基于MapReduce的高分辨率遥感影像特征提取方法

遥感影像的数量和数据量正在呈几何级数增长,传统遥感影像处理方法已经无法应对这一海量问题。利用新兴的高性能计算集群的超强计算、存储及吞吐能力处理海量高分辨率遥感影像是一种新的思路。在基于云计算的高分辨率遥感影像处理的研究框架下,介绍一种MapReduce遥感影像特征提取方法,实现海量高分辨率遥感影像的海量底层视觉特征的提取。通过在16个节点的Hadoop集群上进行数据量扩展和处理能力扩展实验,证明了基于MapReduce的高分辨率遥感影像底层视觉特征的高效检测与描述方法的高效率及可扩展性。     

一种基于LDA的高分辨率遥感影像检索方法

传统遥感影像检索存在时间和人工成本高、内容信息描述太粗略等问题,更未充分考虑语义信息,难以应对高分辨率遥感影像的海量地物类型及其复杂关系。借鉴信息检索的思想,引入计算机视觉领域的视觉特征和自然语言处理领域的概率主题模型,提出了一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)的高分辨率遥感影像检索方法。通过一组多主题个数的高分辨率遥感影像检索实验证明,该方法在主题个数较少时,能达到较好的检索效果,较高的查准率,而且在主题个数继续增加时,能使查准率保持在0.9左右。     

一种适用于云计算可扩展高分辨率遥感影像存储组织结构

传统的遥感影像处理方法已无法有效应对当前遥感影像的3个“海量”问题,即日产量海量、单幅像素海量和可观测地物的类别及数据海量,使得多源海量遥感数据的利用率极其低下。为解决海量高分辨率遥感影像存储问题,提出了一种适用于云计算的高分辨率遥感影像存储组织结构,并对基于MapReduce框架的构建方法进行了详细的介绍。通过在Hadoop集群上对海量高分辨率遥感影像集进行的小影像集大文件构建方法实验与传统同类方式读取效率的对比,证明了本存储组织结构具有较高的扩展性,该小影像集大文件构建方法具有高效和高扩展的数据读写和处理能力,适合于作为处理海量高分辨率遥感影像的数据源。     

基于分层特征提取和多尺度特征融合的高分辨率遥感影像水体提取深度学习算法

高精度的水体提取有助于水资源监测和管理。目前基于遥感影像的水体提取方法缺乏对于边界质量的重视,造成边界划分不准确,细节保留度低的问题。为了提升遥感影像水体提取的边界与细节的精度,提出了一种基于多尺度特征融合的高分辨率遥感影像水体提取深度学习算法,包括分层特征提取模块与融合多尺度特征的堆叠连接解码器模块。分层特征提取模块中,引入了通道注意力结构,用于整合高分辨率遥感影像中水体的形状、纹理和色调信息,以便更好地理解水体的形状和边界。在融合多尺度特征的堆叠连接解码器模块中,进行了多层次语义信息的堆叠连接,并加强了特征提取,同时捕捉了广泛的背景信息和细微的细节信息,以实现更好的水体提取效果。在自行标注的数据集与公开数据集上的试验结果表明,模型的准确率达到了98.37%和91.23%,与现有的语义分割模型相比,提取的水体边缘更加完整,同时保留细节的能力更强。提出的模型提升了水体提取的精度和泛化能力,为高分辨率遥感影像水体提取提供了参考。     

大湖管理体制探索简

湖泊是我国地表水资源的主要载体,又是生态环境的控制性要素,其中大型湖泊又具有极其显著的特点,我国大型湖泊湖水面积大,储水量多,对其下游的径流具有很大的调节作用,在经济建设中的作用也不容忽视.目前,我国大型湖泊实行的是行政分级分区管理、部门分工管理,并与湖泊流域管理相结合的管理体制,存在纵向行政尚未理顺、地方政府间关系未规范、职能部门间关系不协调、公众参与的积极性不高以及法律制度尚不健全等问题,应当从大湖资源开发利用和保护的多种利益诉求入手,设置相应的大湖管理机构,完善管理和保护的法制体系,建立“一湖一法,一支队伍”的新型大湖管理体制.     

溃坝经济损失评估方法研究简

 根据溃坝洪水演进特征及其对经济财产的破坏作用,提出了一种基于淹没范围区划的溃坝经济损失评估方法。为便于确定溃坝洪水财产损失率,将溃坝洪水淹没范围划分为6种区域溃决区、毁灭区、重灾区、中灾区、轻灾区及安全区,制定了溃坝洪水淹没区划标准及每种分区财产损失率的建议表。为避免溃坝洪水淹没范围区划中的不相容问题,提出了基于物元模型的溃坝洪水淹没范围区划方法。该评估方法简便快捷,可以节省工作量,实现快速评估。     

我国水权之路如何走简

党的十八届三中全会作出了全面深化改革的总体部署,在新的形势下推进水权制度建设,需要准确把握水资源资产产权的内涵,深刻理解水资源配置中政府与市场的作用.文章主要从水资源资产产权的界定、作为产权的水资源使用权应当具备的特性、作为产权的水资源使用权应当确权登记方面阐述了对水资源资产产权的认识,从发挥市场在水权交易环节的决定性作用、政府配置新增水权时应引入市场机制方面阐述了对市场在水资源配置中作用的认识,从对水资源进行宏观配置、对水资源使用实行用途管制、培育水市场并加强监管和服务方面阐述了对水权制度下政府作用的认识.总结了我国水权制度建设现状和进展,分析了新形势下水权制度建设面临的问题.提出了水权制度建设的思路、措施和工作建议.     

水利资产证券化融资初探简

概括介绍资产证券化的定义、特征、三个发展阶段及其运作机制.在此基础上,分析探讨了水利资产证券化融资的必要性和可行性,资产的选择、特殊目的机构的设立、ABS的增级和评级等几个关键问题并提出尽快开展水利资产证券化融资相关问题专题研究、积极与相关金融机构和证券机构进行沟通联系、努力开展水利资产证券化融资探索等建议.     

工矿类建设项目水土流失分析简

工矿类建设项目造成的水土流失属于典型的人为加速侵蚀类型,与自然状态下水土流失情况相比,其具有扰动面积大、废弃物组成成分复杂、影响水环境等特点。通过对现阶段工矿类建设项目水土流失的表现特点、形成机制进行系统的分类和研究,阐述自然因素和人为因素在项目建设生产过程中对水土流失的影响。为项目水土流失预测、水土保持措施布局及水土流失监测等水土保持工作提供理论参考依据。     

融合光谱和几何特征的高分辨率遥感变化检测研究

针对高分辨率遥感影像城市区域地类复杂的特点,提出了一种融合光谱和几何特征的多时相高分辨率遥感变化检测方法。在获取光谱和几何差异影像的基础上,采用模糊分类的方法,进行变化类和非变化类区分,建立各类的隶属度图像。采取基于模糊集理论的融合算法,对各种检测方法获取的隶属度图像进行有效融合,以减小部分区域的模糊度,提高变化类和非变化类的检测精度。采用城区多时相高分辨率影像为实验数据,进行各种变化检测方法的对比与分析,实验结果表明,融合光谱和几何特征的方法所获取的检测结果与光谱、几何差异影像法相比,具有检测精度高、漏检率低的特点。     

基于小波变换的多传感器遥感影像融合

遥感信息融合是遥感数据处理的重要研究内容之一。在给出小波分解基本模型的基础上,采用IHS融合法、小波变换法对SPOT全色卫星影像数据和LandsatTM多光谱数据进行了融合处理,同时对实验结果进行了分析和讨论。     

基于深度图像的点云边界点提取

三维激光扫描技术可以快速获取海量数据,如何提取数据中的点云边界点是一个重要的研究课题。先将三维点云坐标数据转换成深度图像,然后逐点比较深度图像中每个采样点及其邻域点的距离变化,通过赋分计算判断该点是否为点云边界点并进行边界点分类。利用两个场景的点云数据对该算法的效果进行检验,实验中该算法基本能正确提取物体边界点并作分类,具有一定的实用性。更多还原     

基于多进制小波变换的多源遥感影像融合及其评价

在给出小波分解基本模型的基础上,采用二进制小波变换法、多进制小波变换法对SPOT全色卫星影像数据和LandsatTM多光谱数据进行了融合处理,同时对实验结果进行了分析和讨论。理论和实验表明,基于多进制小波的遥感影像数据融合具有较好的效果,并可用于广泛的研究领域。     

基于特征空间的遥感干旱监测方法综述

遥感干旱监测是干旱监测中一个很有潜力的发展方向,其中研究比较多的是遥感特征空间法。为此介绍了几种具有代表性的遥感特征空间方法,并将其分为3大类,即LST NDVI特征空间法、NIR Red特征空间法和NIR SWIR特征空间法。深入地分析它们的基本原理、方法和适用范围,对各类干旱监测方法存在的问题和发展趋势进行了探讨,指出下一步的研究方向。     

遥感影像水体提取与洪水监测应用综述

卫星遥感观测技术由于观测范围广、周期性重访等独特优势,广泛应用于水利、环境保护、防灾减灾等多个领域.通过对国内外目前在遥感洪涝监测研究成果文献的梳理,对遥感影像水体提取的主要方法与洪水监测应用进行回顾,其中包括遥感影像的分割方法、水体特征描述和洪水监测应用3个部分,描述从水体信息的确定、分类到洪涝应用的3个过程,并对当前遥感影像用于洪水监测中存在的问题进行分析     

快鸟影像在典型古滑坡识别应用中的研究

为了对甘肃南部典型古滑坡的滑坡灾害空间分布及其特征进行微观分析,采用高分辨率快鸟影像(Quick Bird Image)及已有地质灾害调查资料和实测资料,并合理选用滑坡体、滑坡后壁、后缘、裂缝、冲沟、滑坡台阶、鼓丘等作为滑坡识别标志,从而判定甘肃省舟曲县大川乡泄流坡滑坡的具体位置、边界及规模等基础特征信息.提取滑坡地表细节情况,经与实地查勘情况对比,结果表明:遥感图像初步解译的成果中泄流坡滑坡位置是准确的,滑坡识别所选用的典型解译标志也基本正确.基于上述方法,借鉴对泄流坡滑坡的解译经验,对舟曲县其他2个大型古滑坡即锁儿头滑坡和龙江新村滑坡进行了解译分析,其成果为研究区滑坡灾害防治及预测提供了理论依据.由此表明,针对研究区建立的这种高精度滑坡识别方法在实际工作应用中是可行的.     

基于高分辨率遥感图像的船只纹理研究

 为实现长江流域有关部门对江面目标船只进行管理,及满足对特定时段、特定区域的船只类型、分布和数量进行监控的需求,开展了基于高分辨遥感图像计算机自动提取船只纹理的研究。选择了相应的统计学指标作为评价因子,利用强大的IDL作为开发工具,实现了船只纹理研究的专项功能。通过目视解译对计算结果进行验证,结果表明选择指标合理,所有纹理因子中,熵、梯度和相关性最能反映纹理特征,并存在着一定的相关性。