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海岛开发利用遥感智能解译技术研究与应用
1
作者 谭军辉 颜志宇 +2 位作者 关国翔 陈琼 刘璐铭 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第12期132-136,共5页
本文针对广东省海岛开发利用精细化管理的需求,应用高分辨率卫星遥感影像及无人机影像,结合GIS手段与人工智能技术,开展海岛开发利用遥感智能解译平台研究与应用。通过构建用岛方式智能解译样本库及变化检测样本库,基于深度学习分别训... 本文针对广东省海岛开发利用精细化管理的需求,应用高分辨率卫星遥感影像及无人机影像,结合GIS手段与人工智能技术,开展海岛开发利用遥感智能解译平台研究与应用。通过构建用岛方式智能解译样本库及变化检测样本库,基于深度学习分别训练海岛开发利用遥感智能解译模型和海岛开发利用变化检测模型,对不同时期的遥感数据进行监测分析,输出专题产品及分析报告。研究成果提升了海量遥感数据的自动化处理效率和监测精度,为广东省海域海岛开发利用和保护提供了强有力的技术支撑。 展开更多
关键词 海量遥感数据 算法模型 智能解译 样本库 深度学习
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山东省高密市冬小麦种植面积提取研究
2
作者 申洋洋 冯思伟 +3 位作者 徐晓龙 刘璐铭 颜志宇 吴佳奇 《农业与技术》 2024年第17期51-55,共5页
为探索AIE决策树模型和深度学习算法在冬小麦种植面积提取方面潜能,以哨兵2号数据为基础数据源,高密市为研究区,利用AIE决策树模型、深度学习算法实现高密市冬小麦信息提取,从影像提取细节、辅助数据验证精度和随机点验证精度三方面指... 为探索AIE决策树模型和深度学习算法在冬小麦种植面积提取方面潜能,以哨兵2号数据为基础数据源,高密市为研究区,利用AIE决策树模型、深度学习算法实现高密市冬小麦信息提取,从影像提取细节、辅助数据验证精度和随机点验证精度三方面指标综合评价分析。结果显示:2种算法提取结果均较理想,其中AIE决策树细节提取结果更符合实际地物情况,提取效果优于深度学习算法,更适合本研究区冬小麦提取,总体精度、Kappa系数和辅助数据验证精度分别为95.20%、0.90、89.02%;基于AIE决策树法提取冬小麦面积可有效促进遥感大尺度高精准提取农作物应用。 展开更多
关键词 Sentinel-2 AIE决策树 深度学习 冬小麦
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珠海一号高光谱数据在黄河流域吴忠段河流泥沙含量检测中的应用
3
作者 柴鑫源 刘欢 +3 位作者 吴佳奇 颜军 颜志宇 蒋晓华 《卫星应用》 2024年第10期61-68,共8页
本研究采用珠海一号高光谱卫星数据,结合实地采集的水质样本数据和水表反射率数据,对黄河流域吴忠段的悬浮泥沙浓度进行了反演分析。通过半经验法建立反演模型,并对模型结果进行了验证。结果显示,该模型的R2值为0.78,表明模型具有较高... 本研究采用珠海一号高光谱卫星数据,结合实地采集的水质样本数据和水表反射率数据,对黄河流域吴忠段的悬浮泥沙浓度进行了反演分析。通过半经验法建立反演模型,并对模型结果进行了验证。结果显示,该模型的R2值为0.78,表明模型具有较高的预测精度,能够有效地反映黄河流域吴忠段悬浮泥沙的空间分布特征。本研究的方法具有可行性和实用性,可进一步推广至黄河其他河段或其他河流型水体。 展开更多
关键词 珠海一号 河流监测 悬浮泥沙 高光谱遥感 反演
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Ship-YOLOv8:一种轻量级高分辨遥感图像船舶细粒度检测算法
4
作者 陈燕奎 龙超活 +2 位作者 何骏杰 张豫 谢作轮 《现代信息科技》 2024年第22期25-29,35,共6页
针对高分辨率影像的船舶细粒度目标检测分类任务中类内差异大、类间相似性高、物体和场景的尺度变化范围大、特征提取困难、样本小等特点,提出了一种基于YOLOv8为基础的改进算法。首先,在骨干网络中引入SimAM注意力机制,使得模型在复杂... 针对高分辨率影像的船舶细粒度目标检测分类任务中类内差异大、类间相似性高、物体和场景的尺度变化范围大、特征提取困难、样本小等特点,提出了一种基于YOLOv8为基础的改进算法。首先,在骨干网络中引入SimAM注意力机制,使得模型在复杂背景中更加聚焦船舶对象;其次,在颈部引入SPD-Conv模块,改善复杂背景下船舶尺度变化大和小目标检测的问题;最后针对细粒度船舶目标检测的特点,替换Mish激活函数和Focal-Loss损失函数,加快模型收敛,提高模型精度。经对比实验可知,改进的算法在保证检测速度和模型参数量的同时,在FAIR1M_Ship数据集取得了94.49%的检测精度,与目前流行的目标检测算法相比,在检测精度上有一定的提升。 展开更多
关键词 船舶 目标识别 遥感图像 细粒度识别 YOLOv8
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基于NDVI的近20年包头市植被覆盖度时空变化研究
5
作者 涂杰 周学林 王松松 《草原与草坪》 CAS CSCD 2024年第4期121-132,共12页
【目的】评估包头市2000-2021年近20年生态修复治理成效。【方法】基于2000-2021年5期植被生长旺季的LandSat TM/OLI影像数据,利用归一化植被指数(NDVI)和像元二分模型法研究包头市2000-2021年植被覆盖度时空动态变化特征,并利用2021年... 【目的】评估包头市2000-2021年近20年生态修复治理成效。【方法】基于2000-2021年5期植被生长旺季的LandSat TM/OLI影像数据,利用归一化植被指数(NDVI)和像元二分模型法研究包头市2000-2021年植被覆盖度时空动态变化特征,并利用2021年同时段土默特右旗地区的“珠海一号”OHS影像数据进行精度评价。【结果】1)精度评价显示,利用2021年同时段的LandSat-8数据和OHS数据对土默特右旗地区不同等级植被覆盖度进行估算,其空间分布和覆盖面积具有较高的相似性,相似度达到86.96%;2)包头市2000-2021年植被覆盖度类型整体以低和中植被覆盖度为主,二者占总植被覆盖面积的65%以上;3)包头市2000-2021年植被覆盖度变化平均值为0.052 8,不同时期的平均植被覆盖度变化量表现为先负后正,相对植被覆盖面积先减小后增大,植被覆盖情况总体上表现为先轻度退化后轻度改善。【结论】2000-2021年,包头市植被覆盖度整体呈现先减少后增大的趋势,全市生态环境状况表现为先退化后改善,包头市植被覆盖度变化研究对其生态环境修复治理成效具有重要的指示性意义。 展开更多
关键词 植被覆盖度 归一化植被指数 像元二分模型
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