近红外波段遥感图像进行水上桥梁提取的方法。首先,根据水体在近红外波段的光谱特征,采用迭代法选取阈值提取水体信息,以限制桥梁提取的空间范围;然后,对水体信息进行数学形态学运算,以连接因桥梁而断开的水体;其次,对数学形态学操作前后的水体信息进行叠加分析,以提取候选桥梁目标;最后,在桥梁先验特征知识的辅助下,去除伪桥梁目标。论文设计了仿真实验,以验证方法的有效性和适用性。实验结果表明,基于地物光谱特征分析的高分辨率遥感图像水上桥梁提取方法是行之有效的。

基于地面激光扫描数据的建筑物边界规则化方法研究（英文）

基于地面激光扫描数据,提出了一种新的建筑物边界规则化方法,不仅可以对建筑物整体而且可以对不同侧面进行规则化,包括立面墙面、门和窗户等.首先对海量原始激光点云利用高效的随机采样一致性算法分割为不同的平面面片,然后利用2Dα-shapes算法提取建筑物点云数据.在此基础上,利用本文提出的边界规则化算法产生一个规则多边形进而实现建筑物边界规则化.利用实际地面扫描数据对该算法进行验证,表明本文方法可以针对不同密度的点云进行自适应调整,不仅效率高,而且可以达到非常满意的建筑边界规则化效果.该研究成果对于利用地面激光扫描数据进行建筑物三维建模具有一定的参考意义.

地面点云数据快速重建建筑模型的分层方法

为了快速从地面激光扫描数据重建建筑物模型,避免数据处理中复杂的点云栅格化和面片分割,提出一种基于分层方法的建筑三维模型快速重建方法。利用直方图统计方法去除噪声,结合大多数建筑物自身特点,对点云数据进行分层并垂直投影至各层平均高度的平面,得到建筑物各层的边缘特征点,进而规则化,实现建筑物三维数字模型的快速重建。实验结果表明,方法可以快速提取建筑物边界点,简化传统点云数据在建筑物重建中的复杂过程和大量的数据处理运算,而且最终模型的精度可以得到保证,具有一定的普适性。

无人机遥感系统在云南盈江地震中的应用

无人机系统具有机动灵活、快速响应的优点,很适合自然灾害灾情监测和评估工作。首先介绍了无人机遥感系统的组成,以及在云南盈江地震灾害中的应急过程和数据处理流程。然后,利用获取的无人机遥感影像,对比灾前的高分辨率卫星影像,对盈江县城的房屋损毁、救灾帐篷和道路损毁及交通拥堵情况进行了监测评估,取得了较好效果。但无人机遥感系统还需要在数据处理效率、三维信息获取方面做进一步改善。

高分辨率遥感影像的平原建成区提取

通过分析高分辨率遥感影像中平原建成区的纹理特征和局部关键点特征,提出了基于多核学习、多尺度分割以及多假设投票的平原建成区提取方法。该方法利用MR8纹理特征和尺度不变特征变换(SIFT)算法提取建成区,融合多个特征进行学习和分类,从而加强了分类器的鲁棒性和稳定性,提高了检测准确率。该方法还通过超像素分割和多假设投票将基于图像块的判别结果转化为基于像素的检测结果,完全消除块状效应,使得目标区域具有准确的边缘和形状。在多幅GF-1卫星遥感图像上进行测试,结果显示:提出方法的平均检测精度为80%,平均召回率高于85%,平均F值可达80%以上,综合指标高于其他方法,验证了提取平原地形建成区的可行性和准确性。由于建成区提取结果已精确到了像素级别,同时避免了漏检和误检,提取出的建成区影像很准确。

基于边缘化粒子滤波的红外小目标检测跟踪

针对红外探测系统中单帧红外图像中低信噪比小目标检测问题,提出一种基于边缘化粒子滤波算法的检测前跟踪方法。该方法根据混合状态滤波的思想,直接利用原始图像数据,采用粒子数确定的持续概率密度函数和新生概率密度函数,推导出目标存在的概率。对没有出现在量测方程中的线性状态变量边缘化,用卡尔曼滤波器进行时间更新。实验结果证明,该方法能够减少目标跟踪的均方根误差,提高目标检测率,对低信噪比目标非常有效。