结合多光谱影像降维与深度学习的城市单木树冠检测

多光谱数据的降维处理对基于深度学习的单木树冠检测研究有重要意义,如何使用合适的降维方法以提高单木检测的精度却少有研究讨论。本文使用无人机搭载多光谱相机进行航拍作业,采集研究区内银杏树种多光谱影像。将原始多光谱影像通过特征波段选择、特征提取、波段组合的方法生成5种不同的数据集用于训练3种经典的深度学习网络FPN-Faster-R-CNN,YOLOv3,Faster R-CNN。其中由波段组合方法得到的近红外、红色、绿色波段组合在不同类型的目标检测网络中都有最好的检测结果,其中FPN-Faster-R-CNN网络对银杏树冠的检测精度最高为88.4%,由OIF指标得到的蓝色、红色、近红外波段组合信息量最高,但在所有网络中的平均检测精度最低,仅为79.3%。实验结果表明：在不同波段降维方法中,若降维后的影像中目标物体的色彩与背景差异较明显,且轮廓清晰,则深度学习网络对树冠的检测可获得较好的结果。而影像自身的信息量则对深度学习网络的树冠检测能力的提升作用有限。本研究中针对多光谱影像的降维方法分析,为基于深度学习的单木树冠检测研究提供了重要的实验参考。     

南海珊瑚岛礁遥感分类体系和解译标志

南海珊瑚岛礁远离大陆且面积较小,高分辨率遥感技术已成为大范围进行珊瑚岛礁监测的重要手段,而建立适用的遥感分类体系和解译标志是进行珊瑚岛礁遥感监测的基础.本文综合考虑珊瑚岛礁的形成机制、珊瑚礁形态和高分辨率遥感影像上珊瑚岛礁图斑的可解译程度等因素,制定应用于珊瑚岛礁高分遥感监测的分类体系,将珊瑚岛礁分为珊瑚岛、沙洲、干出...     

基于IE的羊八井中子监测器数据实时发布系统

介绍了基于IE(Internet Explorer)浏览器的西藏羊八井中子监测器数据发布系统, 具体描述了系统结构和工作界面、 网络服务器的工作原理、 快视图输出界面和数据输出界面运行的流程, 以及这两种输出界面在网络服务器中所涉及到的参数设置和数据库访问, 相关shell文件及快视图生成软件的编制。     

龙口市20年间海岸带变化的遥感监测

利用龙口市20年(1984～2004)来的12个时相的遥感图像,采用数字图像处理技术和目视解译方法提取了不同年代的海岸线、高潮线和低潮线。通过与基准线和人为因素的对比分析,研究海岸带的时空变化规律,及影响海岸带时空变化的主导因素。研究结果表明,龙口市海岸带总体变化趋势是:除人工海岸外,海岸带趋于向陆地移动,岸滩变窄、变低,潮间带变宽、坡度变缓,防潮能力下降;人类活动是导致海岸带时空演变的最根本因素,包括沿海基础设施的建设、农业结构的调整、采砂业的无序发展。其次是自然因素,包括沿岸流侵蚀与堆积以及海水入侵等。     

东亚西太平洋岩石圈三维结构及其地幔动力学

欧亚大陆及其边缘海地区是由约30多块尺度不同、形成时代和性质各异的板块或地块拼合而成。这些岩石圈板块或地块经过长时间的漂移,多次聚合与分离,碰撞与增生,在新生代最后形成现代的拼合欧亚大陆。欧亚大陆及其边缘海的板块或地块可以分为以下六类:(1)前寒武纪巨型克拉通地块及地盾;(2)前寒武纪小型克拉通地块及板块;(3)显生宙造山带及汇聚地块;(4)陆陆碰撞型地块及造山带;(5)新生代边缘海海盆;(6)大陆裂谷盆地及增生地块。高分辨率地震面波层析成像,显示同一类型的板块或地块的岩石圈和软流圈的速度结构十分相似,呈现出其独有的速度分布特征。不同类型板块或地块的速度结构有重大差异。直到400km深度,各个板块和地块的横向差异才逐渐减小。一般而言,前寒武纪克拉通板块及地块的岩石圈巨厚具有高速性质、软流圈很薄或不存在;边缘海、造山带等区域岩石圈较薄和速度较低,软流圈发育。根据欧亚大陆及边缘海地区天然地震层析成像,人工地震剖面数据及其他有关资料,建立了欧亚大陆及其边缘海岩石圈模型。     

基于深度学习模型的城市高分辨率遥感影像不透水面提取

不透水面是衡量城市生态环境状况的重要指标。城市土地利用的复杂性和不透水表面材料的多样性,导致直接从高分辨率遥感影像中提取不透水表面具有挑战性。针对城市尺度高分辨率遥感影像的不透水面提取要求,本文提出基于深度学习的城市不透水面提取模型。首先,利用深度卷积神经网络对影像特征进行提取;然后,根据其邻域关系构建概率图学习模型,进一步引入高阶语义信息对特征进行优化,实现不透水面的精确提取。本文选取武汉市为实验区,以高分二号卫星遥感影像作为数据源,完成了不透水面专题信息提取,其中自动提取准确率在建成区为89.02%、在城乡结合部为95.55%。与随机森林（RF）和支持向量机（SVM）等经典方法对比,结果表明深度学习不透水面提取方法有较高的提取精度和细节准确性,建成区的总体精度相比于RF和SVM算法分别提升2.18%和1.68%。最后,对武汉市各主要行政区不透水面信息进行统计和分析,结果表明其中江汉区和武昌区2个核心主城区不透水面占比超过60%,并对武汉市现状和发展规划特点进行了讨论。本文研究成果可为海绵城市和生态城市的建设提供基础技术支撑和数据参考。     

Threshold of motion and settling velocities of mollusc shell debris: Influence of faunal composition

Bioclastic particles derived from mollusc shell debris can represent a significant fraction of sandy to gravelly sediments in temperate and cool‐water regions with high carbonate productivity. Their reworking and subsequent transport and deposition by waves and currents is highly dependent on the shape and density of the particles. In this study, the hydrodynamic behaviour of shell debris produced by eight mollusc species is investigated for several grain sizes in terms of settling velocity (measurements in a settling tube) and threshold of motion under unidirectional current (flume experiments using an acoustic profiler). Consistent interspecific differences in settling velocity and critical bed shear stress are found, related to differences in shell density, shell structure imaged by scanning electron microscopy and grain shape. Drag coefficients are proposed for each mollusc species, based on an interpolation of settling velocity data. Depending on the shell species, the critical bed shear stress values obtained for bioclastic particles fall within or slightly below empirical envelopes established for siliciclastic particles, despite very low settling velocity values. The results suggest that settling velocity, often used to describe the entrainment of sediment particles through the equivalent diameter, is not a suitable parameter to predict the initiation of motion of shell debris. The influence of the flat shape of bioclastic particles on the initiation of motion under oscillatory flows and during bedload and saltation transport is yet to be elucidated.     

基于少量控制点的Radarsat-2影像快速几何纠正技术研究

Radarsat-2卫星依据其搭载的GPS接收机可实现3倍中误差小于60m的精确实时定轨。由此本文提出依据其影像元数据信息实现快速几何纠正的方法,该方法利用少量的几个控制点来消除Radarsat-2影像与待纠正参考系间的系统误差。从而实现Radarsat-2影像的快速几何纠正。本文并依据SAR斜距成像原理的纠正公式和实地采集的GPS数据,验证了元数据中所提供RPF模型的内部精度和外部符合精度。通过实验验证了本快速纠正技术可以获得中误差小于2个像素的平面几何纠正精度。     

结合空间辅助面特征的区域自动配准

提出了一种新的基于空间辅助面特征的主被动遥感影像区域自动配准方法,该方法借鉴了全局区域配准高精度与局部区域配准低复杂度的算法特征,采用正、反函数变换法提取具有相同角度和尺度的空间特征,并采用归一化互相关系数法定义灰度相似性,通过构建空间辅助面,将空间特征和灰度相似性有效地结合起来,共同用于影像的自动配准。文中选取了SPOT与ASTER影像、ASAR和ASTER影像两组数据进行实验,并提取基准影像和配准后待配准影像的不同部位相间拼接形成结果图,从中可以看出各种地物在拼接处表现自然平滑。实验结果证明,该方法简单易行,且配准精度较高。     

采用小波和分形维的高光谱遥感影像特征提取

由于omis影像128个波段间具有较强的相关性,可对高光谱响应曲线采用小波分解,用噪声较小波段的部分高频信息代替噪声较大波段的相应高频信息对其进行小波降噪。再对降噪后的影像采用db4函数进行7级小波分解,对各级小波系数取一范数后,用最小二乘法对各级分解对应的范数在半对数坐标系下线性拟合,根据直线斜率求取各像元分维值,最后实现分类。通过实验,证明了此方法的有效性。