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面向复杂场景的地理要素智能提取与变化检测技术及应用
1
作者 陈正超 吕京国 +18 位作者 周辉 张兵 朱浩洋 柏永青 李柏鹏 昝露洋 杨轩 许越 陈盼 李聪 张昆仑 张红英 暴帅 邱洵 蒋涛 张晶 贺柳良 吴朝明 无 《中国科技成果》 2024年第2期50-51,共2页
随着技术不断发展以及遥感数据源的不断丰富,以综合对地观测网和卫星导航系统为代表的地球观测系统持续、主动实施对地球的观测和监测,产生出地球科学领域规模大、覆盖面广的遥感大数据.遥感信息智能化识别提取在精准性、实用性等方面... 随着技术不断发展以及遥感数据源的不断丰富,以综合对地观测网和卫星导航系统为代表的地球观测系统持续、主动实施对地球的观测和监测,产生出地球科学领域规模大、覆盖面广的遥感大数据.遥感信息智能化识别提取在精准性、实用性等方面存在巨大瓶颈问题,难以满足地学信息和知识获取的需要,急需构建融合影像成像机理、多源数据、多学科知识和混合计算于一体的遥感大数据计算体系新思维、新方法,推动遥感科学从经典向现代化的跃迁. 展开更多
关键词 地球观测系统 地理要素 遥感科学 知识获取 地球科学领域 多源数据 遥感信息 计算体系
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基于MTBNet的唐山尾矿库提取 被引量：4
2
作者 张昆仑 常玉光 +3 位作者 潘洁 卢凯旋 昝露洋 陈正超 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第4期65-71,94,共8页
针对尾矿库位置及边界难准确提取问题,在传统实例分割网络基础上,提出一个具有多任务分支结构的实例分割网络(Multi-Task-Branch Network,MTBNet),并利用国产GF-1数据进行唐山地区的尾矿库提取试验。结果表明,召回率为95.8%时,尾矿库的... 针对尾矿库位置及边界难准确提取问题,在传统实例分割网络基础上,提出一个具有多任务分支结构的实例分割网络(Multi-Task-Branch Network,MTBNet),并利用国产GF-1数据进行唐山地区的尾矿库提取试验。结果表明,召回率为95.8%时,尾矿库的检测准确率可达78.8%。新方法进一步优化了尾矿库目标框和轮廓质量,增强了模型的特征学习能力,有效提升了尾矿库的实例分割精度,可为唐山地区尾矿库动态监测作支撑,辅助尾矿库开采或生态保护。 展开更多
关键词 深度学习 GF-1遥感影像 尾矿库实例分割 唐山地区 MTBNet
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基于SSD模型的京津冀地区尾矿库检测 被引量：5
3
作者 李庆 陈俊杰 +4 位作者 李庆亭 李柏鹏 卢凯旋 昝露洋 陈正超 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2021年第2期293-303,共11页
我国尾矿库事故频发,所造成的危害极其严重。掌握尾矿库的数量及分布情况对预防尾矿库事故和开展尾矿库应急工作具有重大意义。传统的调查方法主要以地面调查为主,难以做到大范围高频次的监测。因此提出了一种基于深度学习的尾矿库目标... 我国尾矿库事故频发,所造成的危害极其严重。掌握尾矿库的数量及分布情况对预防尾矿库事故和开展尾矿库应急工作具有重大意义。传统的调查方法主要以地面调查为主,难以做到大范围高频次的监测。因此提出了一种基于深度学习的尾矿库目标检测方法,可以快速识别尾矿库的位置并掌握其地理分布。首先分析尾矿库在遥感图像上的特征,制作适合训练的样本,根据样本的情况优化调整训SSD(Single Shot Multibox Detector)模型,基于优化后的模型进行京津冀地区尾矿库的自动提取。实验结果表明:京津冀地区检测出尾矿库2696座,召回率达到93.3%。说明采用深度学习目标检测的方法提取尾矿库,取得了较好的效果,所提出的尾矿库提取方法可应用于全国及全球尾矿库的提取。 展开更多
关键词 遥感 深度学习 目标检测 尾矿库 京津冀
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基于遥感大数据的应急管理空间信息智能提取 被引量：3
4
作者 卢凯旋 昝露洋 +2 位作者 李庆亭 陈正超 张兵 《卫星应用》 2020年第6期40-45,共6页
遥感技术是防灾、减灾、救灾工作的重要技术支撑手段,针对应急过程中自然灾害实时评估的空间信息遥感监测需求,面向应急管理典型目标要素监测精度、响应速度等关键问题,基于遥感大数据和人工智能技术,构建了针对应急管理典型目标要素监... 遥感技术是防灾、减灾、救灾工作的重要技术支撑手段,针对应急过程中自然灾害实时评估的空间信息遥感监测需求,面向应急管理典型目标要素监测精度、响应速度等关键问题,基于遥感大数据和人工智能技术,构建了针对应急管理典型目标要素监测的深度学习网络模型,开发了一套软硬件一体化的分布式深度学习智能提取系统——“苍灵”遥感大数据智能分析系统,实现了典型目标要素地理空间信息的快速准确提取和监测。基于遥感大数据的应急管理空间信息智能提取,可为应急指挥保障、应急智能决策提供信息支持。 展开更多
关键词 遥感大数据 人工智能 灾害监测 应急管理
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基于CAR-Siamese网络的高分辨率遥感图像建筑物变化检测 被引量：2
5
作者 姚沐风 昝露洋 +2 位作者 李柏鹏 李庆亭 陈正超 《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2023年第3期380-387,共8页
准确提取建筑物变化区域对城乡规划、地理国情监测、城市扩张分析有着重要意义。传统遥感变化检测方法难以适应遥感图像复杂场景下的变化检测任务的要求。近年来广泛应用于计算机视觉领域的深度学习变化检测算法相对于传统方法在效率和... 准确提取建筑物变化区域对城乡规划、地理国情监测、城市扩张分析有着重要意义。传统遥感变化检测方法难以适应遥感图像复杂场景下的变化检测任务的要求。近年来广泛应用于计算机视觉领域的深度学习变化检测算法相对于传统方法在效率和精度上有明显提升。然而遥感图像上建筑物特征丰富、变化多样,且建筑物变化样本获取难度大,导致现有深度学习模型在建筑物变化检测任务上精度受限。针对这一问题,提出变化注意力残差孪生网络(CAR-siamese net),增强不同尺度下图像信息的共享交流,充分学习建筑物的变化特征,同时,提出建筑物语义分割样本预训练策略,有效利用现有建筑物分割样本,最终提升了变化检测网络对建筑物变化的解译能力。以北京昌平区影像为底图制作建筑物变化检测数据集,在该数据集和Levir-CD公开数据集上的实验结果表明,该方法能有效提高建筑物变化检测精度。 展开更多
关键词 变化检测 建筑物 深度学习 卷积神经网络 孪生网络 变化注意力残差
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基于负样本多通道优化SSD网络的钢铁厂提取 被引量：2
6
作者 卢凯旋 李国清 +3 位作者 陈正超 昝露洋 李柏鹏 高建威 《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2020年第3期352-359,共8页
准确提取钢铁厂对去产能监测和环境保护具有重要意义。传统的人工目视解译方法效率低、成本高,无法满足开展大区域钢铁厂监测的需求。以深度学习目标检测网络SSD为基础,构建面向遥感影像钢铁厂提取的深度学习目标检测网络,提出maxout模... 准确提取钢铁厂对去产能监测和环境保护具有重要意义。传统的人工目视解译方法效率低、成本高,无法满足开展大区域钢铁厂监测的需求。以深度学习目标检测网络SSD为基础,构建面向遥感影像钢铁厂提取的深度学习目标检测网络,提出maxout模块,将负样本通路优化为多分支结构,突出难分负样本特征并提升网络对无用特征的抵制效果。利用国产GF-1数据对京津冀地区的钢铁厂进行快速自动提取实验。与人工解译的钢铁厂点位数据的对比表明,该目标检测方法的提取精度达到80%以上。 展开更多
关键词 深度学习 GF-1遥感影像 钢铁厂提取 京津冀地区 maxout模块 目标检测
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