融合光谱指数与高分影像的塑料大棚语义分割模型

准确获取塑料大棚的空间分布及其动态变化信息对农业发展规划、粮食评估、生态环境监测具有重要意义。高分辨率遥感影像可提供精细的塑料大棚形状、边界等细节信息,符合精准农业的发展需求,在重点区域塑料大棚精准调查中具有不可替代的优势。然而,目前基于高分辨率影像的塑料大棚解译模型面临先验信息不足、难以兼顾解译精度和模型复杂度的难题。针对此问题,提出一种融合新型塑料大棚指数(advanced plastic greenhouse index, APGI)与高分红绿蓝（red green blue,RGB）影像的塑料大棚语义分割模型。该模型主要由APGI语义分支、RGB语义分支和RGB细节分支等组成,并使用注意力机制,融合APGI指数包含的可靠先验信息和高分RGB影像提供的空间细节信息。此外,提出一种边界信息引导的模型训练机制,提升模型对塑料大棚边界像素的精确识别能力。研究发现,在注意力机制引导的融合框架下,中分辨率的APGI指数可有效提升高分影像的塑料大棚识别能力。实验证明,所提模型在明显提升塑料大棚解译精度的基础上,大幅精简了语义分割模型的参数量和计算复杂度,满足高分辨率影像塑料大棚快速、精准解译...     

SIFT和SVD相结合的GF-2影像感知哈希算法

为解决GF-2影像在传输、存储及实际使用中面临的局部篡改问题，本文提出了一种用于GF-2影像完整性认证的感知哈希算法。首先采用固定分块的方式，将整幅影像分割成多个子块，运用SIFT算子提取子块的关键点特征信息；然后采用SVD方法提取SIFT关键点特征信息的特征值，选取其中较大的10%特征值构建子块的感知哈希序列；最后串联所有子块的感知哈希序列生成整幅影像的感知哈希值。在影像认证过程中，通过计算原始影像与待认证影像的感知哈希值的差异，从而实现对影像内容的认证。试验表明，该算法能够实现GF-2影像中地物篡改的检测与定位，同时对LSB水印嵌入、DAT格式转换及BMP格式转换等内容保持操作具有良好的稳健性，为GF-2影像的安全使用提供保障。