高分辨率遥感

作品数：2039被引量：10294H指数：42
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基于双路全局信息优化网络的遥感影像海陆分割算法
《测绘通报》2025年第3期52-58,86,共8页谢巴图 胡佳睿 潘俊 
国家重点研发计划(2022YFB3902804,2022YFB3902300)。
针对高分辨率遥感影像中靠岸地物对海陆边界精细化分割的影响,本文提出了一种基于双路全局信息优化网络(DGIONet)的遥感影像海陆分割算法。在编码端,该网络设计基于矩形条带卷积的多尺度空间注意力特征提取模块,利用不同尺度下垂直构建...
关键词：高分辨率遥感影像 海陆分割 深度学习 卷积神经网络 注意力机制 
基于U-Net、U-Net++和Attention-U-Net网络的遥感影像水体提取被引量：1
《测绘通报》2024年第8期26-30,共5页李振轩 黄敏儿 高飞 陶庭叶 吴兆福 朱勇超 
国家自然科学基金(42104019);安徽省自然科学基金(2208085QD105);中央高校基本科研务费专项资金(JZ2021HGTA0167)。
目前,深度学习在高分辨率遥感影像水体提取方面的应用已成为遥感领域的研究热点。其中基于U-Net网络的算法在水体提取中表现出较好的性能,但鲜有研究对不同U-Net网络算法在水体提取任务中的性能差异进行深入比较。因此,本文选择U-Net、U...
关键词：水体提取 高分辨率遥感影像 U-Net网络 
基于深度学习的多尺度无人机遥感图像道路提取
《测绘通报》2024年第6期77-81,共5页张伟 张朝龙 王本林 蔡安宁 
国家自然科学基金(52078237);安徽高校省级自然科学研究重点项目(KJ2021A1083,KJ2021A0860);安徽科技学院重点建设学科(XK-XJJC001)。
针对高分辨率遥感影像和目标场景下道路影像数据集获取难度大、成本高等问题,本文探究网络模型在不同尺度下执行提取任务的最佳影像分辨率,并评价各模型在道路提取上的适用性及可靠性,为道路识别工程提供方法借鉴和案例参考。引入图像...
关键词：高分辨率遥感图像 语义分割 道路提取 注意力机制 
基于深度学习的高分辨率遥感影像自然要素提取方法被引量：4
《测绘通报》2024年第S01期177-180,共4页曹建涛 孟凡效 王珍 丁乐乐 刘艳飞 潘宇明 
针对土地利用调查手段中实地调查效率低下、遥感影像识别分析不精确等问题,本文提出一种融合U-Net深度学习网络与神经网络大模型Segment Anything Model(SAM)的高分辨率遥感影像识别方法,结合二者优势实现了对耕地及其他自然要素快速精...
关键词：深度学习 自然要素提取 U-Net网络 SAM模型 
基于多源高分辨率遥感影像的典型自然资源要素提取
《测绘通报》2024年第3期123-126,150,共5页马锦山 贾国焕 张赛 张炯 
利用高分辨率遥感数据具有高空间分辨率的特性,本文以青海省西宁市0.3和1 m多源高分辨遥感影像为数据源,基于卷积神经网络深度学习算法进行典型自然资源要素提取。结果表明,0.3 m遥感影像提取耕地、林地准确率均在85%以上,召回率在89%以...
关键词：高分辨率 卷积神经网络 深度学习 遥感解译 
基于高分辨率遥感影像的荆江河段南部洪道崩岸监测——以戥盘洲弯道为例被引量：2
《测绘通报》2023年第9期124-128,共5页贺秋华 邹娟 余姝辰 余德清 唐晖 梅金华 罗建强 赵动 邹聪 
自然资源部、湖南省自然资源厅专题性地理国情监测项目(测国土函〔2017〕37号;自然资办发[2018]12号;GJGQJC2016-04;HNGQJC2017-13;HNJCCH-2018-13);湖南省自然资源厅科技计划(No.2022-19;湘自资科20230142ST)。
为研究长江支流崩岸情况,本文以荆江河段南部松滋河戥盘洲弯道及江心洲为例,利用高分辨率遥感影像数据,采用定量描述的方法,对其2013—2022年崩岸情况进行监测。监测结果表明,河道和江心洲都存在不同程度的崩岸,其中监测点南部河道宽度...
关键词：崩岸 高分遥感影像 荆江河段 戥盘洲 
深度学习遥感影像解译技术在耕地保护中的应用被引量：8
《测绘通报》2023年第8期142-145,共4页张戬 高雅 
耕地保护事关国家粮食安全、生态安全和社会稳定,是国计民生的头等大事。深度学习技术在海量数据分析领域的广泛应用,为高效、精准的遥感影像解译提供了技术基础。本文研究了基于深度学习的遥感影像解译技术,利用遥感影像数据和对应的...
关键词：耕地保护 深度学习 高分辨率遥感影像 
基于高分辨率遥感影像的建筑物提取被引量：4
《测绘通报》2023年第6期180-183,共4页王丽梅 王延正 
高分辨率遥感影像不仅具有丰富的光谱、空间分布、形状和纹理特征,也包含清晰的场景语义信息。本文以安徽省枞阳县枞阳镇为研究区域,以高分辨率影像为基础数据源,利用eCognition软件中深度学习与面向对象相结合的方法进行建筑物自动提...
关键词：深度学习 ECOGNITION 多尺度分割 面向对象影像分析 卷积神经网络 
基于DETR的高分辨率遥感影像滑坡体识别与检测被引量：3
《测绘通报》2023年第5期16-20,共5页杜宇峰 黄亮 赵子龙 李国柱 
云南省基础研究计划(202201AT070164);国家自然科学基金(41961039);云南省基础研究计划(202101AT070102)。
滑坡灾害因其极大的破坏性而引起高度重视,如何快速、高精度地自动检测滑坡体成为主要研究问题。针对滑坡体检测数据不足、精度低、检测滑坡体不完全等问题,本文结合卷积神经网络(CNN)和Transformer的优点,以Transformer为主体,采用DET...
关键词：滑坡 目标检测 卷积神经网络 DETR 注意力机制 
顾及多分辨率特征的复合字典城中村识别方法
《测绘通报》2023年第4期41-48,共8页邢若芸 冉树浩 高贤君 杨元维 方军 
湖南科技大学测绘遥感信息工程湖南省重点实验室开放基金(E22205);自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室开放基金(MEMI-2021-2022-08);城市轨道交通数字化建设与测评技术国家工程实验室开放课题基金(2021ZH02);城市空间信息工程北京市重点实验室经费(20210205)。
城中村作为一种特殊的城市聚落类型,对其进行精确有效的监控识别有助于实现城乡协调发展、优化城乡生态环境。现有面向对象的城中村识别方法通常需要大量样本数据,导致训练成本较高,数据更新效率偏低。针对以上问题,本文提出了顾及多分...
关键词：城中村识别 高分辨率遥感影像 复合字典 多分辨率颜色特征 直方图特征融合 
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