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高分辨率遥感影像的深度学习变化检测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
为提升高分辨率遥感影像的变化检测精度,提出一种利用深度学习的变化检测方法。在预处理的基础上,利用顾及邻域信息的改进变化矢量分析算法和灰度共生矩阵算法获取影像间光谱和纹理变化,并通过设置自适应采样区间提取最可能的变化和未变化区域样本。构建并训练包含标签层的高斯伯努利深度限制玻尔兹曼机模型,以提取变化和未变化区域深层特征,从而有效辨别变化区域。通过WorldView-3与Pléiades-1影像的试验表明本文方法在变化检测精度方面优于对比方法。 相似文献
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影像间的匹配点通常受基本矩阵或单应矩阵模型约束,利用不同的描述模型引导匹配会得到不同的匹配结果,并且将直接影响后续的三维重建结果。引入GRIC测度来检测匹配数据的拟合模型,推导了GRIC测度拟合单应矩阵模型和基本矩阵模型的误差方程。模拟数据和真实影像数据实验表明,GRIC测度比利用误差大小来检测拟合模型更加可靠,可以更有效地剔除误匹配点。 相似文献
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在传统GIS二维地图缓存生成过程中,一般用普通的PC机来生成地图缓存.普通PC机的内存一般不大于8 G,CPU主频一般不大于2.2 GHz,且核数不大于8核,硬盘一般为机械硬盘,容量不大于2 T.受限于硬件性能的瓶颈,切图效率较低,不能够分析出上述各硬件因素中制约二维地图缓存性能的关键性因素.相比之下,超算环境有着丰富的资源,可将上述任一资源延伸到极致,因此,本文借助超算环境,研究分别增大内存、CPU主频、硬盘空间等因素后对地图缓存效率的影响.基于此,本研究在郑州大学超级计算机中心专门进行了比较测试.郑州大学超级计算机中心拥有两种类型的CPU,每个主机拥有128 G内存,CPU分为普通CPU和KNL CPU,分别拥有32核和64核,所有主机共享802 T的磁盘阵列,可以认为对于二维地图缓存来说硬件资源是无限的.本文利用郑州大学超级计算机中心的理想环境分析出了在内存和CPU等因素都不受限的情况下,影响二维地图缓存效率的关键因素. 相似文献
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基于GIS的区域经济统计分析系统的设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
随着经济的发展,区域间经济相互作用和影响的关系越来越密切,忽略空间相互作用的传统区域经济分析手段和方法开始显现出一些明显的不足。而GIS在处理和分析区域地理数据上具有强大的空间分析能力,为此我们引入GIS工具对区域经济进行分析,相较于传统的分析手法有了很大改善。本文以江西省区域经济数据为例,设计了一个基于GIS的区域经济统计分析系统,并利用Arcob-jects二次开发控件结合VB可视化编程语言,实现了大部分区域经济统计分析功能,最后并将结果进行网络发布。研究结果表明将GIS引入到区域经济统计分析中,更能正确、有效的揭示区域经济发展在空间上的联系,为区域经济研究决策提供服务。 相似文献
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卫星导航系统基本完好性监测对象是基本导航电文,其算法模型有两种:一是用户伪距精度(URA)和实时用户距离精度(RURA);二是空间信号精度(SISA)和空间信号监测精度/完好性标示(SISMA/IF).通过对卫星导航系统基本完好性监测技术进行分析定义,研究了系统基本完好性的两种主流算法.分别在正常情况下、卫星钟差和轨道... 相似文献