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近日,农学院智慧农业创新团队在国际著名遥感期刊《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》发表了题为“Automated in-season mapping of winter wheat in China with training data generation and model transfer”的研究论文,报道了他们在大尺度冬小...
基于高分辨率遥感观测的雅弄冰川物质平衡演变研究取得进展(图)
遥感观测 雅弄冰川 物质平衡演变
2022/9/21
近年来基于深度卷积神经网络的高分辨率遥感影像场景分类成为广泛关注的焦点。由于现有深度卷积神经网络对遥感场景影像的几何形变不具有稳健性,本文提出了一种基于深度迁移可变形卷积神经网络(DTDCNN)的场景分类方法。该方法先利用大型自然场景数据集ImageNet上训练的深度模型提取遥感影像的深度特征,然后引入可变形卷积层,进一步学习对遥感场景的几何形变具有稳健性的深度特征。结果表明:增加可变形卷积后,D...
耕地是丘陵山区稀缺的土地资源,具有地形条件复杂、种植结构多样的特点,导致了山地耕地信息难以快速、准确获取,并且基于传统的遥感数据及遥感监测方法开展山区耕地信息快速自动提取比较困难。针对这一问题,本文以西南山区贵州省息烽县作为试验区,根据地理空间异质性特征,提出分区控制、分层提取的耕地形态信息提取思路,构建了一种地貌单元约束条件下的分区分层耕地形态信息的提取方法。该方法首先根据地貌-植被特征将试验区...
城中村是中国一类特殊的非正式居民区。本文从城中村的物理特点出发,采用景观语义指数描述复杂的城中村场景,提出基于景观语义指数的高分辨率遥感影像城中村提取方法,并采用“分类置信度-反馈”机制进行实际可操作的大范围城中村制图。以广州市核心城区为例,城中村检测的总体精度达到了90%以上。试验结果表明相对于传统的光谱、纹理特征,景观语义指数能够更好地描述城中村的根本形态特点,更准确的城中村提取。此外,“分类...
2020年12月27日23时44分,我国在酒泉卫星发射中心用长征四号丙运载火箭,成功将遥感三十三号卫星送入预定轨道。该卫星已顺利入轨,各项指标一切正常。由中科院空天信息创新研究院研制的主载荷-高分辨率合成孔径雷达成功搭载升空。
随着遥感技术的发展,卫星传感器空间分辨率不断提高,我们已经全面进入高分辨率卫星遥感时代。在城市环境中,高大建筑物、树木等遮挡光源在遥感影像中形成阴影。阴影可以减少城市热岛效应,也可以作为遥感影像建筑物识别的线索。然而,阴影的存在影响影像信息的判读和解译,也给城市土地覆被精细化制图带来了高度的不确定性。为此,兰州大学资源环境学院刘勇教授团队利用目前最先进的深度学习框架,提出了一个循环阴影注意模型(R...
高分辨率遥感影像超像素的模糊聚类分割法
高空间分辨率遥感影像 超像素 影像分割 分水岭变换 模糊聚类
2020/6/28
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。...
高分辨率遥感影像语义分割的半监督全卷积网络法
遥感影像 语义分割 半监督 全卷积网络
2020/6/16
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。
针对高分辨率光学卫星影像线段断裂问题,基于不同方法线段提取结果优势互补的思想,提出一种简单的线段融合方法。首先,从边缘提取、边缘跟踪入手,对不同方法试验结果进行对比分析,以此验证融合不同方法线段提取结果的必要性;其次,选取边缘提取、边缘跟踪差异性较大的两种线段提取方法作为融合基元,并对戴激光等提出的线段提取方法进行了改进;然后,通过相位分组、端点约束、拓扑约束,构建不同方法线段的匹配模型;最后,依...