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运城市地表沉降的时序InSAR监测与分析
1
作者
牛宝胜
杨德宏
+2 位作者
成飞飞
高霞霞
石建杨
《城市勘测》
2022年第3期97-103,共7页
近年来运城市发生了滑坡、地裂缝、地面沉降等多种地质灾害,给经济发展和人民生命安全带来威胁。为了更好地掌握地面沉降情况,以2019年~2021年30景Sentinel-1A数据为主要数据源,利用永久散射体合成孔径雷达干涉测量(PS-InSAR)技术与小...
近年来运城市发生了滑坡、地裂缝、地面沉降等多种地质灾害,给经济发展和人民生命安全带来威胁。为了更好地掌握地面沉降情况,以2019年~2021年30景Sentinel-1A数据为主要数据源,利用永久散射体合成孔径雷达干涉测量(PS-InSAR)技术与小基线合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR)技术进行数据处理,获取了运城市地面沉降信息,结合ArcGIS与已有地质资料,对两组获取的结果交叉验证并分析沉降原因。结果表明,运城市区整体出现沉降并产生多个沉降漏斗,最大沉降速率为28.50 mm/y,结合资料可知,沉降的主要因素在于地下水的超采,部分地区的沉降与城市的建设和发展等因素有关。研究结果可为运城市的地质灾害防治、沉降监测预警及城市规划建设提供重要的参考依据。
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关键词
地面沉降
Sentinel-1A
PS
SBAS
交叉验证
下载PDF
职称材料
深度学习在光学和SAR影像融合研究进展
被引量:
1
2
作者
成飞飞
付志涛
+4 位作者
黄亮
牛宝胜
陈朋弟
王雷光
季欣然
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第9期1744-1756,共13页
遥感影像融合作为影像处理领域中最具有挑战的工作,一直是学术界研究的热点。合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)具备全天时、全天候、穿透云雾等多种特点,却因存在相干斑噪声等问题,使得影像难以解译。相比之下,光学影像可以...
遥感影像融合作为影像处理领域中最具有挑战的工作,一直是学术界研究的热点。合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)具备全天时、全天候、穿透云雾等多种特点,却因存在相干斑噪声等问题,使得影像难以解译。相比之下,光学影像可以反映地物的光谱和空间信息,易于解译,但容易受到云雾干扰,造成信息丢失,将光学与SAR影像数据融合可以实现不同类型传感器成像之间的信息互补,能够更好地为后续的影像分析与解译提供方便。本文首先对光学和SAR影像融合进行了系统性回顾,包括传统融合方法和基于深度学习方法在影像融合方面的最新工作,重点阐述了卷积神经网络CNN (Convolutional Neural Network)、生成式对抗网络GAN (Generative Adversarial Networks)等框架在光学和SAR影像融合中的进展;然后总结了光学和SAR影像融合在深度学习领域开发的数据集,并做了简单介绍和说明;最后,从数据集、时间序列影像融合、融合评价体系和算法轻量化等4个方面对光学和SAR影像融合的未来发展趋势进行了展望。
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关键词
深度学习
遥感影像
光学影像
SAR影像
影像融合
数据集
原文传递
基于非下采样剪切波变换的国产高分遥感影像融合
被引量:
2
3
作者
成飞飞
付志涛
+3 位作者
牛宝胜
黄亮
季欣然
孙宇
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2022年第12期439-447,共9页
针对高分遥感影像融合存在影像间相关性差、融合亮度差异明显的问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)的国产高分全色与多光谱遥感影像融合方法。选取高分一号、高分二号和高分七号遥感影像作为实验数据,通过强度-色调-饱和度(I...
针对高分遥感影像融合存在影像间相关性差、融合亮度差异明显的问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)的国产高分全色与多光谱遥感影像融合方法。选取高分一号、高分二号和高分七号遥感影像作为实验数据,通过强度-色调-饱和度(IHS)提取多光谱影像的亮度分量;利用NSST算法对亮度分量和全色影像提取高频和低频信息,并充分考虑高频和低频之间的关系,设计有效的影像融合策略;最终采用IHS和NSST得到融合影像。与Brovey、Gram-Schmidt(GS)、Hue-Saturation-Value(HSV)、Co-occurrence filtering(COF)等方法对比验证,通过主观和客观评价相结合的方式对融合影像进行综合评价,结果表明所提方法是一种可行的遥感影像融合方法。
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关键词
遥感
影像融合
非下采样剪切波变换
高分卫星影像
原文传递
题名
运城市地表沉降的时序InSAR监测与分析
1
作者
牛宝胜
杨德宏
成飞飞
高霞霞
石建杨
机构
昆明理工大学国土资源工程学院
出处
《城市勘测》
2022年第3期97-103,共7页
文摘
近年来运城市发生了滑坡、地裂缝、地面沉降等多种地质灾害,给经济发展和人民生命安全带来威胁。为了更好地掌握地面沉降情况,以2019年~2021年30景Sentinel-1A数据为主要数据源,利用永久散射体合成孔径雷达干涉测量(PS-InSAR)技术与小基线合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR)技术进行数据处理,获取了运城市地面沉降信息,结合ArcGIS与已有地质资料,对两组获取的结果交叉验证并分析沉降原因。结果表明,运城市区整体出现沉降并产生多个沉降漏斗,最大沉降速率为28.50 mm/y,结合资料可知,沉降的主要因素在于地下水的超采,部分地区的沉降与城市的建设和发展等因素有关。研究结果可为运城市的地质灾害防治、沉降监测预警及城市规划建设提供重要的参考依据。
关键词
地面沉降
Sentinel-1A
PS
SBAS
交叉验证
Keywords
land subsidence
Sentinel-1A
PS-InSAR
SBAS-InSAR
cross validation
分类号
P642.26 [天文地球—工程地质学]
TN959.3 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
深度学习在光学和SAR影像融合研究进展
被引量:
1
2
作者
成飞飞
付志涛
黄亮
牛宝胜
陈朋弟
王雷光
季欣然
机构
昆明理工大学国土资源工程学院
云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心
西南林业大学大数据与人工智能研究院
出处
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第9期1744-1756,共13页
基金
国家自然科学基金(编号:41961053,31860182,41961039)
云南省应用基础研究计划面上(编号:202101AT070102)
昆明理工大学大学省级人培计划(编号:KKSY201921019)。
文摘
遥感影像融合作为影像处理领域中最具有挑战的工作,一直是学术界研究的热点。合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)具备全天时、全天候、穿透云雾等多种特点,却因存在相干斑噪声等问题,使得影像难以解译。相比之下,光学影像可以反映地物的光谱和空间信息,易于解译,但容易受到云雾干扰,造成信息丢失,将光学与SAR影像数据融合可以实现不同类型传感器成像之间的信息互补,能够更好地为后续的影像分析与解译提供方便。本文首先对光学和SAR影像融合进行了系统性回顾,包括传统融合方法和基于深度学习方法在影像融合方面的最新工作,重点阐述了卷积神经网络CNN (Convolutional Neural Network)、生成式对抗网络GAN (Generative Adversarial Networks)等框架在光学和SAR影像融合中的进展;然后总结了光学和SAR影像融合在深度学习领域开发的数据集,并做了简单介绍和说明;最后,从数据集、时间序列影像融合、融合评价体系和算法轻量化等4个方面对光学和SAR影像融合的未来发展趋势进行了展望。
关键词
深度学习
遥感影像
光学影像
SAR影像
影像融合
数据集
Keywords
deep learning
remote sensing image
optical image
SAR
image fusion
datasets
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
原文传递
题名
基于非下采样剪切波变换的国产高分遥感影像融合
被引量:
2
3
作者
成飞飞
付志涛
牛宝胜
黄亮
季欣然
孙宇
机构
昆明理工大学国土资源工程学院
云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2022年第12期439-447,共9页
基金
国家自然科学基金(41961053,41961039)
省级项目(人培)(KKSY201921019)。
文摘
针对高分遥感影像融合存在影像间相关性差、融合亮度差异明显的问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)的国产高分全色与多光谱遥感影像融合方法。选取高分一号、高分二号和高分七号遥感影像作为实验数据,通过强度-色调-饱和度(IHS)提取多光谱影像的亮度分量;利用NSST算法对亮度分量和全色影像提取高频和低频信息,并充分考虑高频和低频之间的关系,设计有效的影像融合策略;最终采用IHS和NSST得到融合影像。与Brovey、Gram-Schmidt(GS)、Hue-Saturation-Value(HSV)、Co-occurrence filtering(COF)等方法对比验证,通过主观和客观评价相结合的方式对融合影像进行综合评价,结果表明所提方法是一种可行的遥感影像融合方法。
关键词
遥感
影像融合
非下采样剪切波变换
高分卫星影像
Keywords
remote sensing
image fusion
non-subsampled shearlet transform
GF satellite image
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
运城市地表沉降的时序InSAR监测与分析
牛宝胜
杨德宏
成飞飞
高霞霞
石建杨
《城市勘测》
2022
0
下载PDF
职称材料
2
深度学习在光学和SAR影像融合研究进展
成飞飞
付志涛
黄亮
牛宝胜
陈朋弟
王雷光
季欣然
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
1
原文传递
3
基于非下采样剪切波变换的国产高分遥感影像融合
成飞飞
付志涛
牛宝胜
黄亮
季欣然
孙宇
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2022
2
原文传递
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