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基于YOLOv3网络训练优化的高分辨率遥感影像目标检测 被引量：14
1
作者 杨耘 李龙威 +2 位作者 高思岩 柏晗 江万成 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2021年第16期147-153,共7页
传统的YOLOv3模型通常利用ImageNet、COCO等与测试集目标场景特征差异较大的数据集进行训练,存在对高分辨率遥感影像中复杂场景目标检测精度不高的问题。为解决这一问题,提出了一种对YOLOv3网络训练过程进行优化的方法。该方法基于迁移... 传统的YOLOv3模型通常利用ImageNet、COCO等与测试集目标场景特征差异较大的数据集进行训练,存在对高分辨率遥感影像中复杂场景目标检测精度不高的问题。为解决这一问题,提出了一种对YOLOv3网络训练过程进行优化的方法。该方法基于迁移学习的思想,在YOLOv3网络训练中,通过生成与目标域更相似的增广数据集对模型进行预训练,实现了训练过程的优化,提高了目标初始预测的精度;利用目标域训练数据对预训练模型参数进行微调,完成了对网络的训练。利用公开的RSOD和DIOR遥感图像目标检测数据集的子集对飞机、运动场、立交桥三大类目标进行模型训练和检测实验,结果表明:本文提出的训练优化后的YOLOv3模型有效地提高了复杂城区场景中上述三类目标的检测精度。与传统的YOLOv3模型相比,三类目标的平均精度均值(mAP)提高了2%以上。 展开更多
关键词 遥感 目标检测 高分辨率遥感影像 YOLOv3 迁移学习
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高分辨率遥感图像中建筑物阴影的提取 被引量：9
2
作者 刘小洲 周石琳 李智勇 《计算机仿真》 CSCD 2008年第8期197-200,204,共5页
在利用城区高分辨率遥感图像进行变化检测及目标提取等应用时,建筑物阴影的影响相对严重。要消除建筑物阴影的影响,就需要准确提取出建筑物的阴影。在分析了现有建筑物阴影提取方法不足的基础上,介绍了一种基于形态学重构来自动提取城... 在利用城区高分辨率遥感图像进行变化检测及目标提取等应用时,建筑物阴影的影响相对严重。要消除建筑物阴影的影响,就需要准确提取出建筑物的阴影。在分析了现有建筑物阴影提取方法不足的基础上,介绍了一种基于形态学重构来自动提取城区高分辨率遥感图像中的建筑物阴影的算法的原理及方法,并进行了实验。实验表明,算法能很好地去除绿化带和道路的影响,而且也能消除图像背景不均匀对结果产生的影响,提取出的建筑物阴影的大小和形状都能保持得比较好。 展开更多
关键词 阴影提取 高分辨率遥感图像 形态学重构
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城市居住单元建筑拥挤度环境遥感分析——以厦门市为例 被引量：5
3
作者 程承旗 喻新 +1 位作者 郭仕德 马廷 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期875-881,共7页
居住单元的建筑拥挤度是居住单元环境评价的重要方面,而高分辨率卫星影像所提供的丰富的细节化的空间信息使得从居住单元的尺度研究建筑拥挤度成为可能。结合房地产估价理论和地统计学中的半变异函数方法,基于高分辨率遥感影像的特点创... 居住单元的建筑拥挤度是居住单元环境评价的重要方面,而高分辨率卫星影像所提供的丰富的细节化的空间信息使得从居住单元的尺度研究建筑拥挤度成为可能。结合房地产估价理论和地统计学中的半变异函数方法,基于高分辨率遥感影像的特点创造性地构建了4个指标用来评价居住单元的建筑拥挤度,并选取了厦门市的5个典型居住单元对这些指标的可用性进行了检验。结果表明上述4个指标能很好地从不同角度刻画建筑拥挤度,为高分辨率遥感在环境评价中的应用提供了新的方向。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 建筑拥挤度 居住单元
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基于数据场和密度聚类的高分辨率影像居民区提取 被引量：1
4
作者 岳梦雪 秦昆 +2 位作者 张恩兵 张晔 曾诚 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2017年第3期92-97,共6页
数据场通过模拟物理场中对象间的相互作用,来描述数据对象间的相互作用关系。数据场中的势值高低反映对象间相关程度,故在遥感影像中可用数据场来刻画像元间的空间相关性特征。提出了一种基于数据场和密度聚类的高分辨率居民区有效提取... 数据场通过模拟物理场中对象间的相互作用,来描述数据对象间的相互作用关系。数据场中的势值高低反映对象间相关程度,故在遥感影像中可用数据场来刻画像元间的空间相关性特征。提出了一种基于数据场和密度聚类的高分辨率居民区有效提取的方法。首先,利用数据场计算遥感影像的势值特征图像;然后,对势值图像进行分水岭分割,提取分割所得对象块的形心;最后,对形心进行基于密度的聚类,从而实现居民区提取。实验结果表明,基于此方法进行高分辨率遥感影像的居民区提取相对于传统方法具有更好的鲁棒性和高效性。 展开更多
关键词 数据场 空间相关性 密度聚类 高分辨率遥感影像 居民区提取
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高分辨率遥感影像信息提取与目标识别技术研究 被引量：108
5
作者 明冬萍 骆剑承 +2 位作者 沈占锋 汪闽 盛昊 《测绘科学》 CAS CSCD 北大核心 2005年第3期18-20,共3页
由于高空间分辨率遥感影像海量数据、复杂细节和尺度依赖的特点决定了高分辨率遥感影像处理的技术难点。在总结以往高分辨率影像(航空影像)信息提取技术的主要难点和不足,从理论上和实践上分析了基于特征基元的高分辨率遥感影像处理与... 由于高空间分辨率遥感影像海量数据、复杂细节和尺度依赖的特点决定了高分辨率遥感影像处理的技术难点。在总结以往高分辨率影像(航空影像)信息提取技术的主要难点和不足,从理论上和实践上分析了基于特征基元的高分辨率遥感影像处理与分析的意义,提出了基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术框架。最后对此框架进行总结与分析,指出了目前研究中仍存在的难点和今后的研究重点。 展开更多
关键词 高分辨率遥感 信息提取 目标识别 特征基元 影像分割 多尺度
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基于深度学习的高分辨率遥感影像建筑物提取方法 被引量：66
6
作者 范荣双 陈洋 +1 位作者 徐启恒 王竞雪 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期34-41,共8页
针对传统的建筑物提取方法精度较低和边界不完整等问题,本文提出基于深度学习的高分辨率遥感影像建筑物提取方法。首先,采用主成分变换非监督预训练网络结构,获得待提取遥感影像特征。其次,为减少在池化过程中影像特征信息的丢失,提出... 针对传统的建筑物提取方法精度较低和边界不完整等问题,本文提出基于深度学习的高分辨率遥感影像建筑物提取方法。首先,采用主成分变换非监督预训练网络结构,获得待提取遥感影像特征。其次,为减少在池化过程中影像特征信息的丢失,提出自适应池化模型,通过非下采样轮廓波变换来获取影像纹理特征,并将纹理特征输入网络中参与建筑物提取。最后,将影像特征输入softmax分类器进行分类,获得建筑物提取结果。选取典型区域进行建筑物提取试验,并与典型建筑物提取方法进行对比分析,结果表明,本文提取方法精度高,并且提取建筑物的边界清晰、完整。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 深度学习 建筑物信息提取 自适应池化模型
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面向对象的形态学建筑物指数及其高分辨率遥感影像建筑物提取应用 被引量：57
7
作者 林祥国 张继贤 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期724-733,共10页
高分辨率遥感影像建筑物提取是摄影测量与遥感领域的一个热门研究主题。本文综合利用影像分割、基于图的数学形态学top-hat重建技术,提出了面向对象的形态学建筑物指数OBMBI,并将其应用于高分辨率遥感影像建筑物提取。首先,建立像素-对... 高分辨率遥感影像建筑物提取是摄影测量与遥感领域的一个热门研究主题。本文综合利用影像分割、基于图的数学形态学top-hat重建技术,提出了面向对象的形态学建筑物指数OBMBI,并将其应用于高分辨率遥感影像建筑物提取。首先,建立像素-对象-图节点的双向映射关系;然后,基于图的白top-hat重建和上述映射关系来构建OBMBI图像;接着,对该OBMBI图像二值化、矢量化以获取建筑物多边形;最后,对结果进行后处理优化。使用一景航空、一景卫星全色影像对本文方法和PanTex方法进行性能测试。试验表明,本文方法的建筑物提取精度显著的优于PanTex方法。其中,本文方法平均比PanTex方法的正确率高9.49%、完整率高11.26%、质量高14.11%。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 建筑物提取 区域邻接图 数学形态学 面向对象的影像分析
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基于灰度共生矩阵的纹理提取方法研究 被引量：56
8
作者 任国贞 江涛 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第11期190-192,325,共4页
随着遥感影像空间分辨率的提高,纹理特征在遥感影像中的作用越来越重要。对灰度共生矩阵的GLCM(灰度共生矩阵)同质性、GLCM对比度、GLCM相异性、GLCM角二阶距、GLCM相关性、GLCM熵、GLDV(归一化灰度)反差、GLDV均值、GLDV角二阶矩等九... 随着遥感影像空间分辨率的提高,纹理特征在遥感影像中的作用越来越重要。对灰度共生矩阵的GLCM(灰度共生矩阵)同质性、GLCM对比度、GLCM相异性、GLCM角二阶距、GLCM相关性、GLCM熵、GLDV(归一化灰度)反差、GLDV均值、GLDV角二阶矩等九种纹理描述子进行研究,发现采用GLCM角二阶矩、GLDV角二阶矩这两种纹理描述子对高分辨率遥感影像的纹理提取具有较好效果。 展开更多
关键词 纹理提取 灰度共生矩阵 特征参数 高分辨率遥感影像
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基于SegNet语义模型的高分辨率遥感影像农村建设用地提取 被引量：54
9
作者 杨建宇 周振旭 +3 位作者 杜贞容 许全全 尹航 刘瑞 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期251-258,共8页
针对传统分类算法、浅层学习算法不适用于高空间分辨率遥感影像中农村建筑物信息提取的问题,该文以河北省霸州市高空间分辨率遥感影像WorldView-2为数据源,利用182 064幅128×128像素大小的影像切片为训练样本,选取基于深度卷积神... 针对传统分类算法、浅层学习算法不适用于高空间分辨率遥感影像中农村建筑物信息提取的问题,该文以河北省霸州市高空间分辨率遥感影像WorldView-2为数据源,利用182 064幅128×128像素大小的影像切片为训练样本,选取基于深度卷积神经网络的SegNet图像语义分割算法对遥感影像中的农村建筑物进行提取,并与传统分类算法中的最大似然法(maximum likelihood,ML)和ISO聚类、浅层学习算法中的支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)以及深层语义分割算法中的金字塔场景解析网络(pyramid scene parsing network,PSPNet)的试验结果作对比分析。研究结果表明:SegNet不仅能够高效利用高空间分辨率遥感影像中农村建筑物的光谱信息而且还能够充分利用其丰富的空间特征信息,最终形成较好的分类模型,该算法在验证样本中的分类总体精度为96.61%,Kappa系数为0.90,建筑物的F1值为0.91,其余5种分类算法的总体精度、Kappa系数、建筑物的F1值都分别在94.68%、0.83、0.87以下。该研究可以为高空间分辨率遥感影像农村建设用地提取研究提供参考。 展开更多
关键词 遥感 图像分割 算法 深度学习 SegNet语义分割模型 高空间分辨率遥感影像 农村建设用地提取
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基于深度学习的高分辨率遥感影像目标检测 被引量：53
10
作者 高常鑫 桑农 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2014年第S1期108-111,共4页
传统的目标检测识别方法难以适应海量高分辨率遥感影像数据,需要寻求一种能够自动从海量影像数据中学习最有效特征的方法,充分复挖掘数据之间的关联。本文针对海量高分辨率遥感影像数据下典型目标的检测识别,提出一种分层的深度学习模型... 传统的目标检测识别方法难以适应海量高分辨率遥感影像数据,需要寻求一种能够自动从海量影像数据中学习最有效特征的方法,充分复挖掘数据之间的关联。本文针对海量高分辨率遥感影像数据下典型目标的检测识别,提出一种分层的深度学习模型,通过设定特定意义的分层方法建立目标语义表征及上下文约束表征,以实现高精度目标检测。通过对高分遥感影像目标检测的试验,证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 目标检测 深度学习 高分辨率遥感影像 上下文
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高分辨率遥感影像信息提取及块状基元特征提取 被引量：44
11
作者 明冬萍 骆剑承 +4 位作者 周成虎 汪闽 郑江 陈秋晓 沈占锋 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2005年第1期34-39,共6页
分析了基于目标基元的遥感信息提取技术相对于传统的基于像元的处理方式所具有的优势 ;结合人类视觉机制和计算机尺度空间理论 ,设计了基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术流程框架 ,即在大尺度下进行粗分割后进行块状基... 分析了基于目标基元的遥感信息提取技术相对于传统的基于像元的处理方式所具有的优势 ;结合人类视觉机制和计算机尺度空间理论 ,设计了基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术流程框架 ,即在大尺度下进行粗分割后进行块状基元提取的技术及实现过程 ;最后给出了相关实验结果 ,实验表明本文提出的基于基元的遥感信息提取便于与视觉知识和环境知识更好地结合 。 展开更多
关键词 基元 高分辨率遥感 基于特征 人类视觉 遥感信息 特征提取 尺度空间 影像信息 处理 实验
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联合显著性和多层卷积神经网络的高分影像场景分类 被引量：51
12
作者 何小飞 邹峥嵘 +1 位作者 陶超 张佳兴 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期1073-1080,共8页
高分辨率遥感影像中的场景信息,对于影像解译和现实世界的理解具有重要意义。传统的场景分类方法多利用中、低层人工特征,但是高分辨率遥感影像的信息丰富,场景构成复杂,需要高层次的特征来表达。本文提出了一种联合显著性和多层卷积神... 高分辨率遥感影像中的场景信息,对于影像解译和现实世界的理解具有重要意义。传统的场景分类方法多利用中、低层人工特征,但是高分辨率遥感影像的信息丰富,场景构成复杂,需要高层次的特征来表达。本文提出了一种联合显著性和多层卷积神经网络的方法,首先利用显著性采样获取包含影像主要信息的有意义的块,将这些块作为样本集输入卷积神经网络中进行训练,获得不同层次的特征表达,最后联合多层特征利用支持向量机进行分类。两组高分影像场景数据UC Merced 21类和Wuhan 7类试验表明,显著性采样能够有效地获取主要目标,减弱其他无关目标的影响,降低数据冗余;卷积神经网络能够自动学习高层次的特征,相比已有方法,本文方法能够有效提高分类精度。 展开更多
关键词 卷积神经网络 显著性探测 高分辨率遥感影像 场景分类
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基于多重信息融合的高分辨率遥感影像道路信息提取 被引量：45
13
作者 李晓峰 张树清 +2 位作者 韩富伟 秦喜文 于欢 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期178-184,共7页
在高分辨率遥感影像上进行道路提取一直被认为是一项具有重要意义但很困难的工作。尤其一些与道路光谱相近的地物,分类后与道路相互连接,难以区分。基于面状道路和边缘相互验证和辅助的思想,提出一种高分辨率遥感影像上提纯道路信息的... 在高分辨率遥感影像上进行道路提取一直被认为是一项具有重要意义但很困难的工作。尤其一些与道路光谱相近的地物,分类后与道路相互连接,难以区分。基于面状道路和边缘相互验证和辅助的思想,提出一种高分辨率遥感影像上提纯道路信息的方法。该方法首先在面状和边缘两个方面同时提高提取精度,然后由他们之间的逻辑互运算分割道路与非道路对象,并应用有效的形状指数(如:极惯性矩和狭长度指数)刻画和区分道路与非道路面状目标(如楼房等),最终达到提纯道路的目的。实验结果表明了本文方法在去除非道路目标,提纯道路网络方面的有效性。 展开更多
关键词 道路信息提取 高分辨率遥感影像 互运算 极惯性矩 狭长度指数
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面向对象遥感分类方法在汶川地震震害提取中的应用 被引量：34
14
作者 王岩 王晓青 窦爱霞 《地震》 CSCD 北大核心 2009年第3期54-60,共7页
震后城市建筑物震害的自动识别与分类,是遥感震害调查中的关键步骤,其精度直接影响损失评估的结果。而随着高分辨率遥感影像的发展,传统基于像元的分类技术已不能满足需求,引入面向对象的信息提取技术,充分挖掘影像对象的纹理、形状和... 震后城市建筑物震害的自动识别与分类,是遥感震害调查中的关键步骤,其精度直接影响损失评估的结果。而随着高分辨率遥感影像的发展,传统基于像元的分类技术已不能满足需求,引入面向对象的信息提取技术,充分挖掘影像对象的纹理、形状和相互关系等信息,能够有效的提高震害的分类精度。该文阐述了面向对象的遥感震害提取思路和方法,并应用汶川地震震后高分辨率航空遥感数据,针对建筑物震害进行面向对象的快速提取与自动分类。结果表明,与基于像元分类比较,面向对象的建筑物震害分类能够显著改善分类效果。 展开更多
关键词 面向对象分类 震害识别 高分辨率遥感影像 汶川地震
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基于PCA与HIS模型的高分辨率遥感影像阴影检测研究 被引量：36
15
作者 刘辉 谢天文 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2013年第1期78-84,共7页
根据高分辨率遥感影像阴影区域的性质,基于主成分变换和HIS模型,提出一种检测阴影的阴影指数SI(Shadow Index)。选取两个试验区,分别采用Polidorio算法、归一化阴影指数(NDUI)和SI进行阴影检测和比较分析,结果表明SI能够有效地区分阴影... 根据高分辨率遥感影像阴影区域的性质,基于主成分变换和HIS模型,提出一种检测阴影的阴影指数SI(Shadow Index)。选取两个试验区,分别采用Polidorio算法、归一化阴影指数(NDUI)和SI进行阴影检测和比较分析,结果表明SI能够有效地区分阴影区域与水体和偏蓝色地物。提取3种算法的直方图得出,SI图像的直方图具有两个波峰一个波谷形状,能够更好地采用直方图阈值法分割阴影区和非阴影区。实验表明该方法简单有效。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 主成分变换 HIS模型 阴影检测
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基于高分辨率遥感影像的面向对象城市土地覆被分类比较研究 被引量：35
16
作者 仇江啸 王效科 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2010年第5期653-661,共9页
针对高分辨率遥感影像的城市土地覆被信息提取,根据分类目的与精度要求的不同,分别引入了优化与广义两种面向对象分类方案,并对分类的结果进行分析比较。结果表明:①优化方案的分类结果总体上要比广义方案好,前者的总体精度为86.50%,相... 针对高分辨率遥感影像的城市土地覆被信息提取,根据分类目的与精度要求的不同,分别引入了优化与广义两种面向对象分类方案,并对分类的结果进行分析比较。结果表明:①优化方案的分类结果总体上要比广义方案好,前者的总体精度为86.50%,相比后者的80.50%提高了6.0%,而总体Kappa系数提高了0.0851,但是该方案效率低,可移植性差;②广义方案的分类结果虽然精度略低,但是该方案具有很强的适用性与可移植性,能够在精度可控范围内,很大程度提高分类效率,实现系统而有效的自动分类;③广义方案得到的分类结果具有一致的精度,在利用其建立城市生态模型中能够保证数据之间的系统性与鲁棒性。因此,利用优化方案能够提高分类结果的绝对精度,而广义方案对于实时精确获取城市土地覆被信息、小尺度上定量监测与评价城市化的生态后果以及有效开展城市土地规划与管理具有更重要的意义。 展开更多
关键词 土地覆被分类 高分辨率遥感影像 面向对象 优化分类方案 广义分类方案
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基于高分辨率遥感影像的矿山开发监测研究 被引量：34
17
作者 王燕波 罗伟 +2 位作者 李名勇 杜军 薛重生 《热带地理》 北大核心 2011年第4期377-382,共6页
矿产资源是一种不可再生的自然资源,传统的矿山监测方法已不再满足当今矿山发展的需要,遥感技术的发展为矿山的开发和管理提供了有力的技术支撑。文中以国土资源部整顿和规范矿产资源开发秩序的重点矿区——宜昌磷矿区为研究区,通过对Qu... 矿产资源是一种不可再生的自然资源,传统的矿山监测方法已不再满足当今矿山发展的需要,遥感技术的发展为矿山的开发和管理提供了有力的技术支撑。文中以国土资源部整顿和规范矿产资源开发秩序的重点矿区——宜昌磷矿区为研究区,通过对QuickBird高分辨率遥感影像进行数据处理,分析矿山开发的标志地物并建立解译标志,将解译结果进行野外调查验证,得出该研究区矿山种类共有11类,优势矿种是磷矿,有221个开采点或开采面,其中界内开采159个,越界开采17个,无证开采28个,以采代探17个,停产或关闭76个。将解译结果和历年参考数据进行对比显示,宜昌磷矿区矿山开发秩序良好,矿山数量有所减少,但界外开采和以采代探的情况仍然存在,需要进一步加强对研究区矿山的监管,以保证矿山的可持续发展。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 宜昌磷矿区 矿山监测 遥感解译
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IEU-Net高分辨率遥感影像房屋建筑物提取 被引量：33
18
作者 王振庆 周艺 +2 位作者 王世新 王福涛 徐知宇 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期2245-2254,共10页
房屋建筑物作为人类活动的主要场所,快速准确地将其从高分辨率遥感影像中提取出来,对促进遥感信息在防灾减灾、城镇管理等方面的应用具有重要意义。本文基于深度学习,提出了高分辨率遥感影像房屋建筑物像素级精确提取方法。首先,针对样... 房屋建筑物作为人类活动的主要场所,快速准确地将其从高分辨率遥感影像中提取出来,对促进遥感信息在防灾减灾、城镇管理等方面的应用具有重要意义。本文基于深度学习,提出了高分辨率遥感影像房屋建筑物像素级精确提取方法。首先,针对样本图像边缘像素特征不足现象,以U-Net模型为基础提出IEU-Net模型,设计了全新的忽略边缘交叉熵函数IELoss并将其作为损失函数,另外添加Dropout和BN层在避免过拟合的同时提高模型训练速度和鲁棒性。其次,为解决模型特征丰富度有限的问题,引入形态学建筑物指数MBI,与遥感影像RGB波段一同参与到模型的分类过程。最后,在模型预测时与IELoss相对应采用忽略边缘预测策略从而获得最佳建筑物提取结果。实验对比分析表明:本文方法能有效克服样本边缘像素特征不足问题并抑制道路、建筑物阴影对结果的影响,提升高分辨率遥感影像中房屋建筑物的提取精度。 展开更多
关键词 深度学习 IEU-Net 高分辨率遥感影像 房屋建筑物 形态学建筑物指数
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高分辨率遥感影像特征分割及算法评价分析 被引量：26
19
作者 明冬萍 骆剑承 +1 位作者 周成虎 王晶 《地球信息科学》 CSCD 2006年第1期103-109,共7页
图像分割一直是图像处理和计算机视觉领域中的一项关键技术。本文首先从遥感影像地学处理与应用的角度阐述了影像分割技术对于遥感信息提取和目标识别的重要性,然后提出了基于特征的高分辨率遥感影像信息提取技术框架,建立了一套基于特... 图像分割一直是图像处理和计算机视觉领域中的一项关键技术。本文首先从遥感影像地学处理与应用的角度阐述了影像分割技术对于遥感信息提取和目标识别的重要性,然后提出了基于特征的高分辨率遥感影像信息提取技术框架,建立了一套基于特征的遥感影像分割方法及分类体系。同时,鉴于遥感影像分割方法评价的重要性, 阐述了一种高分辨率遥感影像分割方法评价的思路,并对几种典型的基于特征的遥感影像分割方法进行定性和定量的试验和评价,对其各自的性能和适用面进行对比分析。最后,指出了遥感影像特征分割方法所存在的问题及其发展趋势。 展开更多
关键词 高分辨率遥感 影像分割 特征 信息提取 算法评价
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滑坡高分辨率遥感多维解译方法及其应用 被引量：32
20
作者 鲁学军 史振春 +1 位作者 尚伟涛 周和颐 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2014年第1期141-149,共9页
目的高分辨率遥感影像技术的发展使得对于地质灾害体的要素组成、形态结构的遥感解译成为可能。目前,遥感影像解译存在着过度依赖影像色彩、纹理、阴影等光学要素,片面追求影像解译标志,DEM数据利用程度低,对基于DEM、GIS的影像复合分... 目的高分辨率遥感影像技术的发展使得对于地质灾害体的要素组成、形态结构的遥感解译成为可能。目前,遥感影像解译存在着过度依赖影像色彩、纹理、阴影等光学要素,片面追求影像解译标志,DEM数据利用程度低,对基于DEM、GIS的影像复合分析、空间分析、3D可视化等技术方法的应用较少等问题。方法以灾前灾后高精度DEM和高分辨率遥感影像为基础,探讨了地质灾害滑坡的1维、2维、3维3种遥感解译方法,分析了三者之间的互补关系,并应用3种遥感解译方法对贵州关岭"6.28"特大滑坡进行了遥感解译分析,最后对有关滑坡多维遥感解译方法体系的建立进行了讨论。结果研究结果表明:滑坡高分辨率遥感多维解译方法中,1维高程曲线计算、2维影像对比分析、3维场景精细解译分别属于滑坡遥感解译的初判方法、动态分析方法、定量计算方法;结论其中,1维高程曲线计算为滑坡遥感的2维、3维解译提供了有关滑坡崩塌区、滑坡区、堆积区的可能分区参考框架,而2维影像对比分析向3维场景精细解译的发展则体现了以人机交互方式为主要手段的滑坡高分辨率遥感影像解译由定性监测向定量计算的发展。 展开更多
关键词 滑坡遥感 多维解译 高分辨率遥感影像 1维高程曲线计算 2维影像对比分析 3维场景精细解译
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