结合自适应PCNN的非下采样剪切波遥感影像融合

为解决全色与多光谱遥感影像融合中脉冲耦合神经网络参数不能自适应调节问题,提出一种基于参数自适应脉冲耦合神经网络模型(PA-PCNN)和保持能量属性(EA)融合策略相结合的非下采样剪切波变换(NSST)的遥感影像融合方法:①通过提取多光谱影像YUV颜色空间变换的Y亮度分量并与全色影像进行NSST变换,获得高频系数和低频系数.②针对低频子带系数,采用EA法进行融合;针对高频子带系数,通过PA-PCNN模型得到的最优参数,以确定最优的PCNN模型,进而实现高频子带系数的融合.③将NSST和YUV进行逆变换得到融合影像.本文选取空间频率、相对无量纲全局误差、相关系数、视觉信息保真度、基于梯度的融合性能和结构相似度测量等6种客观评价指标对融合影像的光谱和空间细节评价,利用多组不同分辨率全色和多光谱遥感影像,通过与4种融合方法对比验证,结果表明本文方法在视觉感知和客观评价方面总体优于其他全色与多光谱遥感影像融合方法.     

2021年5月云南漾濞MS 6.4地震序列发震构造及破裂过程初探

北京时间2021年5月21日21时48分36秒,云南省大理州漾濞县发生M_S 6.4地震。利用云南数字地震台网2021年5月18日至8月22日的震相报告,采用双差地震定位法,对漾濞M_S 6.4地震序列进行重新定位。重新定位结果显示序列呈NW向优势分布,破裂长约20 km,宽约7 km,对重新定位结果进行误差分析,水平方向定位误差约为0.8 km,垂直方向定位误差约为1.0 km,定位结果具有较好的稳定性。依据震中分布的走向将序列划分为NW向的主断层与NNW向的分支断层,主断层存在较为明显的分段现象,分支断层呈雁列状分布。根据小震丛集性发生在大震断层面及其附近的原则,利用重新定位后的小震震源位置反演得到漾濞M_S 6.4序列主断层走向约320°,倾角约89°,深度范围3～13 km。根据拟合得到的断层在地表的投影位置,推测本次地震的发震断层为维西-乔后断裂西侧的草坪断裂。基于断层滑动量分布识别出3个凹凸体,结合序列时空演化特征,分析了漾濞M_S 6.4地震序列的破裂过程,结果显示断层中段的凹凸体发生初始破裂...     

PDCA循环法用于专业硕士产教融合培养模式研究

为满足新时代对卓越工程技术人才的需求,本文在分析专业硕士培养现状基础上,从人才培养方案入手,提出了PDCA理念用于产教深度融合培养模式,讨论了产教深度融合培养的目标制定、计划落实、课程体系开发、导师团队优化及实践基地的质量保障建设等方面的模式与对策,论述了专业硕士研究生培养的质量监控体系,总结出教育教学各环节的计划、执行、考查、处理的持续改进和提高的螺旋式上升过程,为专业硕士高水平培养与管理提供参考与借鉴。     

深度学习PaddlePaddle框架支持下的遥感智能视觉平台研究与实现

百度深度学习PaddlePaddle框架支持下的遥感智能视觉平台,能够运用深度学习技术实现遥感影像的智能建模、训练和解译。本文通过深入分析PaddlePaddle图像分割模型库PaddleSeg的图像处理深度学习算法模型DeepLabV3+、U²-Net及RetinaNet,开发设计了遥感智能视觉平台,实现了遥感影像的地块分割、变化检测和斜框检测等专业功能。研究表明：遥感智能视觉平台提取的图斑总面积是目视解译的80%、有效图斑比例为76%、错误图斑比例为18%,实现了快速有效的遥感图像智能处理。     

基于YOLO的街景影像中行人车辆检测方法

车辆等移动平台搭载全景相机、全球导航卫星系统接收机、惯性测量单元等传感器,可以采集360°的街景.在街景影像中检测行人车辆,一方面可以在数据发布时更好地保护隐私,另一方面可以为城市治理能力提升提供数据支撑.由于街景影像具有表达环境复杂、数据量庞大、目标距离变化大等特点,现有的行人车辆检测算法应用时均存在一定局限.为此,提出一种兼顾效率和精度的街景影像中行人车辆检测方法,利用球形投影原理和先验知识从街景的经纬映射图中划分出目标区域,接着使用你只观察一次(You Only Look Once,YOLO)v4模型从目标区域检测行人和车辆.实验证明,本文方法车辆检测的准确率高于91％,行人检测的准确率高于73％,每张平均耗时21 ms,具备准确率高、速度快的优势,满足实际项目的数据生产需求.     

GNSS基本服务性能评估

针对现有全球卫星导航系统性能评估无规范的评估标准问题,该文提出了以统一模型和算法为评估体系的方法,较详细的评估了全球卫星导航系统公开服务信号的基本性能,主要评估了空间信号误差、广播电离层模型改正效率及伪距单点定位精度等。结果表明:空间信号误差方面,伽利略最优、GPS和北斗三号相当;广播电离层模型方面,北斗全球广播电离层模型改正效果最优,GPSK8与NeQuick模型在低中纬度改正效果相当,北斗区域电离层模型在其服务区内具有较高改正效果;定位方面,北斗、GPS和伽利略静态伪距单点定位的三维位置均方根误差优于5m,格洛纳斯优于10 m;动态伪距单点定位方面,北斗在中国境内定位精度最高;基于统一评估体系下,可以直观对比得到目前各卫星导航系统的性能差异,同时也为后续的建设提供相应的参考。     

一种自适应的坡度阈值地面点云分割方法

针对城市道路斜坡地形场景中地面欠分割或过分割的问题,提出了一种自适应的激光雷达地面分割算法。首先将激光点云按照水平角度分辨率进行有序组织,然后求取同一水平角度下前后扫描圈间激光点云的距离和局部坡度,最后采用自适应水平距离、局部高度和全局高度阈值区分地面点和非地面点。结合40线激光雷达进行多场景实例分析,结果表明本文算法分割的准确率更高,处理每帧数据均用时约1ms,满足无人驾驶汽车的实时性需求。提出了一种自适应的激光雷达地面分割算法,实现了对激光雷达地面点云的准确分割。     

空洞卷积U-Net的遥感影像道路提取方法

针对从遥感影像上提取道路出现的细节特征丢失、提取结果模糊的问题,该文提出了一种基于空洞卷积U-Net的遥感影像道路提取算法:①以U-Net为基础网络,将低层细节特征与高层语义特征进行多特征融合,更好地还原道路目标细节;②为了进一步提高网络对道路细节特征的识别能力,在U-Net中引入空洞卷积模块,学习更多的语义信息来改善提取结果出现的模糊问题.在Massachusetts roads和高分辨率城市道路影像Cheng roads dataset数据集下的实验结果表明,在召回率、精度和F1-score指标分别达到了82.5％、86.7％、84.5％;93.2％、92.1％、92.6％.与基础的U-Net相比,该算法在解决细节特征丢失和提取结果模糊问题方面更具有应用价值.     

IRI2016模型的TEC预测能力分析

为了研究IRI2016模型对于总电子含量(TEC)的预测能力,该文利用IRI2016模型计算的TEC数据与GPS-TEC、CODETEC数据,分别从单站、全球和区域(高、中、低纬度)的角度对IRI2016模型预测TEC的能力进行了分析.首先,选取2004-2018年中的偶数年作为对比年份,在全球范围内选取5个代表性的测站,分别是位于高纬度的Nril站、Palm站,中纬度的Cedu站、Yssk站和低纬度的Bogt站,比较了 IRI2016模型和GPS-TEC实测数据;然后,在4个测试年中,将IRI2016模型在四至点上的全球TEC预报图和对应的CODE TEC图进行了对比,并分别将高、中、低纬度地区的数据结果提取出来,绘制出CODETEC与IRI2016模型差值的分布直方图.结果表明:从单站、全球和中高纬度区域的角度分析,IRI2016模型表现较好.但模型描述的全球TEC分布较粗略,灵活性不高,并且在低纬度区域范围内,模型数据与CODE TEC差值的均方根值较大,模型表现较差.     

改进特征金字塔网络的遥感影像崩滑体提取

针对大多数网络存在精度低,特征冗余,计算量大,训练时间长等问题,提出密集连接特征金字塔网络(DCFPN),将特征提取网络得到的特征图通过一组并行深度可分离空洞卷积进一步计算其全局语义信息,并搭建解码上采样网络,加入连接组合特征层的结构,对遥感影像进行语义分割实现崩滑体提取,较好地解决了参数量过多,计算时间较长和精度较低等问题.通过特征金字塔网络(FPN)和DCFPN在崩滑体数据集上的大量对比实验表明,DCFPN在崩滑体语义分割方面有更高的精度并且计算量更少,训练时间更短,能够更好地为应急抢险工作.