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基于层级Transformer的高光谱图像分类方法
被引量:
1
1
作者
张艺超
郑向涛
卢孝强
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第7期1139-1147,共9页
高光谱图像分类将每个像素分类至预设的地物类别,对环境测绘等各类地球科学任务有着至关重要的意义。近年来,学者们尝试利用深度学习框架进行高光谱图像分类,取得了令人满意的效果。然而这些方法在光谱特征的提取上仍存在一定缺陷。本...
高光谱图像分类将每个像素分类至预设的地物类别,对环境测绘等各类地球科学任务有着至关重要的意义。近年来,学者们尝试利用深度学习框架进行高光谱图像分类,取得了令人满意的效果。然而这些方法在光谱特征的提取上仍存在一定缺陷。本文提出一个基于自注意力机制的层级融合高光谱图像分类框架(hierarchical self-attention network,HSAN)。首先,构建跳层自注意力模块进行特征学习,利用Transformer结构中的自注意力机制捕获上下文信息,增强有效信息贡献。然后,设计层级融合方式,进一步缓解特征学习过程中的有效信息损失,增强各层级特征联动。在Pavia University及Houston2013数据集上的试验表明,本文提出的框架相较于其他高光谱图像分类框架具有更好的分类性能。
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关键词
高光谱图像分类
TRANSFORMER
自注意力机制
层级融合
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职称材料
农村医疗救助体系存在的问题及其完善思路
被引量:
10
2
作者
郑向涛
武瑞雪
《卫生经济研究》
2005年第4期31-32,共2页
关键词
贫困人群
疾病
农村医疗救助
孪生姐妹
健康保障
因病致贫
缓解
农村社会保障制度
农村贫困
贫困人口
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职称材料
新型制冷Dyson光谱仪设计
3
作者
李西杰
邹纯博
+1 位作者
吴思远
郑向涛
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期319-326,共8页
为了解决传统Dyson制冷型光谱成像技术由于紧凑结构带来的空间部件重叠、谱线弯曲、色畸变等问题,本文创新性地提出基于传统Dyson光谱仪物面-像面分离设计的思想。根据新型Dyson像差原理,推导了新型Dyson离轴像差理论,依据理论对传统Dy...
为了解决传统Dyson制冷型光谱成像技术由于紧凑结构带来的空间部件重叠、谱线弯曲、色畸变等问题,本文创新性地提出基于传统Dyson光谱仪物面-像面分离设计的思想。根据新型Dyson像差原理,推导了新型Dyson离轴像差理论,依据理论对传统Dyson光谱仪进行改进和优化,设计了一款相对孔径为1/2,口径为50 mm,波段为8~12μm的新型Dyson光谱仪。利用二次成像原理图,完成系统二次成像组结构参数的相关计算,通过像差优化,使系统实现100%冷光阑匹配。设计结果表明:系统的谱线弯曲小于20μm,色畸变小于35μm,光谱分辨率优于80 nm,系统奈奎斯特频率在17 lp/mm处接近衍射极限。
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关键词
新型Dyson
光学新设计
光谱分辨率
谱线弯曲
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职称材料
SF型推动棒篦冷机加长升级成十字棒篦冷机的实践
4
作者
杨永昌
郑向涛
柴晓东
《水泥》
CAS
2023年第7期55-57,共3页
介绍了早期SF型推动棒篦冷机升级改造成十字棒篦冷机的技术方案及改造效果,该方案具有成本低、工期短的优势,改造后可降低篦床运行阻力,提高篦冷机冷却能力,达到提产节能降耗的目的。
关键词
水泥生产
篦冷机
节能降耗
运行阻力
冷却效果
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职称材料
高光谱遥感影像异常目标检测研究进展
5
作者
屈博
郑向涛
+1 位作者
钱学明
卢孝强
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第1期42-54,共13页
随着航空航天技术与遥感技术的不断发展,遥感影像在诸多领域的应用不断拓展,其中高光谱分辨率遥感影像具有“图谱合一”的特点,即该数据既包含了具有强大区分性的地物光谱信息,又包含了丰富的地物空间位置信息,因此高光谱数据具有非常...
随着航空航天技术与遥感技术的不断发展,遥感影像在诸多领域的应用不断拓展,其中高光谱分辨率遥感影像具有“图谱合一”的特点,即该数据既包含了具有强大区分性的地物光谱信息,又包含了丰富的地物空间位置信息,因此高光谱数据具有非常大的应用潜力。高光谱异常目标检测问题,是在对目标先验信息未知的前提下,根据光谱与空间信息实现对区域中的异常目标的进行“盲”检测,因此其在资源调查、灾害救援等领域发挥了巨大的作用,是遥感领域非常重要的研究课题。本文针对高光谱遥感影像异常目标检测研究方向,首先总结阐述了目前高光谱异常目标检测问题的主要研究进展,根据算法原理的不同对现有主流算法进行了分类与总结,主要分成了基于统计学、基于数据表达、基于数据分解、基于深度学习等不同的种类的方法,并对每类方法的特点进行分析。随后通过对现有方法的调研、分析与总结,提出了数据库拓展、多源数据融合、算法实用化等高光谱异常检测研究未来发展的3个方向。
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关键词
遥感
高光谱遥感
高光谱异常检测
深度学习
矩阵分解
原文传递
珠海一号高光谱场景分类数据集
6
作者
刘渊
郑向涛
卢孝强
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第1期306-319,共14页
高空间分辨率、高光谱分辨率、大幅宽与大数据量是高光谱卫星数据发展趋势,传统高光谱影像的像素级分类面临难以处理海量数据、无法高效获取复杂海量影像中隐含信息的困境。已有研究开始关注高光谱影像的场景级分类,并逐步建立完善高光...
高空间分辨率、高光谱分辨率、大幅宽与大数据量是高光谱卫星数据发展趋势,传统高光谱影像的像素级分类面临难以处理海量数据、无法高效获取复杂海量影像中隐含信息的困境。已有研究开始关注高光谱影像的场景级分类,并逐步建立完善高光谱遥感场景分类数据集。然而,目前的数据集制作过程多参考高空间分辨率可见光遥感场景数据集的制作方法,主要采用遥感影像的空间信息进行场景类别解译,忽视了高光谱场景的光谱信息。因此,为构建高光谱影像的遥感场景分类数据集,本文利用“珠海一号”高光谱卫星拍摄的西安地区高光谱数据,使用无监督光谱聚类辅助定位、裁剪与标注待选场景样本,结合Google Earth高分影像进行目视筛选,构建6类场景类型和737幅场景样本的珠海一号高光谱场景分类数据集。并基于光谱与空间两个视角开展场景分类实验,通过视觉词袋、卷积神经网络等方法的基准测试结果,对不同算法在现有多光谱和高光谱遥感场景分类数据集下的性能进行深入分析。本研究可为后续的高光谱影像解译研究提供了有力的数据支撑。
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关键词
高光谱遥感
珠海一号
场景分类
数据集
特征提取
原文传递
自外而内的单幅图像超分辨率复原算法
被引量:
13
7
作者
郑向涛
袁媛
卢孝强
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期57-63,共7页
单幅图像超分辨率(SR)复原是一个病态逆问题,需要利用图像的先验知识进行正则化约束。提出了一种同时考虑外在样例和内在自相似性的单幅图像SR复原算法,其中外在先验知识是通过卷积神经网络从外在低分辨率-高分辨率图像对学习得到的,而...
单幅图像超分辨率(SR)复原是一个病态逆问题,需要利用图像的先验知识进行正则化约束。提出了一种同时考虑外在样例和内在自相似性的单幅图像SR复原算法,其中外在先验知识是通过卷积神经网络从外在低分辨率-高分辨率图像对学习得到的,而内在先验约束由聚类和低秩近似实现。实验结果表明,本方法在复原效果和稳健性方面优于已有方法。
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关键词
图像处理
超分辨率
样例学习
深度卷积网络
自相似
原文传递
题名
基于层级Transformer的高光谱图像分类方法
被引量:
1
1
作者
张艺超
郑向涛
卢孝强
机构
中国科学院西安光学精密机械研究所光谱成像技术重点实验室
中国科学院大学
福州大学物理与信息工程学院
出处
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第7期1139-1147,共9页
基金
国家自然科学基金(62271484)
国家杰出青年科学基金(61925112)
陕西省重点研发计划(2023-YBGY-225)。
文摘
高光谱图像分类将每个像素分类至预设的地物类别,对环境测绘等各类地球科学任务有着至关重要的意义。近年来,学者们尝试利用深度学习框架进行高光谱图像分类,取得了令人满意的效果。然而这些方法在光谱特征的提取上仍存在一定缺陷。本文提出一个基于自注意力机制的层级融合高光谱图像分类框架(hierarchical self-attention network,HSAN)。首先,构建跳层自注意力模块进行特征学习,利用Transformer结构中的自注意力机制捕获上下文信息,增强有效信息贡献。然后,设计层级融合方式,进一步缓解特征学习过程中的有效信息损失,增强各层级特征联动。在Pavia University及Houston2013数据集上的试验表明,本文提出的框架相较于其他高光谱图像分类框架具有更好的分类性能。
关键词
高光谱图像分类
TRANSFORMER
自注意力机制
层级融合
Keywords
hyperspectral image classification
transformer
self-attention mechanism
hierarchical fusion
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
农村医疗救助体系存在的问题及其完善思路
被引量:
10
2
作者
郑向涛
武瑞雪
机构
武汉大学政治与公共管理学院
出处
《卫生经济研究》
2005年第4期31-32,共2页
关键词
贫困人群
疾病
农村医疗救助
孪生姐妹
健康保障
因病致贫
缓解
农村社会保障制度
农村贫困
贫困人口
分类号
F323 [经济管理—产业经济]
R197 [医药卫生—卫生事业管理]
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职称材料
题名
新型制冷Dyson光谱仪设计
3
作者
李西杰
邹纯博
吴思远
郑向涛
机构
中国科学院西安光学精密机械研究所光谱成像技术重点实验室
出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期319-326,共8页
基金
国家自然科学基金项目(No.61806193)
瞬态光学与光子技术重点实验室开放基金项目(No.SKLST2017010)资助。
文摘
为了解决传统Dyson制冷型光谱成像技术由于紧凑结构带来的空间部件重叠、谱线弯曲、色畸变等问题,本文创新性地提出基于传统Dyson光谱仪物面-像面分离设计的思想。根据新型Dyson像差原理,推导了新型Dyson离轴像差理论,依据理论对传统Dyson光谱仪进行改进和优化,设计了一款相对孔径为1/2,口径为50 mm,波段为8~12μm的新型Dyson光谱仪。利用二次成像原理图,完成系统二次成像组结构参数的相关计算,通过像差优化,使系统实现100%冷光阑匹配。设计结果表明:系统的谱线弯曲小于20μm,色畸变小于35μm,光谱分辨率优于80 nm,系统奈奎斯特频率在17 lp/mm处接近衍射极限。
关键词
新型Dyson
光学新设计
光谱分辨率
谱线弯曲
Keywords
new Dyson
new optical design
spectral resolution
line bending
分类号
TN216 [电子电信—物理电子学]
下载PDF
职称材料
题名
SF型推动棒篦冷机加长升级成十字棒篦冷机的实践
4
作者
杨永昌
郑向涛
柴晓东
机构
湖南省建筑材料研究设计院有限公司
山东山铝环境新材料有限公司
出处
《水泥》
CAS
2023年第7期55-57,共3页
文摘
介绍了早期SF型推动棒篦冷机升级改造成十字棒篦冷机的技术方案及改造效果,该方案具有成本低、工期短的优势,改造后可降低篦床运行阻力,提高篦冷机冷却能力,达到提产节能降耗的目的。
关键词
水泥生产
篦冷机
节能降耗
运行阻力
冷却效果
分类号
TQ172.622.4 [化学工程—水泥工业]
下载PDF
职称材料
题名
高光谱遥感影像异常目标检测研究进展
5
作者
屈博
郑向涛
钱学明
卢孝强
机构
中国科学院西安光学精密机械研究所光谱成像技术实验室
西安交通大学信息与通信工程学院
中国科学院大学
出处
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第1期42-54,共13页
基金
陕西省重点研发计划(编号:2020ZDLGY04-03)。
文摘
随着航空航天技术与遥感技术的不断发展,遥感影像在诸多领域的应用不断拓展,其中高光谱分辨率遥感影像具有“图谱合一”的特点,即该数据既包含了具有强大区分性的地物光谱信息,又包含了丰富的地物空间位置信息,因此高光谱数据具有非常大的应用潜力。高光谱异常目标检测问题,是在对目标先验信息未知的前提下,根据光谱与空间信息实现对区域中的异常目标的进行“盲”检测,因此其在资源调查、灾害救援等领域发挥了巨大的作用,是遥感领域非常重要的研究课题。本文针对高光谱遥感影像异常目标检测研究方向,首先总结阐述了目前高光谱异常目标检测问题的主要研究进展,根据算法原理的不同对现有主流算法进行了分类与总结,主要分成了基于统计学、基于数据表达、基于数据分解、基于深度学习等不同的种类的方法,并对每类方法的特点进行分析。随后通过对现有方法的调研、分析与总结,提出了数据库拓展、多源数据融合、算法实用化等高光谱异常检测研究未来发展的3个方向。
关键词
遥感
高光谱遥感
高光谱异常检测
深度学习
矩阵分解
Keywords
remote sensing
hyperspectral remote sensing
hyperspectral anomaly detection
deep learning
matrix factorization
分类号
TP701 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
P2 [天文地球—测绘科学与技术]
原文传递
题名
珠海一号高光谱场景分类数据集
6
作者
刘渊
郑向涛
卢孝强
机构
中国科学院西安光学精密机械研究所光谱成像技术实验室
中国科学院大学
福州大学物理与信息工程学院
出处
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第1期306-319,共14页
基金
国家自然科学基金(编号:62271484)
国家杰出青年科学基金(编号:61925112)
陕西省重点研发计划(编号:2023-YBGY-225)。
文摘
高空间分辨率、高光谱分辨率、大幅宽与大数据量是高光谱卫星数据发展趋势,传统高光谱影像的像素级分类面临难以处理海量数据、无法高效获取复杂海量影像中隐含信息的困境。已有研究开始关注高光谱影像的场景级分类,并逐步建立完善高光谱遥感场景分类数据集。然而,目前的数据集制作过程多参考高空间分辨率可见光遥感场景数据集的制作方法,主要采用遥感影像的空间信息进行场景类别解译,忽视了高光谱场景的光谱信息。因此,为构建高光谱影像的遥感场景分类数据集,本文利用“珠海一号”高光谱卫星拍摄的西安地区高光谱数据,使用无监督光谱聚类辅助定位、裁剪与标注待选场景样本,结合Google Earth高分影像进行目视筛选,构建6类场景类型和737幅场景样本的珠海一号高光谱场景分类数据集。并基于光谱与空间两个视角开展场景分类实验,通过视觉词袋、卷积神经网络等方法的基准测试结果,对不同算法在现有多光谱和高光谱遥感场景分类数据集下的性能进行深入分析。本研究可为后续的高光谱影像解译研究提供了有力的数据支撑。
关键词
高光谱遥感
珠海一号
场景分类
数据集
特征提取
Keywords
hyperspectral remote sensing
Zhuhai-1
scene classification
dataset
feature extraction
分类号
TP701 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
P2 [天文地球—测绘科学与技术]
原文传递
题名
自外而内的单幅图像超分辨率复原算法
被引量:
13
7
作者
郑向涛
袁媛
卢孝强
机构
中国科学院西安光学精密机械研究所瞬态光学与光子技术国家重点实验室光学影像分析与学习中心
中国科学院大学
出处
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期57-63,共7页
基金
国家973计划(2013CB336500
2012CB719905)
+3 种基金
国家自然科学基金(61232010
61472413)
中国科学院重点部署项目(KGZD-EW-T03)
中国科学院光谱成像技术重点实验室开放基金(LSIT201408)
文摘
单幅图像超分辨率(SR)复原是一个病态逆问题,需要利用图像的先验知识进行正则化约束。提出了一种同时考虑外在样例和内在自相似性的单幅图像SR复原算法,其中外在先验知识是通过卷积神经网络从外在低分辨率-高分辨率图像对学习得到的,而内在先验约束由聚类和低秩近似实现。实验结果表明,本方法在复原效果和稳健性方面优于已有方法。
关键词
图像处理
超分辨率
样例学习
深度卷积网络
自相似
Keywords
image processing
super resolution
example-based methods
convolutional neural network
self-similarity
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于层级Transformer的高光谱图像分类方法
张艺超
郑向涛
卢孝强
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
2
农村医疗救助体系存在的问题及其完善思路
郑向涛
武瑞雪
《卫生经济研究》
2005
10
下载PDF
职称材料
3
新型制冷Dyson光谱仪设计
李西杰
邹纯博
吴思远
郑向涛
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2020
0
下载PDF
职称材料
4
SF型推动棒篦冷机加长升级成十字棒篦冷机的实践
杨永昌
郑向涛
柴晓东
《水泥》
CAS
2023
0
下载PDF
职称材料
5
高光谱遥感影像异常目标检测研究进展
屈博
郑向涛
钱学明
卢孝强
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
原文传递
6
珠海一号高光谱场景分类数据集
刘渊
郑向涛
卢孝强
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
原文传递
7
自外而内的单幅图像超分辨率复原算法
郑向涛
袁媛
卢孝强
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
13
原文传递
已选择
0
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