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中国科学院大气所等发布风云3D/HIRAS卫星首幅全球氨气浓度遥感图像（图）
卫星 氨气浓度 遥感图像
2023/11/30
中国科学院大气物理研究所副研究员周敏强和中国气象局研究员张兴赢合作，基于最优估计理论研发了一套氨气浓度的反演算法，并应用于风云三号D星的观测光谱，获得了风云气象卫星首幅大气中氨气浓度的全球分布图；同时，与欧洲红外大气探测干涉仪卫星（IASI）的氨气观测结果进行比较，论证了风云卫星氨气观测资料的可靠性。这一研究对于未来利用国产卫星发展实现对全球大气环境的遥感监测具有指导意义。近期，相关研究成果作为封...
南京农业大学专利：基于改进U-net网络的无人机麦田遥感图像分割方法
U-net网络 无人机 麦田遥感图像 分割方法
2023/11/27
本发明提出基于改进U?net网络的无人机麦田遥感图像分割方法，通过加入注意力模块的方式加强目标特征学习，同时通过改进损失函数的方法对权重进行重分配，从而解决遥感图像中目标背景类别分布不均的问题；最后，结合形状先验信息对分割结果进行进一步修正。本发明利用采集的无人机麦田数据集进行训练和模型验证，试验结果表明，分割准确率和平均交并比分别达93.31％和73.91％，较好解决了田埂分割遮挡和缺失等问题。
中国图象图形学学会遥感图像专业委员会
中国图象图形学学会 遥感图像专业委员会 遥感图像
2022/9/18
中国图象图形学学会遥感图像专委会于2017年7月获批成立，现支持单位为中国科学院空天信息创新研究院。专业委员会的成立能够融合图象图形和遥感领域的优势，促进科学家、企业家和行业用户的交流合作，是产业发展和应用推广的迫切需求。专业委员会积极开展系列学术交流活动，旨在借助图象图形领域的前沿技术和方法，推动遥感图像处理与分析、遥感大数据挖掘等基础理论和高新技术研究，促进学科技术的发展和在资源环境、交通、测...
基于深度学习的光学遥感图像目标检测研究进展
深度学习 光学遥感 目标检测 卷积神经网络
2024/1/19
光学遥感图像的目标检测(Optical remote sensing images object detection,ORSIOD)是航空和卫星图像分析领域的一个基本但具有挑战性的问题,近年来受到广泛关注.本文从如下几个方面介绍了基于深度学习的光学遥感图像目标检测的研究现状.首先对光学遥感图像目标检测的主要难点进行了介绍,接着对现有基于深度学习的目标检测算法进行概括,并以光学遥感图像目标检测的难点...
目标检测技术是光学遥感图像理解的基础问题,具有重要的应用价值.本文对遥感图像目标检测算法发展进行了梳理和分析.首先阐述了遥感图像目标检测的特点和挑战;之后系统总结了典型的检测方法,包括早期的基于手工设计特征的算法和现阶段基于深度学习的方法,对于深度学习方法首先介绍了典型的目标检测模型,进而针对遥感图像本身的难点详细梳理了优化改进方案;接着介绍了常用的检测数据集,并对现有方法的性能进行比较;最后对现...
记者近日从中国科学院空天信息创新研究院获悉：日前该院付琨研究员团队和国际摄影测量与遥感协会合作，构建了一套遥感图像细粒度目标识别数据集，并面向全球公开发布。
2021年4月28日，记者从中国科学院空天信息创新研究院（以下简称空天院）获悉，空天院付琨研究员团队和国际摄影测量与遥感协会合作，构建了一套目前全球规模最大的遥感图像细粒度目标识别数据集（FAIR1M），并面向全球公开发布。从数百万平方公里范围的卫星图像中快速精准地定位、识别感兴趣的目标，是遥感数据智能解译领域的核心难题。“随着空天信息和人工智能技术的持续发展，近年来，已有越来越多的遥感图像数据集...
遥感图像检索目的是从遥感图像库中寻找出与查询图像相关的图像，但在检索过程中一般只考虑查询图像与待检索图像的相似度，通常忽略了遥感图像库中图像之间的语义相似度。针对该问题，本文提出一种基于蚁群算法和改进的加权图像到类距离的遥感图像检索算法。首先利用信息素浓度描述遥感图像库中图像之间的语义相似度，然后采用蚁群算法更新信息素浓度，最后在检索过程中，充分利用图像之间的语义相似度，提升遥感图像检索性能。此外...
PIE遥感图像处理软件赋能油气矿业权遥感监测
PIE遥感 图像处理软件 油气矿业权 遥感监测
2021/3/17
开展矿产资源勘查开采监督管理是维护矿产资源勘查开采秩序，遏制违法行为，保护和合理利用矿产资源的有效举措。为保护油气勘探开发区的矿业权利益，遥感计算云服务平台PIE-Engine可以收集矿区的高分辨率遥感影像、环境资源数据，建立油气矿山地物遥感识别数据库，使用遥感影像计算或反演出区域内环境信息、矿业权合规性等，为油气矿区提供监测服务。
2020年11月19日，由中国测绘学会主办、航天宏图信息技术股份有限公司承办，历时十个月的第三届“航天宏图杯”PIE遥感图像处理软件二次开发大赛顺利落下帷幕。
基于卷积注意力模块的端到端遥感图像分类
卷积神经网络 遥感图像 卷积注意力模块 图像分类
2020/7/30
随着图像信息处理技术的发展，大量由各式飞行器对地观测所采集的遥感图像数据被应用于各领域实际生产生活中。传统遥感图像分类方法包含一系列复杂的处理流程，在处理效率和效果上已经难以满足当下的需求。随着人工智能相关技术的发展，基于卷积神经网络的遥感图像分类方法开始占据主导地位。
本研究旨在探索一种利用无人机-RGB系统提取的苎麻株高和可见光图像光谱信息估测产量的新方法。试验于2019年在湖南农业大学耘园苎麻基地进行, 利用无人机搭载高清数码相机获取二季苎麻苗期和成熟期的图像。首先利用Pix4D mapper生成苎麻冠层2个生育期的数字表面模型和高清数码正射图像; 然后基于数字表面模型采用“差分法”计算试验小区的平均株高(DSM-based H); 基于正射图像提取试验小区...
为了进一步提高遥感图像建筑物区域的识别精度，提出了一种基于中值稳健扩展局部二值模式（median robust extended local binary pattern，MRELBP）、Franklin矩和布谷鸟优化支持向量机（support vector machine，SVM）的分类方法。首先，通过MRELBP特征算子计算图像块的纹理特征向量，并根据Franklin矩得到形状特征向量，组合图...
特征空间的构建和优化对遥感图像识别能力的提高具有重要作用。针对面向对象方法对波段光谱信息利用不足，以及像元识别法无法充分利用图像空间几何等信息的问题，本文建立了新颖的联合像素级和对象级特征的航摄遥感图像城市变化检测方法。首先，充分利用像素级和对象级特征的优势，建立考虑光谱、指数、纹理、几何、表面高度及神经网络深度特征的特征空间；然后，引入LightGBM（light gradient boosti...
