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基于U型卷积神经网络的航空影像建筑物检测 总被引:1,自引:2,他引:1
经典的卷积神经网络结构在前向传播过程中分辨率不断下降,导致仅采用末层特征时难以实现建筑物边缘的精确分割,进而限制目标检测精度。针对该问题,提出一种基于U型卷积网络的建筑物检测方法。首先借鉴在图像分割领域中性能出色的神经网络模型U-Net的建模思想,采用对称式的网络结构融合深度网络中的高维和低维特征以恢复高保真边界;其次考虑到经典U-Net对位于特征金字塔顶层的模型参数优化程度相对不足,通过在顶层和底层两个不同尺度输出预测结果进行双重约束,进一步提升了建筑物检测精度。在覆盖范围达30 km2、建筑物目标28 000余个的航空影像数据集上的试验结果表明,本文方法的检测结果在IoU和Kappa两项关键评价指标的均值上分别达到83.7%和89.5%,优于经典U-Net模型,显著优于经典全卷积网络模型和基于人工设计特征的AdaBoost模型。 相似文献
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1997年9月23日~10月8日,在甘肃省安西—敦煌地区用Y11B航空物探(电/磁)综合站和GPS导航定位进行了地下水勘查试生产工作。用均匀大地模型,结合已知的水文地质资料,初步圈定了淡水区、过渡类型水区、咸水区和苦水区及泉水湖。所推断的水质和土壤含盐量与大的水文地质单元和1:20万水文地质普查报告都吻合得很好,且细节更为清楚。对差异较大的地方做了分析和解释。 相似文献
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基础地理信息的更新,是保证地理信息系统现势性的充要条件.卫星遥感影像数据具有周期短、信息丰富、现势性强等特征.利用卫星影像数据来更新基础地理信息数据是一种行之有效的方法.如何利用遥感数据融合技术,将多传感器获取的各种影像数据中所含的信息优势有机地结合起来,更是成为目前研究的热点.利用航空影像和Landsat多光谱波段影像进行数据融合,能够有效地提高影像空间分辨率,以获取更高质量的信息. 相似文献
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在深入研究Oasis Montaj平台特点的基础上,对已有的处理功能进行移植、优化,并开发了新的功能,集成为航空物探数据处理软件系统。这里就系统的整体架构、主要功能及其实现方法进行了详细介绍。通过大量的数据处理证明了该系统具有集成度高、实用性强、运行效率高、稳定性强、易操作、容错性强等诸多优势,能极大地提高数据处理的效率和质量。 相似文献
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汶川地震灾后农田和森林植被恢复遥感监测 总被引:1,自引:1,他引:1
2008年汶川8.0级特大地震对当地的生态系统造成了极大的破坏,为了评估5年来灾区农田和森林植被的恢复情况,利用逐年机载高分辨率遥感影像,结合星载遥感数据和地面调查数据,开展了灾区农林植被恢复状况监测。在农田恢复监测方面,结合2008年地震发生后以及2013年5月中旬的机载高分辨率遥感数据,采用目视解译的方式对汶川地震中受损农田的恢复状况进行监测与评估,同时利用GVG(GPS、Video和GIS)农情采样系统的作物种植成数调查结果,分析了灾后作物种植结构的变化。结果表明,灾区1592 ha受损农田,5年后仅有约17.5%得到了恢复和耕种使用。就耕地利用强度而言,重灾区耕地利用率较高,作物种植结构没有发生重大变化。在森林恢复状况监测方面,对典型区(岷江干旱河谷区和盆周山地区的3个重点区域)采用目视解译方式识别出森林变化,并结合大区域尺度规一化植被指数(NDVI)时间序列变化分析,对整个灾区的森林损毁和恢复情况做出评价。监测结果显示,汶川县、什邡市和绵竹市的森林植被恢复情况总体较好,但是一些坡度较大的损毁区、次生灾害频发区的森林尚未恢复,大区域尺度的统计结果显示,地震重灾区的46381 ha重度损毁森林植被和177025 ha中度损毁森林植被区域,完全恢复的区域占13.52%和25.84%,部分恢复的区域都占到50%。在自然恢复较为困难的区域,如汶川县中部和东北部、都江堰市北部、彭州市北部、什邡市北部、绵竹市北部、安县北部及北川县南部等,需要加强人工干预。遥感监测方法既适用于震后的农田和森林恢复状况动态监测,也适用于其他自然灾害发生时对灾区农田和森林植被破坏状况进行应急监测,具有实际应用价值和良好的发展前景。 相似文献
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介绍基于直接数字合成技术(DDS)研制的正弦激励源系统工作原理,运用matlab-simulink仿真模块仿真正弦激励源数据,结果表明,幅值稳定性可达到10-6~10-7,频率稳定性达到10-4,该系统能解决以往正弦电路中幅值稳定度和高频时频率稳定度差的问题,提高航空重力仪的观测精度。 相似文献