变异系数降维的CNN高光谱遥感图像分类

为了实现地物精准分类,需要有效地提取与分析高光谱遥感图像中丰富的空—谱信息。提出一种适用于高光谱遥感图像分类的变异系数与卷积神经网络相结合(CV-CNN)的方法。这种新方法引入变异系数的思想来衡量高光谱遥感图像不同波段之间的相似性和差异性,从而提出类间变异系数(CVIE)和类内变异系数(CVIA)的概念。通过计算(CVIE)~2/CVIA的值来剔除高光谱遥感图像中的低效波段,然后提取每个像素的空一谱信息,并对其进行2维矩阵化操作,转化为便于卷积神经网络(CNN)输入的灰度图像,最后采用自行构建的适合于高光谱遥感图像分类的CNN模型进行分类。Indian Pines和Pavia University两组数据的实验结果表明,该方法在两种数据集下的总体精度分别达到98.69%和99.66%,有效地改善了高光谱遥感图像的分类精度。     

改进的ELU卷积神经网络在SAR图像舰船检测中的应用

随着航天技术的发展,我国SAR载荷的探测体系呈现多种类、多分辨率的发展趋势。传统的检测识别方法很难适应多分辨率、多种类的SAR图像数据,从而需要寻求一种能从多分辨率的图像数据中提取有效特征的方法。智能化发展非常迅速,本文基于SAR图像的特点,提出了改进的ELU激活函数卷积神经网络的方法,建立了结合ELU激活函数和二次代价函数的深度学习模型。同时,在训练样本中建立样本特征与所在分类中心的距离函数,用模糊支持向量机（FSVM）对提取的特征进行了分类。试验结果表明,本文方法提高了SAR图像舰船检测的抗噪性,并且检测率达到了98.6%。     

立交桥识别的CNN卷积神经网络法

OSM数据中立交桥结构的识别和分类,能够为构建多尺度模型、导航和位置服务、拥堵分析等提供重要信息。传统的立交桥识别方法依赖于人工设计的低层次特征,无法有效区分存在干扰路段的复杂立交桥结构。本文针对当前算法抗差性上存在的不足,提出了一种新的基于卷积神经网络的立交桥识别方法。该方法将矢量数据与栅格图像相结合,利用神经网络学习区分立交桥类型的高层次模糊性特征,从而对OSM中的复杂立交桥结构进行分类。试验表明,该方法有较强的抗干扰性,在复杂的立交桥形态分类中取得了良好的效果,并随着案例库的扩充和神经网络模型的优化存在进一步提升的空间。     

卷积神经网络的PM2.5预报模型

针对目前基于机器学习的PM2.5预报模型无法充分利用研究区域内其他相关站点的数据问题,该文提出了一种区域时空点数据的表示方法,并在此基础上提出了基于卷积神经网络的PM2.5预报模型。该模型利用了区域内多站点的历史PM2.5实测数据以及相应的气象预报数据,对区域内任一站点PM2.5浓度进行预报。实验结果显示,该模型在京津冀区域内能对未来至少3d内的PM2.5浓度进行较高精度的预报。与基于单站点的前馈神经网络预报结果对比表明,对区域整体污染及气象状况建模的卷积神经网络模型预报精度更高。该模型对区域内所有站点的预测结果与地面实测值的分布基本一致,表明了该模型具有对区域内PM2.5浓度进行时空预报的能力。     

联合VDSR和SBGFRLS的海岛水边线快速分割方法研究

针对现有方法在海岛水边线分割时存在的效率低和精度差等问题,联合图像超分辨率重建(VDSR)模型和二值化高斯滤波水平集(SBGFRLS)模型,提出了一种海岛水边线的快速分割方法,该方法包括:①利用NDWI指数扩充及训练VDSR模型,构建用于海岛水边线分割的超分辨率遥感图像;②利用全局灰度密度分布函数优化符号压力函数,改进...     

2020年Mw7.7加勒比海地震:反投影成像确定的一次超剪切事件

利用反投影方法,使用美国阿拉斯加台网的远场P波垂直分量地震数据,对2020年1月28日M_W7.7加勒比海地震的破裂过程分两个频段(0.2~1.0 Hz,0.5~2.0 Hz)进行成像.结果显示,地震沿西向单侧近线性破裂,破裂规模约为250 km,破裂时长约为98 s,平均破裂速率约为2.55 km·s^-1.破裂的瞬时速率存在明显波动,在大约53~62 s达到约6 km·s^-1,超过了所在深度的S波速度,为超剪切破裂.地震在5~15 s,21~30 s和66~79 s存在三个高频能量释放峰值,相应时段破裂速率较低,破裂能量得以在局部区域集中释放.破裂一直延伸至大洋中脊附近受阻挡而停止,转换断层几乎完全破裂,释放了加勒比板块和北美板块之间由于相对运动而长期积累的应力.发震断层特殊的空间几何特征和长期积累的应变能,为此次超剪切破裂事件的发生提供了断层几何和动力条件.     

火星快车HRSC线阵推扫式影像地面点反投影快速融合

欧空局火星快车上的HRSC高分辨率立体测绘相机,可同时获取火星表面全色与多光谱影像。其全色影像分辨率高于多光谱影像,通过融合处理可以生成火星表面高分辨率多光谱影像。基于严密几何模型对HRSC影像进行几何纠正是融合处理的基础,本文结合HRSC线阵传感器行中心投影的特点,设计了一种基于地面点反投影快速算法的影像融合方法,利用物方投影面的几何约束实现地面点反投影的快速解算以及HRSC线阵影像的高效率几何纠正;然后基于IHS融合变换方法实现金色与多光谱影像的像素级融合。对火星快车HRSC影像不同地形数据进行试验,验证了本文算法的正确性、高效性。     

集成时空邻近与卷积网络车道级高精度定位算法

提高车道水平定位精度是智能交通系统发展的重要技术之一。本文提出了一种新的车道级定位方法——时空邻近卷积神经网络(STP-CNN),利用时空附近(STP)动态细化候选匹配道路,再进一步采用个性化卷积神经网络(CNN)自适应识别最优匹配车道。该方法通过优化集成GPS、车速和惯性测量单元等参数,实现了厘米级和车道级车辆位置的平滑估计。试验结果验证了该方法的可行性和有效性。     

井下巷道地磁匹配特征的CEA卷积增强的分析

针对井下某些巷道地磁空间变化平缓,地磁匹配概率低的问题,构建了井下巷道地磁卷积增强算子（convolution enhancement algorithms, CEA）,进行地磁匹配前的目标区域和匹配向量的卷积增强预处理,去除数据噪声和增强识别特征。以Laplace、高通滤波（High Pass）、索伯尔滤波（Sobel）图像卷积算子为基础,通过列向量特征的锐化处理,建立了井下巷道地磁卷积增强的Laplace、High Pass和Sobel卷积算子模板。选取某金矿4个巷道的地磁数据,开展了CEA算子卷积前后的均方差算法地磁匹配定位的仿真试验。试验结果表明,CEA算子卷积可以增强匹配序列和地磁图的地磁空间特征,降低了匹配数据中的噪声影响。在数据CEA卷积前后的地磁统计特征对比中发现,Laplace算子不仅保持了原有地磁图变化特征,还增大了数据空间变化的差异度,降低了相关性,效果明显。特别是600 nT的高噪声干扰匹配试验中,Laplace算子卷积能够降低噪声对地磁定位扰动影响,有效提高了地磁匹配定位的概率和精度,具有较强的鲁棒性,适合作为井下巷道地磁匹配的数据预处理模型。     

顾及邻近关系的NPP/VIIRS序列影像时空插值方法

针对可见红外成像辐射仪(visible infrared imaging radiometer suite,VIIRS)月度夜光遥感影像的数据缺失问题,提出一种利用地物邻近关系相关性的像元时空插值方法,以时、空关系互相作为约束条件,将时序变化一致性较好的像元数据作为空间插值的参考,将空间关系一致性较好的月度数据作为时序插值的参考,通过构建不同的卷积核, 在时序和空间维度分别对初步插值结果进行卷积运算,求得待插值像元的时空插值。以2015年江苏省月度夜光遥感影像修复为例,对不同维度时空插值方法进行对比分析,结果表明, 空间维度插值虽然顾及到像元的空间关联性,仍无法满足数据大范围缺失的插值要求,插值结果整体偏低;时间维度插值考虑到像元的时间趋势性,插值精度较空间维度插值有一定提高,但部分月份插值结果有较大偏差;相对于三次Hermit插值,时空插值方法获得的月度影像灯光亮度总和的最大相对误差、年度影像灯光亮度总和相对误差以及逐像元差值均显著降低。总的来看,所提时空插值方法在插值过程中同时顾及到VIIRS数据的时间趋势平稳性和空间结构稳定性,影像插值精度提高明显,且对待插值月份前后时序数据没有严格要求,更具有广泛性。