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基于多通道数据融合的无人机遥感影像地物目标提取方法
被引量：
7
1
作者
孙晓宇
蔡祥
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2021年第6期41-45,共5页
针对仅使用无人机遥感RGB影像进行目标检测时精度不高、高程信息利用不足等问题,该文采用通道叠加和类IHS变换两种多通道数据融合方法对RGB影像与高程数据进行融合,使用DeepLabv3+卷积神经网络语义分割模型提取两种融合影像地物目标,并...
针对仅使用无人机遥感RGB影像进行目标检测时精度不高、高程信息利用不足等问题,该文采用通道叠加和类IHS变换两种多通道数据融合方法对RGB影像与高程数据进行融合,使用DeepLabv3+卷积神经网络语义分割模型提取两种融合影像地物目标,并与RGB影像提取结果进行对比分析。结果表明,基于上述两种融合影像的地物目标识别精度高于仅使用RGB影像的识别精度,其中通道叠加影像的整体像素精度、平均像素精度和Kappa系数分别提高了3.52%、1.42%和14.99%。由于不同地物目标与周围地物的高程差不同,致使各融合方法对不同地物目标识别精度的提升效果不同,道路、建筑和地面识别精度的提升效果较好。
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关键词
数据融合
地物
目标
提取
深度学习
语义分割
无人机遥感影像
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职称材料
无人机可见光遥感影像地物目标提取技术研究
被引量：
1
2
作者
李华
李国
《计算机测量与控制》
2024年第2期250-255,共6页
无人机可见光遥感影像中地物目标边界清晰度较低,容易导致地物目标与背景之间的区分度降低,进而难以提取地物目标;为此,提出无人机可见光遥感影像地物目标提取方法;从光谱特征、纹理特征和边缘特征3个方面分析无人机可见光遥感影像特征...
无人机可见光遥感影像中地物目标边界清晰度较低,容易导致地物目标与背景之间的区分度降低,进而难以提取地物目标;为此,提出无人机可见光遥感影像地物目标提取方法;从光谱特征、纹理特征和边缘特征3个方面分析无人机可见光遥感影像特征;结合3种影像特征对无人机可见光遥感影像数据集实行增广处理;对完成增广后的数据集定义影像编码标签,以此确定地物目标增强权重,通过参量化处理地物目标光谱特征,计算光谱吸收指数,获取地物目标提取表达式,从而实现无人机可见光遥感影像地物目标提取;实验结果表明,所提方法能够保证地物目标边界的清晰度,具有较强的地物目标提取能力。
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关键词
无人机
可见光遥感影像
地物
目标
提取
编码标签
光谱吸收指数
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职称材料
题名
基于多通道数据融合的无人机遥感影像地物目标提取方法
被引量：
7
1
作者
孙晓宇
蔡祥
机构
北京林业大学信息学院
出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2021年第6期41-45,共5页
基金
国家重点研发计划项目“西北干旱荒漠区煤炭基地生态安全保障技术”(2017YFC0504400)
“矿区生态修复与生态安全保障技术集成示范研究”(2017YFC0504406)
国家自然科学基金项目“保墒造林技术水分涵养效果见色方法研究”(31400621)。
文摘
针对仅使用无人机遥感RGB影像进行目标检测时精度不高、高程信息利用不足等问题,该文采用通道叠加和类IHS变换两种多通道数据融合方法对RGB影像与高程数据进行融合,使用DeepLabv3+卷积神经网络语义分割模型提取两种融合影像地物目标,并与RGB影像提取结果进行对比分析。结果表明,基于上述两种融合影像的地物目标识别精度高于仅使用RGB影像的识别精度,其中通道叠加影像的整体像素精度、平均像素精度和Kappa系数分别提高了3.52%、1.42%和14.99%。由于不同地物目标与周围地物的高程差不同,致使各融合方法对不同地物目标识别精度的提升效果不同,道路、建筑和地面识别精度的提升效果较好。
关键词
数据融合
地物
目标
提取
深度学习
语义分割
无人机遥感影像
Keywords
data fusion
ground targets extraction
deep learning
semantic segmentation
UAV remote sensing images
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
无人机可见光遥感影像地物目标提取技术研究
被引量：
1
2
作者
李华
李国
机构
四川信息职业技术学院
成都华微电子科技股份有限公司
出处
《计算机测量与控制》
2024年第2期250-255,共6页
基金
2022-2024年职业教育人才培养和教育教学改革研究项目(GZJG2022-614)
四川省自然科学基金资助项目(21NSFSC3416)。
文摘
无人机可见光遥感影像中地物目标边界清晰度较低,容易导致地物目标与背景之间的区分度降低,进而难以提取地物目标;为此,提出无人机可见光遥感影像地物目标提取方法;从光谱特征、纹理特征和边缘特征3个方面分析无人机可见光遥感影像特征;结合3种影像特征对无人机可见光遥感影像数据集实行增广处理;对完成增广后的数据集定义影像编码标签,以此确定地物目标增强权重,通过参量化处理地物目标光谱特征,计算光谱吸收指数,获取地物目标提取表达式,从而实现无人机可见光遥感影像地物目标提取;实验结果表明,所提方法能够保证地物目标边界的清晰度,具有较强的地物目标提取能力。
关键词
无人机
可见光遥感影像
地物
目标
提取
编码标签
光谱吸收指数
Keywords
UAV
visible light remote sensing image
object extraction
encoding label
spectral absorption index
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多通道数据融合的无人机遥感影像地物目标提取方法
孙晓宇
蔡祥
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2021
7
下载PDF
职称材料
2
无人机可见光遥感影像地物目标提取技术研究
李华
李国
《计算机测量与控制》
2024
1
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职称材料
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