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基于国产高分卫星数据的矿山环境变化检测 被引量：14
1
作者 王立娟 靳晓 +2 位作者 贾虎军 唐尧 马国超 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2018年第3期151-158,共8页
为了提高矿山遥感监测的自动化程度,弥补传统监测方法的缺陷,以国产高分二号(GF-2)影像为数据源,根据矿山监测的目标,提取多源特征,构建一种自动化程度较高的面向对象的变化检测方法,用于矿山环境的动态监测。这种方法在利用变化向量分... 为了提高矿山遥感监测的自动化程度,弥补传统监测方法的缺陷,以国产高分二号(GF-2)影像为数据源,根据矿山监测的目标,提取多源特征,构建一种自动化程度较高的面向对象的变化检测方法,用于矿山环境的动态监测。这种方法在利用变化向量分析法(change vector analysis,CVA)进行变化检测的基础上自动选择训练样本,然后利用极限学习机(extreme learning machine,ELM)提取变化信息。将该方法与其他常用的5种方法对比,实验结果表明:该方法的检测精度高达98. 73%,且自动化程度高,很适用于矿山环境的动态监测分析;以四川省攀枝花市米易县的典型矿山和尾矿库为例,开展矿山及周边环境动态监测实验,准确地检测出了矿山及其周边区域所发生的变化,验证了该方法的可行性,也为矿山实施大规模遥感动态监测提供了范例。 展开更多
关键词 矿山监测 变化检测 高分二号卫星影像 极限学习机
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基于高分遥感影像的总磷浓度反演研究
2
作者 吴欢欢 春兰 +3 位作者 王春晓 国巧真 刘晓娟 熊小青 《测绘与空间地理信息》 2024年第8期18-21,共4页
以定量遥感反演水质参数为目的,以天津市海河下游段为研究区,利用总磷实测水质数据和同期GF-2PMS 2遥感影像数据,建立两者的偏最小二乘回归模型、单隐含层神经网络模型、双隐含层神经网络模型及粒子群算法优化的双隐含层神经网络模型(DP... 以定量遥感反演水质参数为目的,以天津市海河下游段为研究区,利用总磷实测水质数据和同期GF-2PMS 2遥感影像数据,建立两者的偏最小二乘回归模型、单隐含层神经网络模型、双隐含层神经网络模型及粒子群算法优化的双隐含层神经网络模型(DP-BPNN模型)。通过决定系数、平均绝对误差、均方根误差进行精度检验,选出研究区水体适用的总磷浓度的反演模型。结果表明:与偏最小二乘模型精度对比,所建总磷反演模型精度提高了48%。 展开更多
关键词 神经网络模型 粒子群优化算法 总磷 gf-2遥感影像 海河
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基于改进DeepLabv3+模型的农村道路提取方法研究
3
作者 何士俊 肖提荣 夏既胜 《云南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期486-495,共10页
从国产高分辨率影像中快速准确提取农村道路在信息管理、农村农业现代化等领域具有重要的价值,但由于背景噪音复杂、道路蜿蜒细长、易受阴影遮挡等,传统遥感解译方法提取农村道路信息效率低、精度不高.文章针对农村道路的特征,对DeepLab... 从国产高分辨率影像中快速准确提取农村道路在信息管理、农村农业现代化等领域具有重要的价值,但由于背景噪音复杂、道路蜿蜒细长、易受阴影遮挡等,传统遥感解译方法提取农村道路信息效率低、精度不高.文章针对农村道路的特征,对DeepLabv3+模型进行改进,设计了一种兼具效率和精度的高分辨率影像农村道路信息提取改进模型.首先,使用Mobilenetv2作为模型的主干,减少模型的参数;其次,在ASPP模块中串联CBAM,加强模型的特征感受能力;最后,添加Dice Loss函数改进损失函数,克服样本的不均衡.实验结果表明,细节的改进使得各项指标明显提升,效率和精度达到了最高;与经典模型相比,改进模型在MPA、MIoU上取得了更高的分数,虽然对深层特征的深度学习需要花费更多的时间,但改进模型在精度效率上均优于其他模型. 展开更多
关键词 农村道路 gf-2遥感影像 DeepLabv3+模型 深度学习
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基于GF-2遥感影像和改进后PSPNet模型的丘陵地区耕地图斑提取方法
4
作者 颜玲 李少达 +6 位作者 李彩瑛 陈薇 刘林 宋承远 杨莉 吴若楚 冉培廉 《成都理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期269-280,共12页
针对丘陵地区耕地地块具有边界模糊、覆盖物种类多样、大小和空间位置分布不规则等特点,传统分类方法难以快速准确提取耕地信息的问题,本文以四川省金堂县竹篙镇和高板镇为研究区域,利用高分二号卫星影像和改进后的PSPNet语义分割网络... 针对丘陵地区耕地地块具有边界模糊、覆盖物种类多样、大小和空间位置分布不规则等特点,传统分类方法难以快速准确提取耕地信息的问题,本文以四川省金堂县竹篙镇和高板镇为研究区域,利用高分二号卫星影像和改进后的PSPNet语义分割网络模型进行耕地图斑提取研究。在模型训练中,引入CBAM注意力模块以提高整个网络的特征提取和表达能力,采用余弦退火学习率以加快模型的收敛速度。结果表明,改进后的PSPNet模型在丘陵地区耕地提取精度方面取得了显著提高,耕地识别精度达到了95.69%,比标准PSPNet模型提高了1.07%,比Unet++,DeepLabv3+和支持向量机方法方法提高了1.32%,1.75%和6.33%。基于改进后的PSPNet模型具有更强的特征提取和表达能力,可以更准确地提取丘陵地区的耕地信息,为农业决策提供更准确的数据支持,促进农业智能化和精准化,提高农作物产量和质量,推动农业现代化进程。 展开更多
关键词 丘陵耕地 PSPNet模型 CBAM注意力模块 余弦退火学习率 gf-2遥感影像
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基于特征优选随机森林算法的GF-2影像分类 被引量：13
5
作者 杨迎港 刘培 +1 位作者 张合兵 张文志 《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2022年第2期115-126,共12页
基于随机森林算法(RF,RandomForest)对“高分二号”(GF-2)卫星遥感数据进行面向对象地表信息提取时存在如下不足:1)有限的光谱波段导致随机森林可选特征变量受限,影响分类器性能;2)面向对象影像分割尺度以经验判别为主,缺少定量化的判... 基于随机森林算法(RF,RandomForest)对“高分二号”(GF-2)卫星遥感数据进行面向对象地表信息提取时存在如下不足:1)有限的光谱波段导致随机森林可选特征变量受限,影响分类器性能;2)面向对象影像分割尺度以经验判别为主,缺少定量化的判定标准。为了克服上述问题,文章提出了一种优化特征空间的随机森林分类算法。首先根据面向对象分割的理论方法,引入方差变化率,获取研究区影像的最优分割尺度;然后利用随机森林–平均精度减少模型(RF-MDA,Random Forest-Mean Decrease in Accuracy)与K折交叉验证算法(K-CV,K-Cross Validation),进行特征重要性排序并优化特征空间;最后,基于不同特征组合的随机森林分类算法进行面向对象分类,并对分类结果进行对比分析。结果表明,改进的基于特征优选随机森林分类算法的总体精度和Kappa系数分别为93.44%和0.928,优于原始RF算法。该方法能够有效提高GF-2卫星遥感影像在土地利用分类方面的精度,可为国土监测和管理提供技术支持和理论指导。 展开更多
关键词 “高分二号”卫星遥感影像 特征优选 随机森林 面向对象分类 最优分割尺度
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