一种基于改进实例分割模型的路面裂缝检测方法

为了解决现有裂缝识别算法准确度不高、检测与分割任务不能同时进行等问题,提出了一种基于改进型Mask R-CNN模型的路面裂缝识别方法。首先,建立裂缝数据集并进行标注,然后使用Mask R-CNN模型对裂缝数据集进行训练和测试,并对模型中锚点的长宽比进行调整,实现在裂缝定位的同时对生成的检测框内的裂缝像素进行分割;其次,针对Mask R-CNN模型生成的裂缝检测框不精准的问题,设计了C-Mask R-CNN多阈值检测方法,通过结合级联不同阈值的检测器来提高候选框质量,实现高阈值检测下的裂缝精准定位;最后,对改进后的模型进行一系列的优化参数和实验对比,并验证所提模型的有效性。实验结果表明,C-Mask R-CNN模型检测部分的平均准确率均值（mean average precision,mAP）达到0.954,与改进前模型相比提升了9.7%,分割部分的mAP达到0.935,与改进前相比提升了13.0%,识别效果较好。综上所述,C-Mask R-CNN模型可以较为完整地对裂缝进行定位及提取,识别精度较高。     

TM遥感影像矿化蚀变信息提取方法研究

以青海芒崖多金属矿化区为例,在ENVI软件的支持下,利用掩摸+主成分分析方法从TM多光谱遥感影像中提取与金属矿化有关的铁化、泥化蚀变遥感信息异常,并结合地质资料,区划成矿远景和圈定找矿靶区,取得了很好的实际应用效果。     

小波变换改进的MASK匀光算法

针对单幅遥感影像内部所产生的亮度不均匀现象, 提出了一种基于小波变换改进的MASK匀光算法。该方法在利用小波变换获得不均匀背景图像的过程中, 对小波系数进行了自适应非线性改进, 克服了直接利用分块取均值获取背景影像的不足, 试验表明该算法能够较好地解决单幅遥感图像中亮度不均匀的现象, 具有较强的实用性。     

多因素严重干扰区成矿围岩蚀变信息的计算机图像处理──以加拿大西北某地找金实践为例

本文从分析ＴＭ各波段图像信息特征入手，在冰雪和植被等环境因素干扰严重的地区，试验应用了图像掩膜、波段比值、主成分分析等技术，成功地从ＴＭ图像中提取了与金成矿有关的蚀变围岩信息。在此基础上，进一步研究了蚀变与断裂构造和围岩类型的关系，确定了金矿找矿远景区。     

改进Mask RCNN的盾构隧道渗漏水检测方法

渗漏水是盾构隧道结构存在潜在损伤或缺陷的重要表征,快速、准确检测出渗漏水位置,对隧道安全运营和维护具有重要意义。现有的方法大多采用光学影像对隧道渗漏水进行检测,受隧道内空间和光线条件限制,难以获得高质量病害图片。因此,本文提出了一种基于激光点云数据与改进Mask RCNN相结合的渗漏水检测方法。首先对激光点云反射强度进行修正;然后生成灰度图像并建立渗漏水病害数据集;最后在Mask RCNN算法中引入空洞卷积和变形卷积,实现了隧道渗漏水病害的快速检测。利用某地铁采集的数据进行验证,结果表明,本文提出的改进Mask RCNN算法相较于原始算法和FCN算法检测精度均有明显提升,在盾构隧道渗漏水识别方面性能表现较好。     

改进的航摄影像Mask匀光算法

针对航摄影像中存在高亮区域和大面积阴影等灰度剧烈变化区对匀光影像造成的灰度失真现象,本文对Mask匀光算法中的背景影像生成方法进行了改进,通过使用扩张吞噬算法明显改善了背景影像的质量。经对带有高亮度屋顶、高亮度水体和大面积阴影等特殊区域的航摄影像匀光实验表明,本文方法较现行Mask匀光方法具有更好的匀光效果,不但有效消除了特殊区域交界处影像的灰度失真现象,而且明显增强了暗区影像的纹理清晰度。     

风云三号D星MERSI-II陆地气溶胶反演定量能力评估

风云三号卫星搭载的中分辨率光谱成像仪MERSI（MEdium-Resolution Spectral Imager）与NASA的MODIS属于同类型传感器,大多数通道设计相似,具备气溶胶反演的能力,但目前还没有精度可靠、稳定且全球适用的业务化气溶胶产品可供使用。本文借鉴MODIS暗目标DT（Dark target）算法思想,针对新发射的风云三号D星搭载的升级版MERSI-II传感器,构建全球适用的陆地气溶胶反演算法。为测试MERSI-II传感器气溶胶反演的定量能力,并与MODIS气溶胶产品具有可对比性,本文算法设计尽可能与DT算法在各方面处理相一致,主要在两个方面进行了改进与优化：（1）考虑到传感器波段设置差异,给出了针对MERSI-II的地表反射率估计模型;（2）改进内陆水体判别方法,解决DT算法雾霾漏反演的缺陷。通过将单景反演结果与MODIS气溶胶产品对比,反演结果的空间分布和值域大小均具有较好的一致性,相关系数达到0.9以上;有效地实现雾霾高值区反演,而MODIS产品在该区域漏反演。通过对3个月份全球数据反演试验,利用AERONET地基站网观测数据对结果进行验证,落入期望误差EE=±（0.05+0.15τ）范围的点数达到65.14%,接近2/3的要求,相关系数达到0.866,整体具有较高的验证精度;MERSI幅宽大于MODIS,加之本文像元掩膜的改进,使得MERSI反演像元数增加更多,匹配的验证点比例较MODIS高出20%左右。进一步将月平均结果与MODIS进行对比,空间分布一致性较好,反演结果大小对比相关性较好,相关系数达到0.93左右。表明本文针对MERSI-II气溶胶反演算法结果已接近国际同类型产品的精度要求,将为全球长时间序列气溶胶观测有提供重要补充。从而印证了MERSI观测数据已具有较好的定量应用能力,传感器性能、定标等正在逐渐走向成熟。     

南昌地区不透水面信息自动提取

随着城市化进程的不断加速,不透水面成为一种十分关键的地表覆盖类型之一,如何快速获取高精度的不透水面信息成为目前遥感研究的重点话题。考虑不透水面构成复杂、光谱曲线复杂的特征,本文基于决策树思想,通过建成区指数(BUAI)、改进的归一化水体指数(MNDWI),制作研究区植被、水体掩膜,并根据研究区土壤反射光谱特点制作研究区土壤掩膜。通过基于决策树思想的提取模型,结合掩膜文件,逐步剔除透水面,得到不透水面信息。结果表明:该模型提取的不透水面信息总体精度达到了98.27%,Kappa系数为0.86。通过和实地信息对比分析,认为该模型提取结果较为可靠,适用于大范围地区的不透水面信息提取。     

大兴安岭林区无人机可见光影像散发枯立木识别算法

枯立木识别对森林资源管理,生物多样性保护,以及森林碳储量变化评估具有重要价值.无人机高分辨率影像为枯立木调查提供了较为便捷的方式.现有枯立木识别算法多依靠拥有红边、近红外波段的多光谱影像来实现.相比于多光谱相机,消费级无人机通常搭载的是用于获取可见光(RGB)影像的普通数码相机,较少的波段信息为基于RGB影像的枯立木自...