基于SVM混合核的不透水面提取及扩张分析

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作者 冀建任 王竞雪 王丽芹 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第3期43-48,共6页

利用支持向量机中单一核函数提取不透水面时存在时间复杂度高和提取精度低的问题。针对该问题,本文在径向基核函数的基础上引入多项式核函数,提出了一种混合核函数的不透水面提取方法。首先,由于属性不同的地物具有相似的光谱信息,在特... 利用支持向量机中单一核函数提取不透水面时存在时间复杂度高和提取精度低的问题。针对该问题,本文在径向基核函数的基础上引入多项式核函数,提出了一种混合核函数的不透水面提取方法。首先,由于属性不同的地物具有相似的光谱信息,在特征提取过程中将光谱信息与图像熵纹理信息相结合,可更加清楚地区分各地物类别。然后,在径向基核函数的基础上引入多项式核,可分别从局部和全局角度获取影像的特征信息,提高不透水面提取精度。最后,在不透水面提取结果基础上进行时空演变分析。本文利用阜新市主城区2009—2021年Landsat影像进行试验。结果表明,光谱与熵纹理相结合方法可改善特征提取效果,提升不透水面提取精度。与单一核函数提取方法对比,利用本文方法提取不透水面精度提高了2.5%,证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 不透水面 纹理特征 支持向量机 混合核函数 时空分析

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结合贝叶斯特征选择的近海水深反演方法研究

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作者 蓝歆玫 李佳 +2 位作者 叶杨 朱洪波 薛国坤 《海洋通报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期463-470,共8页

针对现有近海水深数据获取周期长、危险性大,难以满足大范围近海水深数据高时间分辨率测量的问题。本文以辽东湾地区为研究区域,提出了一种结合贝叶斯特征选择的改进LightGBM近海水深反演方法。该方法首先依据贝叶斯特征选择方法对13个... 针对现有近海水深数据获取周期长、危险性大,难以满足大范围近海水深数据高时间分辨率测量的问题。本文以辽东湾地区为研究区域,提出了一种结合贝叶斯特征选择的改进LightGBM近海水深反演方法。该方法首先依据贝叶斯特征选择方法对13个波段及波段比值特征进行优选;其次基于地理空间加权模块计算输入变量的权重;最后基于LightGBM反演模块对水深数据进行反演研究。本文选用辽东湾200个不同空间位置的数据样本作为测试集,验证本文方法和LightGBM模型在近海水深反演任务中的精度。结果表明,本文方法的皮尔森相关系数(r)为0.946,均方根误差(RMSE)为0.265 m,偏差(bias^(2))为0.017,平均绝对百分比误差(MAPE)为0.031。反演精度及稳定性均优于经典LightGBM模型,能够适应于近海水深反演。 展开更多

关键词 水深反演 贝叶斯特征选择 辽东湾 LightGBM

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基于新遥感生态指数环境质量动态监测——以阜新市为例

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作者 王婷 宋伟东 孙尚宇 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期205-211,共7页

气候灾害易影响生态环境,传统的遥感生态指数(RSEI)缺乏气候因素影响生态质量的研究,本研究引入气象因子并优化了生态因子的选择,更加综合全面评价区域内的生态环境质量。使用主成分分析法构建新遥感生态指数(NRSEI),对各因子及多因子... 气候灾害易影响生态环境,传统的遥感生态指数(RSEI)缺乏气候因素影响生态质量的研究,本研究引入气象因子并优化了生态因子的选择,更加综合全面评价区域内的生态环境质量。使用主成分分析法构建新遥感生态指数(NRSEI),对各因子及多因子交互分析。结果表明,NRSEI较RSEI各因子在第1主成分贡献率均值提升12.53%,并且NRSEI与各因子相关性为高度相关,3 a均值为0.853。分析了2013-2020年阜新市生态环境的变化特点和原因,并利用NRSEI对研究区域的生态环境质量进行动态监测和评估,总体来看,2013-2020年阜新市生态环境状况变好,对于阜新市与NRSEI相关性最高的单个因子是湿度因子,因此阜新市相关部门应注重对河流、湖泊和湿地的保护,减少建筑开发,以改善城市的环境质量。 展开更多

关键词 新遥感生态指数 气候 主成分分析 生态环境

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顾及分层动态区域增长的车载LiDAR点云行道树提取方法

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作者 关宇忻 王竞雪 许峥辉 《地球信息科学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期1975-1990,共16页

行道树的准确提取对生态园林城市建设及城市智慧化发展具有重要意义。但车载LiDAR点云数据中经常出现行道树与近邻地物相互遮掩、连接的情况,从而导致无法准确进行行道树提取。针对这一问题,本文提出一种分层动态区域增长行道树提取方... 行道树的准确提取对生态园林城市建设及城市智慧化发展具有重要意义。但车载LiDAR点云数据中经常出现行道树与近邻地物相互遮掩、连接的情况,从而导致无法准确进行行道树提取。针对这一问题,本文提出一种分层动态区域增长行道树提取方法。首先,通过点云栅格化滤除地面点并根据地物投影特征进行行道树初步提取。然后,根据地物分布特征对点云数据进行等高度分层处理,构建层次化点云空间,进一步获取行道树与干扰地物信息。接着,在层次化点云空间内部进行动态区域增长,获取同一层和相邻层之间的点云属性信息,生成点云聚类簇以区分行道树与干扰地物。最后,根据干扰地物的几何特征和行道树杆状特征,滤除干扰地物实现准确的行道树提取。本文选用激光雷达大会提供的竞赛数据及Open DataLab官网提供的里尔、巴黎两地区街道点云数据进行实验。实验结果表明,本文方法行道树提取的正确率与完整率分别在98.69与97.73之上。本文方法能够在行道树与近邻地物相互遮掩、连接的情况下实现准确完整的行道树提取。同时,本文分层动态区域增长行道树提取方法的数据适用性更强,并且可以在行道树独立性不强的情况下有效提取行道树。 展开更多

关键词 车载LiDAR 行道树提取 点云栅格化 层次化点云空间 动态区域增长 点云属性信息 点云聚类簇

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结合谱聚类和粒子群改进K-means聚类的机载LiDAR点云单木分割方法

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作者 钱禹航 王竞雪 郑雪涛 《地球信息科学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期2177-2191,共15页

单木分割的精准度对林木资源的调查有重要意义。但是,传统的单木分割算法在处理大规模点云数据时存在临近树木易混淆、算法运算效率低等问题,针对上述问题,本文提出改进谱聚类和粒子群改进K-means聚类的单木分割算法。首先,通过Mean Sh... 单木分割的精准度对林木资源的调查有重要意义。但是,传统的单木分割算法在处理大规模点云数据时存在临近树木易混淆、算法运算效率低等问题,针对上述问题,本文提出改进谱聚类和粒子群改进K-means聚类的单木分割算法。首先,通过Mean Shift算法对点云数据进行体素化,在该过程中采用自适应带宽和高斯核函数来计算体素间的相似度,以构建出反映体素特性的高斯相似图。然后应用Nyström方法处理高斯相似图,采用K最近邻搜索采样,以选取代表性样本,降低谱聚类在处理大规模数据时的计算负担,同时保持数据的核心特性。通过Nyström近似,得到相似图的近似特征向量,实现从高维空间到低维特征空间的有效映射。最后引入粒子群算法对K-means聚类进行优化。该优化先随机初始化一群粒子,每个粒子代表一组潜在的聚类中心,在每一次迭代中,粒子根据个体历史最佳位置和群体历史最佳位置更新其速度和位置,并调整聚类中心以最小化内部聚类距离。这种策略能够平衡全局搜索与局部搜索,避免陷入局部最优。本文选取NEWFOR公开的点云数据进行实验。实验结果表明,本文算法获得的分割结果相较对比算法准确率提高5.3%,处理效率提升23倍。 展开更多

关键词 机载LiDAR点云 单木分割 体素化 Mean Shift算法 Nyström谱聚类算法 粒子群算法

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扫描线局部特征约束的车载LiDAR点云城市道路边界提取方法 被引量：2

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作者 董啸 王竞雪 张成龙 《地球信息科学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第8期1546-1558,共13页

城市环境下的车载LiDAR点云在道路边界提取时容易受到路边车辆、行人遮挡等影响,而造成伪边界点的生成和边界线的不连续。本文发现利用高程标准差约束能够有效的处理该类问题。本文首先进行数据预处理,包括点云分段及地面点滤波、基于... 城市环境下的车载LiDAR点云在道路边界提取时容易受到路边车辆、行人遮挡等影响,而造成伪边界点的生成和边界线的不连续。本文发现利用高程标准差约束能够有效的处理该类问题。本文首先进行数据预处理,包括点云分段及地面点滤波、基于相邻点间距离将地面点整合成扫描线存储;其次基于扫描线建立连续双窗口,采用扫描线双向移动窗口法,构造双窗口之间高差、夹角值、高程标准差3种约束条件获取候选路坎点,并根据道路边界的连续性采用密度聚类中的DBSCAN算法聚类去噪,生成较为连续且精确的路坎边界点;最后对边界断点区域计算累计曲率值和距离来判断该位置是否为路口,若边界线断点为路口不进行连接,反之,视为车辆或行人遮挡导致的断点,采用二次多项式曲线填补拟合,获得边界的数学参数模型。实验结果表明,在存在较多遮挡的城市环境下道路边界提取精度能够达到80%以上。 展开更多

关键词 车载LiDAR点云 伪边界点 扫描线 双向移动窗口 高程标准差 路口检测 路坎点云

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基于多视立体视觉与Leiden图聚类的多视图直线匹配

7

作者 兰泽清 王竞雪 王丽芹 《地球信息科学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期1629-1645,共17页

直线特征的精确匹配对三维模型的重建与优化具有重要意义。但是传统的双视图直线匹配由于视图数量较少导致直线匹配结果鲁棒性较差,且对于存在断裂的直线提取结果,同一直线在不同影像上提取直线的数目不等,导致直线匹配结果完整性较差... 直线特征的精确匹配对三维模型的重建与优化具有重要意义。但是传统的双视图直线匹配由于视图数量较少导致直线匹配结果鲁棒性较差,且对于存在断裂的直线提取结果,同一直线在不同影像上提取直线的数目不等,导致直线匹配结果完整性较差。针对上述问题,本文提出多视图立体视觉(Multiple View Stereo,MVS)与Leiden图聚类相结合的多视图直线匹配算法。该算法首先使用直线提取算法和MVS三维重建算法对输入的多视影像分别进行直线信息提取和多视图三维信息提取,得到各视图上的直线与覆盖多视图场景的稠密三维点及其相关信息,并以此构建直线描述符;接着通过三维直线投影角度约束、点-线位置关系约束及同名点约束对匹配候选进行筛选,并根据各视图上直线间的相似性关系以各视图上的直线为节点,直线间的相似性得分为边权重构建无向图,同时剔除无向图中由单个节点构成的连通分量,得到连通分量集合,即初始匹配结果;最后对各个连通分量的节点基于同视图共线约束进行重构,得到子无向图,并对子无向图节点使用Leiden算法进行聚类。最终在多视影像上得到精确的直线匹配结果。本文选取大疆无人机拍摄的2组影像以及网上公开的1组影像进行实验。实验结果表明,采用本文算法获得的直线匹配结果较对比算法在直线匹配数目以及匹配正确率上均有所提升。 展开更多

关键词 多视图直线匹配 特征匹配 几何约束 无向图 稠密三维点 多视图立体视觉 Leiden算法

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结合水域变化的土壤湿度监测

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作者 朱洪波 张兵 +2 位作者 刘佳典 宋伟东 李佳 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2023年第5期23-30,共8页

针对现有土壤湿度监测方法受地表粗糙程度与植被覆盖影响大,导致土壤水分反演精度有待提升的问题,以康平地区为研究区域,提出了一种基于改进U-Net水域自适应提取模型的土壤湿度反演方法。该方法首先根据辽宁省多年份Sentinel-2影像制作... 针对现有土壤湿度监测方法受地表粗糙程度与植被覆盖影响大,导致土壤水分反演精度有待提升的问题,以康平地区为研究区域,提出了一种基于改进U-Net水域自适应提取模型的土壤湿度反演方法。该方法首先根据辽宁省多年份Sentinel-2影像制作遥感影像水体智能提取数据集,并在预设不同网络深度的自适应U-Net模型上进行训练;然后基于颜色熵阈值对影像进行复杂程度判断;最后将研究区多时相水域面积与同期实测土壤湿度数据进行回归分析,构建研究区水域面积与土壤湿度之间的内在联系。选用测试集影像,分别从提取精度和提取速度两个方面验证该方法和U-Net模型的水域提取性能。该方法水域轮廓提取更加精细,训练及预测时间分别缩短了25.65%和32.19%。此外,文章以14个时相的康平地区水域面积数据及同期实测土壤湿度数据,基于三次多项式拟合构建土壤湿度反演方法。结果表明,该反演方法在10 cm深度的土壤湿度反演实验中R 2为0.7234;在40 cm深度的土壤湿度反演实验中R^(2)为0.5689。该方法能够较准确地反演区域土壤湿度,进而为农业大范围土壤湿度的监测提供支持。 展开更多

关键词 多元回归模型 水域提取 深度学习 土壤湿度反演 U-Net

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基于体素增长的机载LiDAR点云建筑物屋顶面分割

9

作者 王竞雪 蒋莹 王丽芹 《地球信息科学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期2468-2486,共19页

建筑物屋顶面的准确分割对建筑物模型重建具有重要意义。但是由于建筑物屋顶面的种类繁多、大小差异大、形状复杂等特点,以及机载LiDAR点云数据的密度不均、数据量大等特性,传统分割方法存在欠分割、过分割以及小平面难以准确分割等问... 建筑物屋顶面的准确分割对建筑物模型重建具有重要意义。但是由于建筑物屋顶面的种类繁多、大小差异大、形状复杂等特点,以及机载LiDAR点云数据的密度不均、数据量大等特性,传统分割方法存在欠分割、过分割以及小平面难以准确分割等问题。针对上述问题,本文提出一种基于体素区域增长的机载LiDAR点云建筑物屋顶面分割方法,有效提升了复杂结构建筑物屋顶面的分割精度。首先,对点云数据进行体素化,根据PCA方法估计每个体素的法向量、曲率值。然后实现基于体素区域增长的初始屋顶面分割。该过程选取当前体素空间曲率最小值体素作为初始种子体素,以26邻域为增长方向,根据种子体素与待增长体素间的法向量夹角约束增长。迭代增长过程中根据当前种子体素与增长体素的曲率差绝对值确定待增长种子体素,直到未有新的种子体素出现停止增长。再次选择新的初始种子体素重复该过程,直到完成所有体素的分割。最后通过对初始分割结果中过分割屋顶面进行合并、屋顶面结构完整性修复、复杂建筑物的小平面提取等优化处理得到最终的屋顶面。本文选取ISPRS官网提供的Vaihingen和Toronto 2个地区的机载LiDAR点云数据,分别对其中代表性的单栋建筑物和区域建筑物进行屋顶面分割实验。结果表明,复杂建筑物屋顶面点云分割的完整率、正确率和分割质量结果分别为95.36%~99.58%、94.83%~100%和90.65%~98.28%。本文方法在解决欠分割和过分割问题的基础上,有效地提高了建筑物点云的屋顶面分割的精度。 展开更多

关键词 机载LIDAR 体素 体素化 区域增长 26邻域 屋顶面分割 主成分分析 点云法向量

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农村路面多类型病害检测方法研究 被引量：2

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作者 朱洪波 张在岩 +2 位作者 秦育罗 宋伟东 张晋赫 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2022年第9期170-180,共11页

针对实际采集场景下路面影像中病害受背景纹理噪声影响程度大、病害边缘模糊导致分割不准确的问题,该文提出了一种基于Res_UNet和全连接条件随机场的路面病害像素级精准检测方法:(1)对路面影像进行灰度化、中值滤波和自适应直方图均衡... 针对实际采集场景下路面影像中病害受背景纹理噪声影响程度大、病害边缘模糊导致分割不准确的问题,该文提出了一种基于Res_UNet和全连接条件随机场的路面病害像素级精准检测方法:(1)对路面影像进行灰度化、中值滤波和自适应直方图均衡化等预处理;(2)根据辽宁省多年份实测路面影像制作大规模、多场景、像素级路面病害数据集,然后融合注意力机制及Dense Crf优化Res_UNet网络结构完成模型训练;并引入损失函数dice loss增强了该方法对细小病害提取的能力;(3)将深度卷积神经网络分割后的路面病害特征图导入全连接条件随机场,对预测的路面病害结果进行轮廓优化,其检测结果为获取路面裂缝宽度,进而评估路面病害等级奠定了基础。该文选用2000张辽宁省农村公路实测路面影像,并以人工判读作为标准,分别从准确率、召回率和精确率3个方面验证本文方法、分水岭算法和Res_UNet模型在实际工作环境下的农村公路路面病害分割性能。结果表明,方法的准确率为91.3%,召回率为87.8%,精确率为87.5%,路面病害轮廓提取更加精细,能够适应于复杂路面条件下病害高鲁棒分割。 展开更多

关键词 路面影像 病害分割 深度学习 全连接条件随机场 Res_Unet

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一种条带池化道路裂缝自动提取方法

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作者 张继超 刘媛媛 +2 位作者 宋伟东 戴激光 邹勇 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2022年第7期135-142,共8页

针对现有路面裂缝自动化提取精度低和效率差的问题,该文提出一种结合条带池化改进U-Net网络的道路裂缝自动提取方法。该方法以U-Net网络为基础,将编码器与残差模块、空洞卷积相结合,增加网络深度扩大感受野,丰富裂缝提取信息、有效抑制... 针对现有路面裂缝自动化提取精度低和效率差的问题,该文提出一种结合条带池化改进U-Net网络的道路裂缝自动提取方法。该方法以U-Net网络为基础,将编码器与残差模块、空洞卷积相结合,增加网络深度扩大感受野,丰富裂缝提取信息、有效抑制噪声;使用注意力机制将编码与解码过程相连接,提升裂缝提取效率和准确率;以条带池化模块替换池化层,解决传统裂缝分割方法对条状特征提取精度差的问题。以CFD数据集为例,将该文方法与U-Net等其他4种提取方法进行对比分析。结果表明,结合条带池化改进U-Net网络的道路裂缝自动提取方法提取的裂缝完整,计算时间短,在指标F1上有明显提升。 展开更多

关键词 遥感图像 道路裂缝自动提取 深度学习 条带池化 注意力机制

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联合对称不确定性ReliefF算法的PolSAR影像分类

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作者 张继超 邹勇 +2 位作者 宋伟东 张永红 李建飞 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2021年第4期20-27,共8页

针对在PolSAR影像分类中极易产生分类精度随着特征数增加不会持续增加,甚至还会降低的问题,提出一种基于对称不确定性ReliefF算法的分类方法。首先,在传统过滤式的ReliefF算法基础上引入对称不确定性评估函数,淘汰对分类贡献小的特征及... 针对在PolSAR影像分类中极易产生分类精度随着特征数增加不会持续增加,甚至还会降低的问题,提出一种基于对称不确定性ReliefF算法的分类方法。首先,在传统过滤式的ReliefF算法基础上引入对称不确定性评估函数,淘汰对分类贡献小的特征及属性;然后,利用封装式CART算法对剩余特征作进一步挑选,并根据得到的特征子集进行分类。将其与Wishart监督分类、未进行特征选择的分类和仅利用ReliefF算法进行特征属性选择的分类方法进行比较,以GF-3和Radarsat-2影像为例进行实验。结果表明,该方法各项指标均优于其他对比实验,并且大幅度节约时间成本。 展开更多

关键词 极化分解 对称不确定性 RELIEFF算法 特征选择 CART分类

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