改进Faster R-CNN的遥感图像多尺度飞机目标检测

为了提高遥感图像中多尺度飞机目标的检测精度,本文提出一种基于改进Faster R-CNN的遥感图像飞机目标检测方法。该方法借助多层级融合结构,将深层次的语义特征与浅层次的细节特征相结合,生成多种尺度的既具有精确的位置信息又具有深层次的语义特征的特征图;再借助Faster R-CNN的多尺度RPN (Region Proposal Network)机制,通过对RPN中候选区域尺度的修正,从而提高遥感图像中多尺度飞机目标的定位精度;最后利用Faster R-CNN的分类回归网络,得到飞机目标检测结果。在高分辨率遥感图像中进行了实验,对3种特征提取网络ZF、VGG-16以及ResNet-50进行改进,改进后的精度分别提高了11.34%、9.87%以及1.66%,并且生成的检测框更加贴合飞机目标。实验结果表明,本文方法适用于遥感图像多尺度飞机目标检测,在提高目标定位精度的同时降低了目标漏检现象。     

基于遥感影像的青海省环境变化监测

本文通过对遥感影像的分析,针对土地利用及植被变化情况,利用优化的K-means算法对青海省环境变化进行检测,以此对土地的利用进行合理的规划,以期实现可持续发展。同时将试验结果与外业实际结果及当地政策规划进行比对,结果显示文中算法对土地的变化和未来走势预测准确率超过75%,从而验证了监测方法的可行性。这不仅保证了在经济发展的同时能够合理地使用土地资源,而且能对环境进行有效的保护。     

复杂环境下地基SAR粗差探测及应用

雷达视线受施工机械等的间断遮挡导致部分影像产生相位奇异值,从而造成解缠错误及误差传递,简单的相关影像处理难以识别受遮挡影像。本文提出了改进的基于小波变换的信号奇异性检测方法,通过对地基SAR PS点时序相位特征进行分析,将遮挡影像识别转化为粗差探测问题;由PS点相位序列与影像位置关系,根据测区PS点相位序列的奇异点集合得到受遮挡影像集;最后将受遮挡影像剔除后得到的地基SAR监测结果与精密全站仪、水准与游标卡尺数据进行对比分析。结果表明：本文提出的方法用于受遮挡影像的识别是可行的,解决了地基SAR在实际工程应用中可能存在的影像遮挡带来的测量数据含有粗差的问题,提高了监测区域伪影像检测的效率与准确性。     

基于卷积神经网的CCTV视频中排水管道缺陷的智能检测

作为地下空间信息测绘工作的一个重要部分,基于排水管道内部测绘信息的管道缺陷检测越来越受到人们的重视。CCTV技术是一种广泛使用的排水管道内部测绘与缺陷检测技术。近些年基于卷积神经网的人工智能技术在图像识别中取得了巨大成功,受此启发,提出了一种基于卷积神经网络的排水管道缺陷的检测方法,以提高CCTV视频中的管道缺陷检测的自动化和智能化。试验证明了该方法的有效性,其在缺陷识别的准确率和召回率及识别速度上均满足了排水管道缺陷智能检测的需要;同时该方法也已经在深圳市的排水管道检测中得到广泛的应用。     

舒适度测量仪探测系统开发

舒适度测量仪探测系统主要由采集器、传感器、支架、供水系统、通信模块、数据采集软件6个部分组成.除通信模块之外,其他5个部分都是全新设计.采集器是系统的核心,负责数据的采集、处理和传输;数据采集软件安装在中心服务器上,负责数据的采集、处理、显示和存储,并能远程监测和遥控探测现场的设备.此外,对舒适度的相关理论进行分析,给出适合广州地区的舒适度指数分级标准,并对舒适度测量仪探测数据进行分析.近一年的试运行表明,系统运行稳定、探测数据可靠、适合业务组网的要求.     

反向VSP透射层析成像法在岩墙松动层检测中的应用

通过实例介绍了反向VSP透射层析成像方法的基本原理、数据采集和资料处理方法。利用该方法在检测岩墙松动层厚度中取得了很好的勘探效果。     

GPM双频降水测量雷达对降雪的探测能力分析

以双频降水测量雷达为主载荷的GPM卫星于2014年2月发射升空。由于轨道倾角以及仪器通道的设置,大大提升了对弱降水和降雪的探测能力。通过四次降雪个例,分析比较了双频降水测量雷达的三种扫描模式(Ku,KaMS和KaHs)对降雪探测能力的差异。结果表明:DPR相态产品和地面实际观测结果比较一致,固态降雪温度-0.5℃并且降雪发生时的风暴顶高度大多6 km。Ku波段雷达由于仪器灵敏度的大幅提高.对降雪的综合探测能力最强,而KaMs和KaHS也具有特定的作用。此外,为了保证衰减订正的精度,和非降雪部分的衰减相比,需要主要提高降雪衰减尤其是混合相态湿雪的衰减订正精度。     

遥感蚀变信息检测中背景与干扰问题研究

在不同自然景观区的遥感蚀变信息检测中,背景与干扰是2个复杂而又容易混淆的研究对象。本文结合光谱混合模型理论与随机变量概率分布相关理论,深入分析了遥感数据的光谱空间几何结构特征(重点剖析二维散点图),系统研究了背景与干扰的关系、复杂度以及干扰地物类型的划分等问题。这些问题的探讨为遥感蚀变信息检测的最佳方案设计和蚀变信息潜在性评价与准确提取提供了技术思路。     

汶川地震灾后农田和森林植被恢复遥感监测

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。     

顾及形态特征和语义信息的双线道路识别方法

双线道路识别与提取是城市路网综合的关键。提出了一种城市双线道路提取的方法。在构建好的道路网眼的基础上,综合考虑双线道路网眼形态特征以及构成网眼路段之间的语义相似度,设计了识别双线道路网眼的综合指标。通过判断网眼综合指标确定最终的双线道路网眼,最后根据识别出的双线道路网眼提取出双线道路。实验表明,该方法能有效提取出城市道路数据中的双线道路。