IEU-Net高分辨率遥感影像房屋建筑物提取

房屋建筑物作为人类活动的主要场所,快速准确地将其从高分辨率遥感影像中提取出来,对促进遥感信息在防灾减灾、城镇管理等方面的应用具有重要意义。本文基于深度学习,提出了高分辨率遥感影像房屋建筑物像素级精确提取方法。首先,针对样本图像边缘像素特征不足现象,以U-Net模型为基础提出IEU-Net模型,设计了全新的忽略边缘交叉熵函数IELoss并将其作为损失函数,另外添加Dropout和BN层在避免过拟合的同时提高模型训练速度和鲁棒性。其次,为解决模型特征丰富度有限的问题,引入形态学建筑物指数MBI,与遥感影像RGB波段一同参与到模型的分类过程。最后,在模型预测时与IELoss相对应采用忽略边缘预测策略从而获得最佳建筑物提取结果。实验对比分析表明：本文方法能有效克服样本边缘像素特征不足问题并抑制道路、建筑物阴影对结果的影响,提升高分辨率遥感影像中房屋建筑物的提取精度。     

基于内容的离散余弦变换域自适应遥感图像数字水印算法

提出一种适于遥感图像知识产权保护和机密信息传递的离散余弦变换域自适应数字水印嵌入算法,该算法能够通过数字水印置乱、嵌入位置自适应选取、嵌入深度智能调节等措施,将二值水印图像信息安全地嵌入到遥感图像(纹理区)的离散余弦变换域中高频系数内.实验结果表明:该遥感图像数字水印算法不仅具有较好的透明性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克等攻击均具有较好的抗差性,整体性能优于Ho等提出的数字水印嵌入方案.     

Approaches for comparative evaluation of raster GIS-based landslide susceptibility zonation maps

Evaluation of maps generated from different conceptual models or data processing approaches at spatial level has importance in many geoenvironmental applications. This paper addresses the spatial comparison of different landslide susceptibility zonation (LSZ) raster maps of the same area derived from various procedures.     

基于滩涂围垦的海岛城市时空扩张特征研究——以舟山本岛为例

以舟山本岛为研究单元,利用1995年,2005年和2015年的遥感影像,采用生态学分析、空间统计学分析、城市扩张指数等方法来探究舟山本岛滩涂围垦活动和城市用地扩张的特点,并分析两者之间的关联。结果表明:(1)在1995—2015年的20 a间,滩涂围垦的面积不断扩大。(2)1995—2005年的滩涂资源利用以近陆域的海涂为主,2005—2015年逐渐向浅海发展。(3)1995—2015年间,城市用地面积前10 a增长强度为0.53,增长速度为3.01 km²/a,后10 a增长强度为1.46,增长速度为8.11 km²/a。(4)舟山本岛的城市发展重心在20 a间经历了一个自西向东移动而后向北跳跃的过程,各区域间协同发展,使舟山本岛经济整体性和城市功能合理性得到提升。(5)滩涂围垦形成的土地与城市用地扩张之间存在着正相关关系,且从研究数据来看两者之间发生自然演替需要时间,大约为8~10 a,人工干预可以大幅缩短这个过程所需要的时间。     

鲁东南地区"2004.07"大暴雨中尺度分析与数值模拟

对2004年7月16、17日出现在临沂市的大暴雨过程的进行中尺度分析,应用 MM5v3.6 非静力中尺度模式,用美国 NCEP 再分析资料作初始场,采用双向三重嵌套模式,进行高分辨的数值模拟.分析揭示了这次大暴雨的天气尺度背景和中尺度系统的发生和发展的结构及演变,结果表明高低空急流的有利配合为暴雨过程提供环境条件,大暴雨出现在高空西风急流轴线出口区与低空西南风急流轴向出口区北侧之间;数值模拟看出在强降水产生时,雨区上空存在较强的中-β尺度系统,该系统有强而窄的垂直上升运动、上下垂直的辐散辐合结构,强烈的对流不稳定,在对流层低层还存在对称性不稳定.低空急流提供充沛的水汽,并通过强而窄的上升运动向高层输送.     

遥感技术在区域地质调查中的应用研究进展

论述了１∶５万区域地质调查中的图像信息理论及其应用意义；讨论了遥感岩石学、影像地层学、遥感构造分析、环境地质与生态地质遥感地质解译填图的基础理论和方法；论述了影像地质界线的基本信息类型及其信息理解过程；提出了影像地质信息的多级识别方法和空间模糊叠加分析方法；最后探讨了区域地质调查中遥感技术的发展趋势。     

基于遥感和GIS的建筑物震害损失评估方法研究与实现

介绍了一种使用遥感技术进行震后损失快速评估的方法,评估流程包括震害提取和损失评估两个部分。评估方式根据需求可以分为基于震害指数的评估和基于图像分类结果的评估两种模式,前者通过震害指数与烈度的关系得到地面居民住地的宏观震害情况,结合地震应急数据进行建筑物损失评估;后者采用图像处理技术,选取典型震害样本以图像分类技术得到地面居民住地的分级分类的震害结果,然后计算参数进行损失评估。损失评估的计算根据震害提取模式而不同。这种遥感震害评估方法和计算流程结合了遥感和GIS技术,以满足实际工作需求目标,提高了震害提取的自动化程度,实现多人工作模式,通过有效率的人机交互来提高遥感震害评估的速度。     

航天INSAR复影像对的自动快速匹配

针对航天INSAR主、辅影像数据的特点，提出了加大匹配窗口、加大锚点间隔的匹配策略，以提高匹配的可靠性和速度。在匹配过程中，综合利用轨道参数和强度影像金字塔进行粗匹配，并对强度影像采用相关系数与最小二乘相结合的双向匹配方案，实现了自动、快速、高可靠性和高精度的航天INSAR复影像匹配。最后总结了航天INSAR复影像匹配的特点。     

基于DBnet和众筹策略的气象纸质表格快速数字化方法及系统

气象纸质表格历史资料有很高的科学研究价值和很重要的历史保留意义。数字档案通过数字化的方式将纸质原始资料进行收集、保存和提供各类数字信息资源。本文提出了一种“纸质表格扫描成像”+“图像碎片化处理”+“众筹识别”的快速数字化方法及系统,利用气象大数据资源,应用DBnet模型、DSCC算法等技术对纸质气象表格扫描图像进行图像碎片处理;通过用户的登录行为实现“众筹录入”,完成气象纸质表格资料的数字化档案工作。经验证,快速数字化系统的一录正确率约为99.7%,高于传统数字化人工键入的一录正确率（95.6%）;录入时效比传统数字化提高了22.2%。该系统保证了数据正确性、提高了工作效率,实现了气象纸质表格资料快速形成数字档案的目标,也为数字档案工作提供了新的思路;在新冠疫情导致传统数字化人工聚集工作模式面临较大风险的背景下,具有一定的现实意义。     

基于FPN Res-Unet的高分辨率遥感影像建筑物变化检测

针对城市土地资源变化检测工作繁杂、工作量大、自动化程度低等问题，本文提出一种基于深度学习模型的高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法，将语义分割的思想引入到遥感变化检测。基于残差结构特征较卷积层提取性能更优和特征金字塔网络多尺度预测的特点，将残差结构和特征金字塔网络融合到Unet模型中，建立FPN Res-Unet模型。该模型以Unet为基础，引入ResNet18的残差结构作为编码路径特征提取层，在每次卷积后使用边界填充，使得输入图像和输出图像尺寸一致；在解码路径每级上采样过程中，拓展支路径将特征金字塔网络融合到模型的网络主干中，将残差结构、Unet及特征金字塔网络的优点相互融合，增强了Unet的特征提取，弥补了语义分割网络对小目标检测的欠缺；在获取深层语义信息的同时关注细节信息，提高建筑物变化检测精度。实验表明，该方法在所用数据集，准确率、召回率、F₁ 3种指标均达到90%以上。