基于卷积神经网络和数据融合的筏式养殖区提取

准确提取海水筏式养殖区信息对于海洋资源管理和环境监测具有重要意义,但是筏式养殖区养殖筏因淹没于水中常出现数据弱信号区域的现象,导致仅凭光学影像提取精度较低。因此,本文以威海荣成湾为研究区域,通过添加通道注意力机制改进U-Net神经网络并结合高分2号光学影像光谱信息以及高分3号雷达影像纹理信息,尝试提高筏式养殖区提取精度。结果表明：（1）无论是对于单一的光学影像还是光学和雷达影像融合影像,添加通道注意力机制的U-Net神经网络预测结果总体精度都会提高,提高幅度在2.21%～4.12%之间。（2）利用改进后的U-Net神经网络处理融合数据,总体精度达到95.75%,相对于仅用高分2号影像的精度高4.3%;(3)对于弱信号区域,利用改进网络以及融合数据提取的总体精度和Kappa系数分别为91.61%和0.827 7。该方法可以对海洋筏式养殖区弱信号区域进行有效提取,能够为海洋养殖面积统计以及海洋环境检测提供技术支持。     

农旅融合背景下的汉王镇绿色基础设施优化方法研究（英文）

绿色基础设施作为一项维护生态环境的重要举措,其对产业的发展、经济的增长也具有明显的作用。目前传统的绿色基础设施构建方法是基于垂直和水平生态过程相结合的方法,对于生态系统复杂性以及绿色基础设施对于产业的带动作用考虑不足。如何在考虑到生态系统复杂性的同时发挥绿色基础设施对于产业的带动作用,是本文研究的重点。汉王镇作为我国极具代表的农旅产业主导型村镇,近年来村镇生态安全格局破坏较为明显,绿色基础设施没有发挥出对于产业的带动效应。因此本文以汉王镇为研究区,以第三次全国土地调查数据为基础,结合相关统计数据,从农、旅产业角度出发,以生态系统服务为桥梁,对现有的绿色基础设施构建方法进行优化完善,最终根据优化结果提出优化策略。研究结果表明：（1）优化方法能够较全面地考虑到环境因素的影响,并且将生态服务价值以货币的形式客观地反映出来,以直观的价值来反映生态环境保护的重要性,加强广大人民对于生态环境保护的意识。（2）生态因子选择考虑到汉王村镇当地的特色产业,适当地加入与产业相关的生态因子,使得以生态系统服务为基础的生态源地识别更加具有科学性,也能够为当地居民带来更多福利。（3）新构建的绿色基础设施充分考虑...     

基于多尺度特征融合的遥感影像目标检测

提出基于多尺度特征融合的遥感影像目标检测方法,本文利用选择性搜索算法对原始数据进行滤波处理和二值化处理,提取遥感影像目标区域图像数据,采用RBM技术获取遥感影像目标的语义特征和细节特征,在此基础上,建立融合网络,对影像目标的语义特征和细节特征进行变形卷积操作和池化操作,将目标的语义特征和细节特征进行多尺度融合,获取目标的深度特征,进而定位遥感影像目标。实验证明,设计方法遥感影像目标检测时间短,可以快速检测到遥感影像目标。     

基于光谱—空间注意力双边网络的高光谱图像分类

在过去几年里,卷积神经网络已经在高光谱图像分类上取得良好的效果,然而高光谱图像的高维性和卷积神经网络对所有波段的平等处理,限制了这些方法性能。本文提出了一种端到端的光谱空间注意力双边网络SSABN (Spectral-Spatial Attention Bilateral Network),直接将原始图像3D块作为输入数据,而不需要进行预处理。首先,通过光谱空间注意力模块从原始数据中增强有用波段,抑制无效波段。然后,设计双边网络两条路径。其中,空间路径用于提取空间信息,上下文路径用于提供更大的感受野,并通过特征融合模块有效的结合特征。实验结果表明,SSABN在3个公开数据集上取得了更高的分类精度,同时有效的减少训练时间。     

基于Relief F-RFE特征优选的桉树人工林提取

针对信息冗余导致机器学习分类精度下降的问题,该文提出了一种结合Relief F和递归特征消除法(RFE)进行特征优选的桉树人工林面积提取方法。首先将Zhuhai-1和Sentinel-1卫星影像进行融合,通过结合Relief F和RFE进行特征优选,以减少信息冗余的影响。其次,基于光谱、红边指数、纹理特征、植被指数和后散射系数等特征,采用简单非迭代聚类(SNIC)面向对象和随机森林(RF)算法进行桉树人工林面积提取。最后,为验证Relief F-RFE模型在分类方面的性能表现,将其与无特征优选下基于Zhuhai-1和融合数据以及基于RF特征优选的分类结果进行对比分析。结果表明：利用Relief F-RFE优选特征能有效提高桉树人工林分类精度,总体精度达到96.43%,相比于无特征优选下基于Zhuhai-1和融合数据分类结果,总体精度分别提高14.95%和8.43%。在与RF特征选择方法进行对比时,总体精度有所增长,提高了7.55%。     

基于地震沉积学的古河道展布特征与演变过程——以川东北通南巴背斜中下侏罗统为例

基于地震沉积学理论,根据基准面旋回变化,利用沿层地层切片的高分辨率纵向演化特征与高精度地震成像技术,研究川东北地区通南巴背斜中下侏罗统的古河道展布、古河道定量化特征与演变过程.结果表明:研究区中下侏罗统沉积时期发育4期古河道(湖侵体系域两期曲流河河道、高位体系域早期顺直型河道与晚期辫状河河道),古河道为厚层砂岩沉积,测...     

雷达与多光谱图像融合技术在矿产勘查中的应用研究

文章阐述了雷达图像与ETM图像的特性,重点介绍了在几何精校正的基础上,雷达图像与ETM图像进行HIS融合变换的原理与方法.经融合处理后生成的图像,既反映出ETM图像多光谱信息丰富的特点,又反映出雷达图像上丰富的结构信息,从而大大提高了对地物的识别和判读能力.图像融合技术在地质和矿产勘查中有更广阔的应用空间.     

论媒体融合背景下防震减灾科普现状与发展新途径

媒体融合发展,对各行各业都产生了深远的影响,防震减灾科普工作也不例外,该文尝试从媒体融合与防震减灾科普的概念、关系入手,分析当前防震减灾科普工作的优势与不足,从渠道与主体、形式与内容、时机与机制方面对媒体融合背景下的防震减灾科普工作提出相应的发展建议。     

天文星表入库的自动化

天文数据主要包括星表、星图、光谱、文献资料等,其中星表是包含天体信息的数据表格,是天文学家最常用到的天文数据。目前天文数据分布存储在全球各个数据中心。中国最大的天文数据中心是北京天文数据中心,其数据库的重要部分是天文星表数据库。本文阐述了建设天文星表数据库的意义,着重探讨了星表自动入库工具的实现,并介绍了在天文星表数据库基础上的数据融合和数据挖掘。     

地质模式约束的SVR属性融合在浅水三角洲储层描述中的应用: 以西湖凹陷X气田为例

X气田位于东海盆地西湖凹陷中央反转构造带,主要目的层H4层为浅水三角洲沉积环境,气田地震资料主频较低（25 Hz）,而H4层埋深较大（3 300~3 400 m）,储层低孔低渗,常规地震反演预测砂体厚度吻合度较低。针对X气田三维地震资料全覆盖及钻井较少的特点,通过地质模式指导下的正反演结合设置虚拟井来弥补SVR（Support Vector Regression）算法中样本点的不足,通过提取地震属性并优选表征砂体厚度的敏感属性,利用SVR算法进行多属性融合,完成了H4层砂体的定量预测。基于储层预测成果,提出H4层为浅水三角洲曲流型分流河道沉积,并进一步完成了砂体沉积模式解剖,成功指导了开发调整井部署,实钻砂体厚度与预测砂体厚度吻合度高达84%以上。探索得到了海上少井条件下地质模式约束的SVR算法储层定量预测方案,对X气田中深层分流河道储层完成了精准预测,亦对同类型油气田的储层描述具有一定指导意义。