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搜索结果: 16-30 共查到测绘科学技术 遥感影像相关记录169条 . 查询时间(0.332 秒)
利用深度卷积神经网络智能化地提取遥感图像中的建筑物对于数字城市构建、灾害侦查、土地管理等具有重要意义。多时相遥感图像之间的色彩差异会导致建筑物语义分割模型泛化能力下降。针对此,本文提出了注意力引导的色彩一致生成对抗网络(attention-guided color consistency adversarial network,ACGAN)。该算法以参考色彩风格图像及相同区域、不同时相的待纠正图像...
船舶作为海上运输载体,其准确检测在海洋环境保护、海上渔业生产管理、海上交通与应急处置及国防安全应用中都具有重要意义和价值。目前基于目标检测网络的遥感船舶检测方法因末层特征分辨率不足和卷积固定的几何结构,导致网络难以适应小尺度且具有随机朝向、形态多变特征的船舶目标,进而限制船舶检测精度。
传统模糊C均值聚类在影像分割中只考虑影像的灰度特征,导致该算法用于高空间分辨率遥感影像分割时分割结果不理想。针对该问题,本文提出了一种高分辨率遥感影像超像素的模糊聚类分割方法。该方法首先利用分水岭变换算法产生多个超像素子区域;然后比较各个子区域间光谱特征的相似性;最后利用融合光谱特征的模糊C均值聚类对这些超像素子区域进行合并。试验选用4组不同场景的遥感影像,采用定性和定量相结合的方法评价试验结果。...
遥感领域,利用大量的标签影像数据来监督训练全卷积网络,实现影像语义分割的方法会导致标签绘制成本昂贵,而少量标签数据的使用会导致网络性能下降。
首先,通过对2006、2010和2015年的遥感影像解译,得到2006—2015年上海市的土地覆被情况。接着,结合土地覆被变化模型的若干个指标来分析土地覆被变化的时空特征,并对结果进行定量分析。最后,以耕地为例探究影响研究上海市土地覆被变化的驱动力。
传统的卫星遥感系统数据获取、处理和应用模式无法满足卫星遥感影像大众化和实时化的应用需求,亟须发展智能遥感卫星系统,以解决遥感影像在轨处理和智能服务问题。本文首先阐述了智能遥感卫星的发展;然后对智能遥感卫星在轨处理架构、服务模式和在轨处理所涉及的关键算法进行了详细介绍;最后结合珞珈三号01星的设计和研制,探讨了珞珈三号01星的服务场景和服务模式,并对5G、6G和人工智能时代下的智能遥感卫星的未来发展...
近日,记者从贵州省自然资源厅获悉,该厅通过实施遥感影像统筹,实现了“三个首次”:首次对全省88个县级以上行政驻地和78个自然保护区实现了0.2米分辨率航飞影像全覆盖,首次实现全省范围内国产卫星亚米级遥感影像年度全覆盖,首次实现全省范围内两次可相干雷达影像全覆盖。同时,贵州厅将遥感影像数据首批成果分发交付给各市(州)共享,以丰富各市(州)的数据基础,使遥感影像发挥更大的效用。
本文探讨了深度学习在航空影像密集匹配中的性能,并与经典方法进行了比较,对模型泛化能力进行了评估。首先,实现了MC-CNN(matching cost convolutional neural network)、GC-Net(geometry and context network)、DispNet(disparity estimation network)3种代表性卷积神经元网络在航空立体像对上的...
2019年8月5日-7日,由电气和电子工程师协会(IEEE)、地球科学与遥感协会(IEEE GRSS)、同济大学联合主办的第十届国际多时相遥感影像分析大会(10th International Workshop on the Analysis of Multitemporal Remote Sensing Images,MultiTemp 2019)在同济大学召开。创办于2001年的MultiTe...
为了自动确定多光谱遥感影像中地物目标类别数,该文提出一种基于可变类模糊C均值(Fuzzy C-Means, FCM)的多光谱遥感影像分割方法。首先定义像素与聚类的非相似性测度并据此构建目标函数,而后通过求解目标函数得到最优模糊隶属度和聚类中心。其次,研究模糊因子与影像地物目标类别数的关系,并通过定义划分熵(Partition Entropy, PE)指数优选模糊因子,选择PE指数值稳定收敛后所对应...
通过分析高分辨率遥感影像中平原建成区的纹理特征和局部关键点特征,提出了基于多核学习、多尺度分割以及多假设投票的平原建成区提取方法。该方法利用MR8纹理特征和尺度不变特征变换(SIFT)算法提取建成区,融合多个特征进行学习和分类,从而加强了分类器的鲁棒性和稳定性,提高了检测准确率。该方法还通过超像素分割和多假设投票将基于图像块的判别结果转化为基于像素的检测结果,完全消除块状效应,使得目标区域具有准确...
通过分析高分辨率遥感影像中平原建成区的纹理特征和局部关键点特征,提出了基于多核学习、多尺度分割以及多假设投票的平原建成区提取方法。该方法利用MR8纹理特征和尺度不变特征变换(SIFT)算法提取建成区,融合多个特征进行学习和分类,从而加强了分类器的鲁棒性和稳定性,提高了检测准确率。该方法还通过超像素分割和多假设投票将基于图像块的判别结果转化为基于像素的检测结果,完全消除块状效应,使得目标区域具有准确...
针对遥感影像的完整性认证需求,结合感知哈希与数字水印各自的特点,提出一种基于感知哈希与数字水印的遥感影像认证方法。该方法的关键在于克服感知哈希与数字水印之间的相互影响:首先对影像进行格网划分;然后通过离散小波变换(DWT)提取影像格网单元的水平和垂直中频系数,经过主成分分析(PCA)处理后生成感知哈希序列;接下来,基于“交错”策略,将感知哈希序列嵌入影像。在影像的认证端提取嵌入影像的感知哈希序列,...
本文利用隐马尔可夫随机场和高斯模型分别建立标号场和特征场的邻域关系,提出了基于隐马尔可夫高斯随机场模型的模糊聚类分割算法.该算法用隐马尔可夫随机场模型定义先验概率,并将该先验概率作为尺度控制因子引入到KL(Kullback-Lerbler)信息中,在目标函数的定义中,KL信息作为规则化项,其系数表示算法的模糊程度.在基于高斯模型的后验概率中,像素相关性被定义在空间和谱间,并用该概率的负对数值表征像...
基于像素模糊均值算法(FCM)及其改进算法难以解决高分辨率遥感影像中地物目标光谱测度相似性减弱和几何噪声增大带来的分割难题,提出一种基于区域的FCM算法.该方法利用Voronoi几何划分将影像域划分为子区域,并用子区域拟合地物目标的几何形状.在此基础上,定义区域FCM目标函数,通过迭代最小化该目标函数实现高分辨率遥感影像分割.实验结果表明,与基于像素的FCM和增强FCM方法相比,所提出方法可以更加...

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