高分辨率遥感

作品数：2052被引量：10354H指数：42
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基于高分辨率遥感影像深度特征的城市非渗透表面集成学习提取被引量：2
《测绘学报》2024年第4期700-711,共12页李雪涛 王盼成 曾永年 
国家自然科学基金(42171364)。
城市非渗透表面信息的有效提取是高分辨率遥感应用研究的热点问题。针对目前城市非渗透表面信息提取中存在的问题,结合深度学习与集成学习的优势,提出了基于高分辨率遥感影像深度特征的城市非渗透表面集成学习方法。以高分二号多光谱数...
关键词：U-Net网络 集成学习 深度特征 城市非渗透表面 高分辨率遥感 GF-2 
高分辨率遥感影像的可信智能场景分类方法被引量：1
《武汉大学学报（信息科学版）》2023年第12期2104-2104,共1页陈力 
近年来,深度学习技术推动了高分辨率遥感影像智能理解的发展。然而,基于深度卷积神经网络的高分辨率遥感影像应用往往只能获得模型的最终预测结果,而无法解释决策过程中影响模型泛化性的原因。此外,深度学习的对抗样本问题也使得这些应...
关键词：高分辨率遥感影像 深度卷积神经网络 场景分类 深度学习 智能理解 决策过程 安全隐患 
结合数据融合与特征选择的遥感影像尺度多样目标检测被引量：7
《遥感学报》2022年第8期1662-1673,共12页秦登达 万里 何佩恩 张轶 郭亚 陈杰 
国家重点研发计划(编号:2020YFA0713503);国家自然科学基金(编号:42071427);湖南省自然科学基金(编号:2020JJ4691)。
基于深度神经网络模型的遥感影像地物检测取得了巨大成功,很大程度上得益于大规模数据集的支撑。但是,从现有遥感影像数据集本身来看,不同类别地物的数量分布不一致,同类地物对象以不同尺寸大小呈现,是导致地物样本的尺度不均衡问题的...
关键词：图像融合增强 多尺度选择与表达 高分辨率遥感影像 目标检测 卷积神经网络 
基于数据融合的高分辨率遥感地理信息分层提取系统设计被引量：1
《电子设计工程》2022年第11期41-44,49,共5页徐刚 温剑锋 章豪 范全龙 苏宗奎 
为加快遥感地理信息的传输与融合速度,实现对地理信息文件实际分辨率水平的全面提升,设计了基于数据融合的高分辨率遥感地理信息分层提取系统。按照B/S开发模式的执行需求,连接数据生成子模块与地理信息记录模块,完成系统硬件执行环境...
关键词：数据融合 高分辨率遥感 地理信息 分层提取 B/S模式 内链接协议 
双LSTM驱动的高分遥感影像地物目标空间关系语义描述被引量：5
《遥感学报》2021年第5期1085-1094,共10页陈杰 戴欣宜 周兴 孙庚 邓敏 
国家重点研发计划(编号:2017YFB0503503);国家自然科学基金(编号:42071427);湖南省自然科学基金(编号:2020JJ4691)。
高分辨率遥感影像中的地物目标具有清晰的类别属性与空间关系语义。在人工智能技术支撑下,用计算机自动认知其空间关系具备了可行性。目前,遥感影像场景的语义理解主要依托图像描述任务(image caption),基于影像的全局特征生成描述语句...
关键词：高分辨率遥感影像 地物目标 空间关系 语义理解 图像描述 
改进半全局匹配的高分卫星影像DSM提取方法被引量：4
《测绘科学》2020年第7期113-119,共7页邹思远 邹峥嵘 潘红播 李冰川 
国家自然科学基金项目(41701538);高分遥感测绘应用示范系统(二期)项目(42-Y30B04-9001-19/21)。
传统半全局匹配算法在提取高分卫星立体像对DSM时,匹配结果受正则化参数的影响较大,且在阴影、低纹理、重复纹理和视差跳变等难以匹配区域存在较多的视差空洞。针对上述问题,该文提出了一种改进半全局匹配的高分卫星影像DSM提取方法:在...
关键词：高分辨率遥感影像 半全局匹配 正则化参数 视差图 数字表面模型 
高分辨率遥感影像语义分割的半监督全卷积网络法被引量：21
《测绘学报》2020年第4期499-508,共10页耿艳磊 陶超 沈靖 邹峥嵘 
国家自然科学基金(41771458);国家重点研发项目(2018YFB0504501);湖湘青年英才计划(2018RS3012);湖南省国土厅国土资源科研项目(2017-13);湖南省教育厅创新平台开放基金项目(18K005)。
在遥感领域,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。针对这一问题,本文提出了一种基于半监督全卷积网络的高分辨率遥感影像语义分割方法...
关键词：遥感影像 语义分割 半监督 全卷积网络 
融合多特征的高分辨率遥感影像震害损毁建筑物检测被引量：6
《测绘与空间地理信息》2018年第6期61-64,共4页刘莹 李强 
国家973计划(2012CB719903);国家自然科学基金(41301453);中国博士后科学基金(2013M530361);教育部博士点基金(20130162120027)资助
为充分利用特征的互补优势提高变化检测精度,本文提出了一种多特征融合的损毁建筑物检测方法。首先通过建筑物线划图获取建筑物对象,然后统计对象的灰度直方图和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG),并用G统计量计算地...
关键词：变化检测 建筑物 G统计量 HOG特征 RELIEF算法 
基于局部拉普拉斯算子的灾后建筑物损毁检测
《测绘与空间地理信息》2018年第5期21-24,共4页李强 陶超 梁浩 邹峥嵘 
国家自然科学基金(41301453;51479215);国家重大科学研究计划(2012CB719903)资助
灾后建筑物损毁检测有助于灾后的迅速救助,因此,开展对高分辨率遥感影像灾后建筑物损毁检测的研究具有重要意义。本文提出了一种基于局部拉普拉斯算子的高分辨率遥感影像灾后建筑物损毁检测的方法。首先,利用局部拉普拉斯算子将灾后高...
关键词：高分辨率遥感影像 建筑物 损毁检测 局部拉普拉斯算子 
适用于遥感分类的多邻域粗糙集加权特征提取方法被引量：6
《武汉大学学报（信息科学版）》2018年第2期311-317,共7页陈铁桥 柳稼航 朱锋 王一豪 刘佳 陈杰 
国家重点研发计划(2016YFF103604);西部青年学者计划A类(XAB2015A07);中科院月球与深空探测重点实验室开放基金;国家重点基础研究发展计划(973计划)(2012CB719906)~~
邻域粗糙集是一种有效的影像特征提取方法,邻域粗糙集模型存在稳定性不高和邻域半径需要反复调整的不足,难以实现地物特征的自动化提取。提出一种多邻域粗糙集加权特征提取方法用于高分辨率遥感影像特征提取。该方法首先利用不同半径的...
关键词：邻域粗糙集模型 多邻域粗糙集 特征提取 高分辨率遥感影像 面向对象分类 
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