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建筑物变化检测在城市环境监测、土地规划管理和违章违规建筑识别等应用中具有重要作用。针对传统孪生神经网络在影像变化检测中存在的检测边界与实际边界吻合度低的问题,本文结合面向对象图像分析技术,提出一种基于面向对象孪生神经网络(Obj-SiamNet)的高分辨率遥感影像变化检测方法,利用模糊集理论自动融合多尺度变化检测结果,并通过生成对抗网络实现训练样本迁移。该方法应用在高分二号和高分七号高分辨率卫星影像中,并与基于时空自注意力的变化检测模型(STANet)、视觉变化检测网络(ChangeNet)和孪生UNet神经网络模型(Siam-NestedUNet)进行比较。结果表明:(1)融合面向对象多尺度分割的检测结果较单一尺度分割的检测结果,召回率最高提升32%,F1指数最高提升25%,全局总体误差(GTC)最高降低7%;(2)在样本数量有限的情况下,通过生成对抗网络进行样本迁移,与未使用样本迁移前的检测结果相比,召回率最高提升16%,F1指数最高提升14%,GTC降低了9%;(3) Obj-SiamNet方法较其他变化检测方法,整体检测精度得到提升,F1指数最高提升23%,GTC最高降低9%。... 相似文献
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在空间域偶层位法的基础上,研究了完整的频率域偶层位曲面位场处理和转换方法.该法可应用于平面或曲面、规则网或非规则网的位场数据处理和转换.通过对偶层面z坐标和计算面z坐标平移不同的量来加速正演快速收敛和保证反演稳定、快速收敛;提出了适合于不规则网曲面处理和转换的核心算法——单点快速Fourier变换;提出了频率域不规则网曲面处理和转换方法技术.通过以上技术措施解决了大数据量特别是曲面不规则网的位场处理和转换问题,模型试算以及实际资料处理验证了该方法的应用效果. 相似文献
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大数据正在改变捕捉和分析人类活动与行为的方式。多种新兴数据渠道不断涌现,为旅游领域研究提供了大量具有潜在应用价值的数据,克服了传统旅游研究中普遍存在的数据不足问题。本文以地理大数据的研究前沿为基础,明晰地理大数据在旅游领域人类旅游活动、旅游地理环境、旅游人地关系3个方面的理论支撑重点,梳理人类旅游活动/行为数据(UGC、设备数据、交易数据)和旅游地理环境数据(POI、客观环境数据)等地理大数据在旅游领域的创新应用,探讨地理大数据在理论研究更新、多源数据融合、分析方法突破3个方面的挑战和展望,为旅游领域时空认知、理论支撑、建模方法、分析框架等方面研究的深入开展提供一定参考。研究建议在理论上需要将科学研究范式标准化系统化,结合不同的事件和场景创造基于“过程-结构-机制”的中国旅游地理解释体系;数据上需要向大数据与其他数据的互补结合转变;分析技术需要向提高分析方法自适应性、涉入旅游现象特殊性变量的方向转变。 相似文献
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