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光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战:光学遥感图像背景复杂,船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰;遥感图像分辨率低,船舶目标小,对于其分类与定位带来很大困难;针对上述问题,在FPN的基础上,提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN (Attention-Based Feature Pyramid Networks)。首先,利用卷积提取图像特征金字塔;然后,利用顶层金字塔逐级构建显著特征层,抑制背景信息,通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力,构建自上而下的多级显著特征映射结构;最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合,提高了模型的分辨能力,对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段,利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试,准确率为92.8%,表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。 相似文献
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利用乌鲁木齐市4座10层100 m梯度气象塔2013年6月~2014年4月气象观测资料和7个环境监测站[WTBX]AQI[WTBZ]资料,计算并分析了大气混合层厚度和稳定度特征,探讨了大气混合层厚度和稳定度与污染的关系。结果表明:乌鲁木齐市混合层厚度夏季郊区高、城区低,冬季从南郊—城区—北郊随地势降低依次降低;夏季和冬季分别在1 559~1 772 m和526~1 156 m之间。地面至2 km以上每500 m高度间隔统计混合层厚度,500~1 000 m出现频率最多;月变化为6~9月基本在500 m以上,且每个高度区间其概率均超过10%,10月~次年2月1 500 m以上区间概率明显减小;日变化为中午13:00~16:00达到最高值,下午和傍晚迅速下降。白天较大的感热输送提供充足的热力条件,这也体现出白天以不稳定层结为主,夜间则以稳定层结为主。大气稳定度分类结果,夏季郊区和城区不稳定(A~C类)所占比例差不多,冬季北郊稳定(E、F类)所占比较最大、城区最弱。[WTBX]AQI指数冬季最大,从南郊—城区—北郊依次增大,这与采暖期污染物多、南郊比北郊地势高有利于扩散输送有关。总体来看,乌鲁木齐大气混合层厚度空间分布与气象要素、大气稳定度、地形等密切相关,对AQI[WTBZ]指数分布有重要影响,这对近地层大气污染状况预报有着重要的指导意义。 相似文献
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《测绘科学》2020,(1):92-98
针对浮筏海水养殖遥感信息自动提取业务化应用难度较大的问题,该文提出一种光谱、纹理特征结合的支持向量机(SVM)算法,高效提取海水、养殖物。基于国产高分一号(GF-1)高分辨率卫星影像数据,以江苏省连云港近岸海域为研究区域,以海水、养殖物作为为分类对象,采用主成分变换筛选信息量大,较好地保留浮筏水产养殖信息的前8个主成分分量开展分类实验。实验结果表明:将纹理特征应用于浮筏养殖物信息提取方法中,可以提高养殖物分类精度,与最大似然估计、最小距离方法分类方法比较,总体分类精度提升了3%~5%。研究结果可为浮筏养殖用海遥感监测平台构建提供基础技术支持。 相似文献
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针对建筑物沉降变形中各监测点相互关联、相互影响的情形,可将灰色系统理论中的GM(1,N)模型引入到建筑物沉降分析中。本文利用灰度关联方法确定相关因子的关联度,建立GM(1,N)模型,并与回归分析、GM(1,1)模型比较。通过工程实例,得出灰关联GM(1,N)模型预测精度明显高于另外两种模型,验证了该模型在进行建筑物沉降分析预测中应用的可行性。 相似文献
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高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。 相似文献
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