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1.
2.
一种基于分段偏最小二乘模型的土壤重金属遥感反演方法 总被引:1,自引:0,他引:1
土壤中重金属由于其毒性而成为最有害的环境污染物之一,利用遥感进行土壤重金属检测和分布制图是目前最为高效的手段。采用哨兵二号(Sentinel-2)多光谱影像与实测样品光谱数据,对山西省铜矿峪铜矿尾矿库及其周边农田土壤的铜(Cu)含量进行估算,利用68个土壤样品的反射光谱,优选出适合土壤铜含量预测的波段,结合分段偏最小二乘法(Piecewise Partial Least Squares Regression,P-PLSR),对土壤铜含量进行估算,将模型用于Sentinel-2影像获得了Cu含量的空间分布。通过P-PLSR对实测样品光谱建模反演Cu含量的决定系数(R2)为0.89,预测偏差比(RPD)为2.82;利用Sentinel-2多光谱影像获得了该区域Cu元素含量空间分布,其Cu含量的估算精度R2为0.74,RPD为1.73,Cu含量高值区空间分布与尾矿库关系密切。Sentinel-2多光谱数据具有高空间分辨率(10、20和60 m)、高时间分辨率和幅宽大(290 km)等优势,通过敏感波段选择并建立反演模型,可实现大范围土壤环境制图。 相似文献
3.
在基于深度学习的遥感图像目标检测任务中,船只目标通常呈现出任意方向排列的特性,而常见的水平框目标检测算法一般不能满足此类场景的应用需求。因此本文在单阶段Anchor-Free目标检测器CenterNet的基础上加入旋转角度预测分支,使其能输出旋转边界框,以用于海上船只目标的检测。同时针对海上船只遥感数据集仅有水平边界框标注,无法直接适用于旋转框目标检测,且人工手动标注旋转框标签成本较高的问题,提出一种主动迁移学习的旋转框标签生成方法。首先,提出一种水平框-旋转框约束筛选算法,通过水平真值边界框来对旋转预测框进行监督约束,筛选出检测精度较高的图像加入训练集,然后通过迭代这一过程筛选出更多的图像,最后通过标签类别匹配,完成对数据集的旋转框自动化标注工作。本文最终对海上船只遥感图像数据集BDCI中约65.59%的图片进行旋转框标注,并手动标注部分未标注的图片作为测试集,将本文方法标注的图片作为训练集进行验证,评估指标AP50达到90.41%,高于其他旋转框检测器,从而表明本文方法的有效性。 相似文献
4.
刘歆 《自动化技术与应用》2021,40(9):99-103
针对遥感影像中存在着等级错乱的纹理特征,在实际识别中易出现识别精度过低的问题,因此研究出一种基于遥感影像的土地资源利用区划自动识别技术.通过计算机对获取的遥感图像进行分割并模拟遥感小班界线勾绘,提取土地资源的纹理特征,确定土地资源区域,利用多光谱影像中的纹理特征模拟区划中长分辨率的全色影像,构建识别方程,完成对自动识别技术的研究.实验识别区域转化为遥感图像后,采用相同参数的传统计算机自动识别技术与设计的自动识别技术实验结果表明:设计的自动识别技术的识别率在95%以上,精度数值最大. 相似文献
5.
遥感作为现代信息技术的前沿技术,不仅生态监测、水质环境评价、气象等领域广泛应用,且是一种很有效的手段。而遥感图像有价值信息的识别与提取是对遥感图像理解与应用的基础,因此进行遥感图像特征提取、质量提高、功能处理的应用方法研究很有必要。以AQUA卫星影像为数据源,采用IDL语言,实现了遥感图像的几何变换、图像增强、直方图、边缘检测、形态学图像处理功能。实验结果表明,IDL的处理方法简洁简捷高效,处理结果直观形象,IDL在遥感图像处方面的独特优势也得到了很好的体现。 相似文献
6.
目标检测是遥感影像智能解译的重要内容,是将影像转换为信息的关键环节。基于知识的方法是遥感影像目标检测的传统经典方法,而基于卷积神经网络的深度学习方法则是近年来逐步兴起并迅速大范围应用的主流方法。介绍了基于几何知识、上下文知识、辅助知识、综合知识的方法,以及一阶段、两阶段的卷积神经网络方法,重点论述了联合知识与卷积神经网络的新方法,并对改进遥感影像数据集、调整算法网络框架、实现目标上下文推理等三种具体应用形式进行了详细介绍。对联合知识与卷积神经网络方法的遥感影像目标检测方法进行了展望。 相似文献
7.
针对遥感影像中道路信息容易受到建筑物、植被等非道路信息干扰的问题,提出了一种基于门控卷积残差网络的遥感影像道路提取模型.首先,该网络使用ResNet101作为网络的编码器,在使得网络足够深的同时,也保证了梯度信息的有效传导;其次,在中心部分使用ASPP多尺度特征提取模块,进一步挖掘特征图中给予的信息;最后,使用门控卷积替换普通的卷积层,它可以根据特征图中参数的重要性,自适应分配权重,作为网络的解码器部分.该方法在CVPR DeepGlobe 2018道路提取挑战赛的数据集上进行了验证,平均交并比、Dice相似系数、召回率分别达到70.20%、82.06%、82.21%,均超过该赛事冠军DlinkNet34,提升了道路提取的效果. 相似文献
8.
针对前馈卷积神经网络(CNN)感受野较小、获取上下文信息不足、其特征提取卷积层只能提取到浅层特征的问题,提出改进的基于通道注意力反馈网络的遥感图像融合算法。首先,通过两层卷积层分别初步提取全色(PAN)图像的细节特征和低分辨率多光谱(LMS)图像的光谱特征;其次,将提取的特征和网络反馈的深层特征相结合,并将其输入到通道注意力机制模块中以得到初步精细化特征;然后,经过反馈模块生成表征能力更强的深层特征;最后,将生成的深层特征经过含有反卷积的重建层,从而得到高分辨率多光谱(HMS)图像。在三个不同卫星图像数据集上的实验结果表明:所提算法能很好地提取PAN图像的细节特征和LMS图像的光谱特征,同时其恢复出来的HMS图像在主观视觉上更加清晰,并且在客观评价指标上优于对比算法,同时在均方根误差(RMSE)指标上,所提算法比传统算法降低了50%以上,比前馈卷积神经网络算法降低了10%以上。 相似文献
9.
分析高分辨率遥感影像中建筑物的特征和常用方法提取建筑物存在边界漏检误检导致的边界不规则等问题,提出面向对象轮廓约束广义梯度矢量流(GGVF)Snake模型的建筑物边界优化方法. 在利用分类法获取建筑物轮廓的初始结果基础上,自动提取每个建筑物轮廓线作为GGVF Snake的初始轮廓线,获取各轮廓外接矩形进行对象裁剪,提取每个建筑物的子图对象. 对每个子图对象进行Canny边缘检测,结合Hough变换提取直线特征,输入到广义梯度矢量流模型的迭代求解中快速最小化能量函数,实现对象级建筑物轮廓的精确优化. 实验结果表明,利用提出的方法能够自动获取初始建筑物的轮廓信息,提高优化的自动化程度;基于对象级的边缘检测与直线特征的加入,有助于GGVF Snake快速拟合,准确地平滑建筑物边缘且准确度高. 相对于其他对比方法,本文方法的轮廓优化总体精度和综合值均有提升,可以作为有效提升分类原理获取的建筑物轮廓的优化后处理手段,提高了建筑物提取的精度. 相似文献
10.
辽宁海城-大石桥地区是中国最大的菱镁矿基地,露天开采使周边生态环境恶化。为了更好地开发矿山、保护地区生态,本文对其环境质量进行监测与评价。选取1984年、1990年、2007年、2010年和2016年Landsat遥感影像,提取绿度、湿度、干度和热度四个生态因子,通过主成分分析法构建遥感生态指数(RSEI)模型,并结合土地利用类型的变化来分析研究区生态环境演化。结果表明,1984—2016年间RSEI指数均值呈先上升后下降再上升的趋势。通过RSEI值分级结果可以看出,生态质量差的区域整体呈现先升高后下降的趋势,生态环境质量优的区域呈波动上升趋势,生态质量良的区域面积最大。结合RSEI值分级和土地利用分类,分析研究区生态环境变差的主要原因:一是城镇化规模扩大,林地及耕地被侵占或林地被改造为耕地;二是菱镁矿的露天开采及排土场影响了矿区环境。后期生态环境改善则是因为矿区复垦、植树造林,提高了林地面积,改善了环境质量,环境治理成效明显。该研究可为露天采矿地区的生态监测及治理提供一定的科学依据。 相似文献