高光谱影像三分支分组空谱注意力深度分类网络

高光谱影像具有丰富的空间和光谱信息,充分提取和利用这两个维度的信息是高光谱分类算法重点关注的问题。目前深度特征提取网络通常利用单分支串行网络连续提取空谱特征或双分支并行网络分别提取空谱特征。由于空间和光谱维内在差异,单分支串行网络连续提取的两类特征之间会互相干扰。并行双分支网络虽然可以减少两类特征之间的干扰,但同时会忽略空间和光谱特征间的潜在相关性。为解决上述问题,本文提出了一种三分支分组空谱注意力深度网络结构。该网络具有3个分支,分别用于提取空间、光谱和空谱联合特征。针对3个分支的不同特性,设计了不同的注意力机制以加强特征的判别性。该网络既可以提取独立的空间和光谱特征,又保留了空间和光谱之间的相关性。在5个数据集上的实验表明,本文所提出的方法要优于现有的一些先进算法。     

结合协方差池化与跨尺度特征提取的高光谱分类

深度卷积神经网络在高光谱图像分类任务上取得了优越性能。但是,主流深度学习算法通常采用一阶池化运算,容易忽略光谱之间的相关性,因而难以获取高阶统计判别特征。另外,这类算法往往难以选择最优的窗口大小去捕获不同感受野信息。针对上述问题,本文提出了一种结合协方差池化和跨尺度特征提取的高光谱影像分类方法。该方法设计了跨尺度自适应特征提取模块,能够自动提取多尺度特征,获取不同视野的互补信息,避免了尺度选择问题;进一步利用平均池化和快速协方差池化的联合池化操作,得到一阶统计量和结合空间光谱信息的二阶统计量;最终,将一阶和二阶池化特征进行融合用于分类。在3个公开高光谱数据集Indian Pines、Houston和Pavia University上分别随机选取5%、5%和1%标记样本进行训练,本文算法得到的总体分类精度分别达到97.63%、98.48%和98.21%,分类性能优于主流深度学习方法。     

末次间冰期以来兴凯湖黑碳的沉积记录及其环境意义

在我国东北地区,黑碳记录较少,尤其是长时间尺度记录,区域火灾如何响应于气候变化还存在争议。本研究通过对兴凯湖XK08-A2钻孔约336 cm岩芯,共136个沉积物样品的黑碳含量进行了分析,并结合石英光释光和加速器质谱14C测年结果,探讨了末次间冰期以来东北地区火灾历史与古环境的联系。兴凯湖沉积物黑碳含量的平均值在末次间冰期、末次冰期以及全新世分别为0.51±0.10‰、0.68±0.15‰和0.71±0.20‰。兴凯湖沉积物中黑碳含量从下向上呈增加趋势,表明末次间冰期区域火灾的发生频次较低、规模较小,末次冰期火灾的频次升高、规模越来越大,全新世阶段火灾的频次和规模与末次冰期相当。这些变化与轨道尺度东亚夏季风进退以及人类活动密切相关。从末次间冰期到末次冰期,东亚夏季风变化是东北地区火灾发生的主要控制因素。强盛的东亚夏季风带来充沛的降水,促进了低洼地区湿地沼泽的发育,缩短了火风险期,致使发生大规模火灾的概率较低。自然背景下季风降水主导我国东北地区火灾的发生,与黄土高原和西南地区一致,但与欧美地区受温度影响存在显著的空间差异。全新世在人类活动的影响下,虽然东亚夏季风增强,但是区域大规模火灾发生的概率已达到末次冰期的水平。     

利用可分离非负矩阵分解实现高光谱波段选择

高光谱影像波段众多且相关性强，导致分类存在信息冗余且计算量较大。提出了可分离非负矩阵分解方法来选取高光谱影像的代表性波段子集，在保证分类精度的同时降低计算量。该方法假设高光谱影像的波段集合具有可分离特性，改进传统非负矩阵分解模型，将波段选择转换为可分离非负矩阵分解问题，采用迭代投影方法来依次选取能够非负线性表达其他波段的代表性波段。在此基础上，利用两个公开高光谱数据集对比几种主流方法，采用定量评价和分类精度指标来综合评价所提的波段选择方法的效果。实验结果表明，可分离非负矩阵分解方法的分类精度高于其他几种方法，而且计算效率排名第2，能够选取合适的波段子集以满足高光谱遥感的应用需求。     

高分五号高光谱影像的关联对齐域适应与分类

高分五号(GF-5)搭载的高光谱传感器兼顾宽覆盖和高分辨率的特性,但在实际应用中宽覆盖范围内各种地物类别的标注十分困难。当标记样本很少甚至没有标记样本时,遥感图像分类异常困难。此时,可以采用域适应方法,借助已标记的历史数据(源域)实现对未标记数据(目标域)的分类。本文提出了一种基于稀疏矩阵变换的关联对齐域适应分类算法。首先,利用稀疏矩阵变换估计源域和目标域的协方差矩阵;然后,运用协方差关联对齐方法估计源域到目标域的变换矩阵;接着,运用估计得到的变换矩阵将源域数据进行变换,使得其与目标域对齐;最后,在变换后的源域数据上建立分类器,实现对目标域数据的分类。本文的算法在两个真实的GF-5高光谱数据集上进行了验证。实验结果表明,本文算法要优于常用的子空间对齐算法和关联对齐算法。特别地,在黄河口GF-5数据上,本文算法比原始关联对齐方法的最近邻分类准确率提升了3.5%,支持向量机分类准确率提升了2.3%。     

美丽乡村地理信息服务平台的设计与实现

建设美丽乡村地理信息服务平台,是加大宣传美丽乡村建设成果的有效途径,也是实现农村信息服务可持续发展的关键。本文介绍了安吉县美丽乡村地理信息服务平台的建设及其关键技术,阐述了GIS在美丽乡村宣传介绍及服务应用方面的重要作用。     

用流形坐标差异图提取高光谱影像潜在特征

等距映射和局部切空间排列降维后,低维流形坐标能够保留原始高光谱影像中地物光谱信息,用于提取原始影像的潜在特征。然而这两种流形方法的理论差异导致其低维坐标继承光谱信息的能力不同,对比这两种流形坐标可凸显出原始影像内部的潜在特征。因此,本文基于等距映射和局部切空间排列非线性降维,提出两种流形坐标的差异图法来提取高光谱影像内部的潜在特征。首先,根据流形坐标的光谱解释确定两种坐标的每一维代表相同的光谱信息。其次,根据相同的光谱特征,归一化两种流形坐标并调整坐标轴方向,统一两种坐标到相同的坐标框架。最后,通过加权流形图相减得到坐标差异图,采用经典的图像处理方法提取潜在特征。采用两个实验并对比等距映射和局部切空间排列方法的降维结果来验证本文方法。结果表明,流形坐标差异图能够成功提取单一流形结果无法得到的潜在特征,如靠河岸的浅水区域和大场景沼泽地中的低分辨率道路。这为高光谱影像的潜在特征提取研究提供了一种新方法。     

基于GIS-Logistic耦合模型的杭州湾南岸景观演变驱动力分析

海岸带地区景观演变的驱动力研究是区域内在演化规律研究的重要组成部分,对于指导合理利用景观,控制人工景观规模,保护生态环境等都有着不可替代的作用.本文以杭州湾南岸的沿海乡镇区域为研究对象,在利用GIS及相关的数理统计软件分析杭州湾滨海平原区2000~2010年来景观演化时空变化特征的基础上,运用GIS-Logistic的耦合模型从空间角度深入分析了杭州湾沿海乡镇重要景观演化的驱动力.研究结果表明:近10 a来,耕地、海域等自然景观类型呈现出不断减少的趋势,建设用地、养殖用地等景观类型保持持续增长的态势;在以乡镇为单位的中小尺度研究中,纯自然驱动因素(如气候、降水等)较人文驱动因素的影响相对较弱,而县道等区位因素对于景观类型演变的影响相对较为明显,表征经济发展的人口、工业水平、工业产值等对于杭州湾南岸岸段各景观类型的演化具有较强的驱动作用.     

利用偏最小二乘方法修复高光谱影像等距映射降维中遗失点的坐标

将Isomap流形学习方法应用于高光谱影像非线性降维时,在构建最短路径过程中,其边界点往往被忽略而没有低维流形坐标。对此,引入偏最小二乘方法来模拟修复遗失点的流形坐标,并从两个方面进行了综合评价。实验结果表明,模拟流形坐标与实际坐标吻合很好。     

1960年以来青海湖沉积物粒度的时空分布及其控制因素

对大型湖泊盆地沉积物粒度组成进行研究,有助于解读全球致密油气和页岩油气勘探开发与其记录的古气候信息。 文章对青海湖沉积物粒度时空分布进行了详细的研究,通过采集覆盖大部分湖区的27根近现代沉积岩芯,并对湖心的三根 典型沉积岩芯进行了137Cs测定获取沉积岩芯的年龄;基于磁化率地层年龄模式,建立了整个湖区沉积岩芯的年代框架。粒 度分析结果显示,青海湖岩芯沉积物的粒度分布呈多峰,以细颗粒沉积为主,其中粉砂含量60%~70%,粘粒组分为10%~ 35%,砂粒组分低于20%。青海湖沉积物的粒度变化在空间上相对较复杂,中值粒径呈现明显的砂岛附近、西部和西南湖 区高,其他湖区低的特征。在时间上,大体上自1960年到2017年呈现变粗的趋势,砂粒组分增多,粘粒组分减少。这些粒 度的时空变化可能是受风砂活动、流域土壤侵蚀、河流径流变化、湖平面变化和人类活动共同作用而成。