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用于高分辨率遥感影像地类识别的Deeplabv3+改进模型
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作者 张载龙 徐杰 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2024年第2期62-68,共7页
在高分辨率遥感影像地类识别上,语义分割网络Deeplabv3+表现优异,但是所需参数非常多,训练时间久。遥感影像中的地类与普通RGB图片中的对象相比颗粒度非常大,其具有更显著的特征以及更少的类别,并不需要过深过大的网络。因此,文中提出... 在高分辨率遥感影像地类识别上,语义分割网络Deeplabv3+表现优异,但是所需参数非常多,训练时间久。遥感影像中的地类与普通RGB图片中的对象相比颗粒度非常大,其具有更显著的特征以及更少的类别,并不需要过深过大的网络。因此,文中提出了一种基于轻量级网络的语义分割模型(Thin-Deeplabv3+),对Deeplabv3+的编码器进行了改进,利用轻量级膨胀网络(Light and Dilated Network,LDNet)提取输入遥感影像的特征,然后利用膨胀系数分别为2、12、24和36的空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)模块加强特征提取。在高分遥感影像数据集(Gaofen Image Dataset,GID)以及DeepGlobe土地覆盖分类挑战数据集(DeepGlobe Land Cover Classification Challenge,DLCCC)上的实验结果表明,Thin-Deeplabv3+的识别精度高于Deeplabv3+,并且所需参数仅约为Deeplabv3+的1/10。 展开更多
关键词 LDNet 地类识别 遥感影像 Thin-Deeplabv3+
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GIS辅助下的图斑地类识别方法研究——以土地利用动态监测为例 被引量:11
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作者 程昌秀 严泰来 朱德海 《中国农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2001年第3期55-59,共5页
针对土地利用动态监测存在的问题 ,探索了充分利用了 GIS中地块边界的信息 ,提取出标准地类地块边界内的灰度特征、纹理特征和形态特征 ,提出基于这些特征建立相应的决策树和判决规则。对于任一待测地块可利用提取的特征信息通过距离判... 针对土地利用动态监测存在的问题 ,探索了充分利用了 GIS中地块边界的信息 ,提取出标准地类地块边界内的灰度特征、纹理特征和形态特征 ,提出基于这些特征建立相应的决策树和判决规则。对于任一待测地块可利用提取的特征信息通过距离判别法判断其所属地类。这种 GIS辅助下的图斑地类新识别方法的准确率较高 ,也是将遥感影像与地理信息结合起来的一种有效的手段。 展开更多
关键词 土地利用动态监测 GIS 遥感影像 灰度特征 图斑地类识别 纹理特征 形态特征
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深度学习在遥感图像地类识别中的研究与应用 被引量:1
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作者 冯源 焦超卫 +3 位作者 姬星怡 朱磊 严娜 池建强 《科学技术创新》 2023年第9期80-83,共4页
以深度学习卷积神经网络为基础,采取迁移学习的方法,开展对遥感影像林地、灌木林地、草地、耕地和城镇等5大地类的自动识别研究。通过对Inception-V3网络进行合理的优化改进,训练后得到适合遥感影像地类判别的训练模型。应用该模型,对... 以深度学习卷积神经网络为基础,采取迁移学习的方法,开展对遥感影像林地、灌木林地、草地、耕地和城镇等5大地类的自动识别研究。通过对Inception-V3网络进行合理的优化改进,训练后得到适合遥感影像地类判别的训练模型。应用该模型,对内蒙古鄂尔多斯市准格尔召地区的遥感影像进行了自动识别与分类,并获得了较为理想的地类识别效果。 展开更多
关键词 深度学习 Inception-V3 遥感影像 地类识别
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一种无人机正射影像地类自动识别方法 被引量:1
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作者 金振阳 章迪 +1 位作者 方田野 石淼 《城市勘测》 2024年第3期83-87,共5页
当前,对无人机正射影像的地类识别仍主要依靠人机交互的方式进行,受作业人员熟练度制约,生产效率较低、生产成本较高。为此,提出了一种无人机正射影像地类自动识别方法,即利用VGG Image Annotator对影像地类按最小单元标注获得精细化样... 当前,对无人机正射影像的地类识别仍主要依靠人机交互的方式进行,受作业人员熟练度制约,生产效率较低、生产成本较高。为此,提出了一种无人机正射影像地类自动识别方法,即利用VGG Image Annotator对影像地类按最小单元标注获得精细化样本;搭建以ResNet50为特征提取器的Mask R-CNN网络;基于预训练模型、利用地类样本对网络进行训练和测试。利用某地1 m分辨率的无人机数字正射影像制作了房屋、耕地、森林、水域四种地类样本,依托TensorFlow-gpu 1.11.0和Keras2.0.9搭建训练和测试环境,结果表明,四种地类识别的F1值可达70%以上,证明了本方法的可行性。 展开更多
关键词 无人机 数字正射影像 地类识别 Mask R-CNN
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遥感信息融合和分类器集成的地类高精度识别 被引量:2
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作者 刘培 王光彦 +1 位作者 邹友峰 韩瑞梅 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2016年第4期116-121,共6页
针对光学和雷达遥感协同应用于城市地物类型高精度识别难这一问题,提出了一种信息融合与自适应提升(adaptive boosting,adaboost)和引导集成(bootstrap aggregation,bagging)分类器集成模型的遥感影像地物识别方法。该方法充分利用光学... 针对光学和雷达遥感协同应用于城市地物类型高精度识别难这一问题,提出了一种信息融合与自适应提升(adaptive boosting,adaboost)和引导集成(bootstrap aggregation,bagging)分类器集成模型的遥感影像地物识别方法。该方法充分利用光学和雷达遥感数据提供的不同信息,达到提高遥感图像在地物识别方面应用的潜力。首先选择GS(Gram-Schmidt)、主成分变换(principal components transform,PCT)、HSV(hue,saturation,value)和改进的多孔小波算法(a trous algorithm for wavelet,ATWT)融合算法对信息源进行融合,然后采用bagging和adaboost集成算法对支持向量机(a library for Support Vector Machines,LibSVM)、功能树(function tree,FT)、快速有效的裂具算法(ripper alogrithm for fast,effective rule induction,JRIP)、序列最小优化算法(sequential minimal optimization,SMO)分类器进行集训练学习提高地类识别精度。研究以意大利北部帕维亚地区的ERS SAR与Landsat TM影像对为信息源,通过融合定量指标评价和典型地物识别应用验证,结果表明提出的多分类器模型能够充分利用光学和雷达遥感信息,稳健有效地进行地物类别提取,地物识别精度比单独使用光学和雷达数据提高15到17个百分点。 展开更多
关键词 光学遥感数据 雷达遥感数据 信息融合 器集成 地类识别
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高分多模卫星林业地类及树种识别应用研究 被引量:2
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作者 高金萍 于慧娜 翟召坤 《林业资源管理》 北大核心 2023年第1期127-132,共6页
遥感分类技术一直是林草行业应用的热点和难点,2021年开展的国家林草综合生态年度监测开始广泛应用遥感技术开展林地、草地和湿地图斑变化判读,地类前后变化的识别精度是其难点和关键。通过利用国内首颗分辨率优于0.5m的高分多模卫星,... 遥感分类技术一直是林草行业应用的热点和难点,2021年开展的国家林草综合生态年度监测开始广泛应用遥感技术开展林地、草地和湿地图斑变化判读,地类前后变化的识别精度是其难点和关键。通过利用国内首颗分辨率优于0.5m的高分多模卫星,在湖南省桃源县、吉首市2个试验区分别开展林业主要地类识别和树种精细识别应用实践研究。结果表明:随机森林方法在林业地类识别中表现较好,林地、湿地、其他林地等主要地类的总体分类精度为89.56%,Kappa系数为0.733;K最邻近分类法对杉木、马尾松、灌木组、柑桔4个主要树种的总体识别精度为77.58%,Kappa系数为0.697。总体而言,高分多模卫星遥感分类和目标识别能力较好,在林草调查监测工作中应用潜力较大。 展开更多
关键词 高分多模卫星 林业地类识别 树种识别 随机森林 K最邻近分
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基于深度学习的遥感影像地类信息获取技术现状研究 被引量:3
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作者 王本礼 王也 《国土资源导刊》 2022年第4期74-80,共7页
基于图像特征的地类识别技术精度低且复杂度高,难以满足土地利用动态监测的实时性要求。而基于深度学习的遥感影像地类识别技术数据处理及特征提取能力较强,能够有效提升识别精度,使地类信息获取更加智能化,因而被广泛应用于遥感影像地... 基于图像特征的地类识别技术精度低且复杂度高,难以满足土地利用动态监测的实时性要求。而基于深度学习的遥感影像地类识别技术数据处理及特征提取能力较强,能够有效提升识别精度,使地类信息获取更加智能化,因而被广泛应用于遥感影像地类处理。根据地类识别技术不同,可以分为遥感影像分割、遥感影像分类以及目标监测三种方式。每类识别技术根据训练数据是否有标注可以分为有监督学习、半监督学习以及无监督学习三种类型。通过对相关技术和文献的调研和分析,介绍各种深度学习模型的理论基础与基本结构,总结国内外基于深度学习的遥感影像地类识别方法的优缺点,并指出未来的发展方向。 展开更多
关键词 遥感影像 地类识别 深度学习 自然资源监测
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Apparent Stress Changes of the 2010 Luanxian Earthquake Sequence
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作者 Li He Liu Wenbing +4 位作者 Wang Yixi Zhang Jieqing Gao Ye Kang Jian Zhang Changxuan 《Earthquake Research in China》 CSCD 2015年第3期293-302,共10页
On March 6,2010,an earthquake of M L4. 5 took place in Luanxian,Hebei Province,with plenty of foreshocks and aftershocks. From December 2009 to March 2010,a series of M L≥ 2. 5 earthquakes were recorded by the digita... On March 6,2010,an earthquake of M L4. 5 took place in Luanxian,Hebei Province,with plenty of foreshocks and aftershocks. From December 2009 to March 2010,a series of M L≥ 2. 5 earthquakes were recorded by the digital seismic network of the capital region,which were selected to calculate the apparent stress in this region. The results show that,firstly,a high value anomaly of apparent stress appeared before the M L4. 5 and peak value appeared on the main shock, which then decreased after the ML4. 5 earthquake. The apparent stress of the main shock is much greater than that of most aftershocks,the sequence type is considered as a main shock-aftershock. Secondly,the size of apparent stress perfectly reflects the state of the stress field in the hypocenter region,and we can discuss seismic sequence properties through the changing process of apparent stress,in combination with the traditional methods to identify a sequence more accurately. Finally,in the case of magnitude less than or equal to M L3. 3,correlation between magnitude and apparent stress is positive. 展开更多
关键词 Apparent stress Focal mechanism solution Luanxian earthquake sequence
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