单样本对卷积神经网络遥感图像时空融合

遥感图像时空融合是一种生成兼具高时空分辨率的合成遥感数据的技术。近年来,产生了一些基于卷积神经网络的时空融合方法。这些方法效果良好,但需要较多的图像样本对训练模型,限制了它们的应用。针对此问题,本文提出了一种单样本对卷积神经网络时空融合方法（SS-CNN）。该方法以高空间分辨率图像的波段平均图像提供的空间信息激励卷积神经网络建立高、低空间分辨率图像间的超分关系,进而利用该超分关系映射求解目标高空间分辨率图像。在实验中使用两个模拟数据集和一个真实数据集对该方法进行了测试,并与两种常用的时空融合方法做了比较。实验结果表明,SS-CNN在单样本对训练的情况下,可以较好地预测地物的物候变化和类型的变化,且在异质性高、地块破碎的区域表现良好。其不足之处在于会在地物边界上会造成轻微的模糊,将来需针对此问题做进一步改进。     

结合空洞卷积的FuseNet变体网络高分辨率遥感影像语义分割

针对多模态、多尺度的高分辨率遥感影像分割问题,提出了结合空洞卷积的FuseNet变体网络架构对常见的土地覆盖对象类别进行语义分割。首先,采用FuseNet变体网络将数字地表模型（digital surface model,DSM）图像中包含的高程信息与红绿蓝（red green blue,RGB）图像的颜色信息融合;其次,在编码器和解码器中分别使用空洞卷积来增大卷积核感受野;最后,对遥感影像逐像素分类,输出遥感影像语义分割结果。实验结果表明,所提算法在国际摄影测量与遥感学会(International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, ISPRS)提供的Potsdam、Vaihingen数据集上的m_F1得分分别达到了91.6%和90.4%,优于已有的主流算法。     

基于卷积神经网络和MPGA-LM算法的阵列侧向测井快速反演方法

在大斜度井/水平井环境下,阵列侧向测井受钻井液侵入、地层倾角和各向异性等多种因素影响,导致测井响应复杂,需借助反演手段提取地层真实电阻率.然而,阵列侧向测井三维正演效率低,难以满足测井资料快速反演和油气藏快速评价的需求.为此,本文基于深度学习并联合混合多种群遗传(MPGA)与列文伯格马奎特(LM)算法建立了一种快速反演方法.首先从地层参数敏感性出发,基于严格的三维有限元正演算法,依次确定侵入、各向异性和地层倾角的敏感性大小;其次,引入深度学习和模型可视化技术,实现斜井各向异性地层阵列侧向测井响应的快速正演;最后,基于数据集分解技术和混合MPGA-LM算法,实现斜井各向异性地层电阻率剖面快速精确重构.数值模拟结果表明:斜井各向异性地层中,阵列侧向测井响应对侵入深度敏感性最高,各向异性和地层倾角次之;相较于反向传播神经网络(BPNN),二维卷积神经网络(2D-CNN)能够实现阵列侧向测井响应的快速精确计算,计算一个测井点仅需0.36 ms,精度可达99％左右;基于三层反演模型的MPGA-LM混合算法稳定性强,电阻率参数反演精度高的优点,可用于阵列侧向测井资料的快速处理.     

应用图像卷积运算提取城市范围

通过一种卷积算法,从遥感分类数据中计算城市用地比例,并以该比例作为划分城市和非城市区的阈值,进而提取城市范围。方法构建了评价提取结果的指标体系,以确定卷积模板大小和阈值的选取。以北京为研究区,利用2007年SPOT 5多光谱影像分类数据,对方法的可行性进行了验证。结合统计数据中的建成区面积,采用504种模板和阈值组合进行提取试验,讨论了模板和阈值对提取结果的影响。最终选择(205, 51)的模板和阈值组合,对城市范围进行提取。研究结果表明：(1)该方法解决了遥感监测的城市用地分布区与城市范围存在差异的问题,为城市研究基础数据的准备提供了新的方法;(2)阈值过高或过低会造成城市范围的明显缩小或扩大;较小的模板不利于消除随机误差,较大的模板则会导致结果过于平滑;(3)对于SPOT 5多光谱影像分类数据,模板大小在193—205像元(约4 km²)、阈值接近50时,提取结果最好。     

反投影全球子台网P波记录研究2010年4月14日玉树地震破裂过程

我们运用反投影远震P波研究了2010年4月14日玉树地震的破裂过程.通过台站响应函数对从IRIS下载的经过波形筛选的206个震中距在30°～95°间的台站进行选取.29个能够得到最好台站响应函数且波形相似度高的台站的记录被用于最终的反投影研究.在研究中我们运用4阶方根叠加法和2 s窗长、1 s滑动的滑动窗对总时长为10...     

结合Fourier域约束的多帧盲解卷积图像恢复算法

大气湍流严重限制了地对空光学系统的成像质量,自适应光学系统对大气湍流的补偿仅仅是部分的、有限的。当前的图像恢复技术对重建过程中的PSF施加的先验约束主要有非负性、归一化、支持域等空间域约束。这里对图像的Fourier频谱特性进行分析,将一种基于Fourier域的先验约束引入到多帧迭代盲解卷积算法中。实验结果表明,该算法可有效对模糊图像进行恢复,尤其是对强湍流观测下的重度模糊图像具有较好的恢复效果。     

联合类别筛选与重排序的交叉视角图像地理定位

针对交叉视角图像视角差异大导致地理定位精度较低的问题,本文以孪生网络为基本结构,提出了一种基于相似度学习并联合场景类别筛选与重排序的定位方法。首先,对交叉视角图像进行相似度学习,并根据相似度大小对参考遥感图像进行排序;然后,通过训练SVM分类器获取地面图像与遥感图像的场景类别;最后,基于特征相似度并利用场景类别信息与重排序实现地理定位。试验结果表明,相比传统的基于特征匹配的地理定位方法,本文方法可有效提高交叉视角图像地理定位的精度,且类别筛选与重排序对于地理定位具有有效性。     

“问题地图”智能检测发展现状与关键技术

为在保护国家领土主权和地理信息安全的前提下,促进测绘地理信息行业的发展,推进“问题地图”智能检测的研究进展,本文综述了“问题地图”检测的发展现状,分析了“问题地图”智能检测的痛点问题,提出通过地理空间大数据挖掘技术获取训练样本,构建统一的地图审查模型和计算模式等关键技术。本文对“问题地图”智能检测的进展有积极的借鉴和促进作用。     

高分遥感影像双通道并行混合卷积分类方法

高空间分辨率遥感影像拥有丰富的空间细节信息和多光谱信息。研究表明,二维卷积神经网络适于提取空间信息,而三维卷积神经网络更适于提取光谱信息。为了更好地利用空谱信息,本文提出一种双通道并行混合卷积神经网络(DPHCNN)方法,充分联合二维与三维卷积神经网络在空谱信息提取上的优势,同时引入混合注意力机制、多尺度卷积增强空间细节特征的提取能力,实现高分影像的精准分类。试验中利用高分二号影像数据集进行验证,与当前先进的深度学习分类方法相比,本文提出的DPHCNN方法在保证分类精度高、分类效率较好的同时,能在多时相影像分类中保持最高的稳健性,在综合评价上更具优势。     

基于AlexNet网络的高分辨率遥感影像建筑物提取方法研究

高分辨率遥感影像的数据源日益增长使得其成为主要的遥感数据源之一。本文研究了一种基于AlexNet网络的高分辨率遥感影像建筑物提取方法,该方法是在卷积神经网络的基础上,建立一种端到端自动提取影像中建筑等物体位置的方法:首先使用图像增广技术增加数据集的丰富性和多样性;再通过超参数搜索选择网络使用的较优参数,最终实现了遥感影像中建筑物的自动提取。实验结果表明,该方法可达到75%的提取精度;与传统方法进行定性和定量对比,该方法具有耗时少、精度高的特性,对后续城市规划、三维建模等应用有着重要意义。