黄土高原区SRTM1 DEM高程误差校正模型构建及对比分析

对SRTM1 DEM高程误差进行校正可有效提高其应用精度。以具有典型地貌特征的黄土高原作为研究区域，以ICESat-2/ATL08陆地高程作为参考数据，引入主流机器学习算法建立SRTM1高程误差与影响因子之间的关系模型对高程值进行校正；通过分析模型性能指标、误差频数分布、校正误差空间格局以及典型剖面误差分布，以此得到不同地貌类型区的高程误差校正模型适用性。实验结果表明：在平原、风沙丘陵和黄土塬地貌区随机森林模型高程校正效果最佳，平均绝对误差分别降低0.49、0.82和1.2 m，同时校正误差在空间分布上异常值较少，低起伏度的平原和风沙丘陵地貌区典型剖面误差与原误差较为贴合；山地区支持向量机模型适用性更强，均方根误差和平均绝对误差分布降低了6.79 m和5.43 m，可大幅提升误差绝对值较小的点位频数，同时在空间格局和典型剖面验证效果最佳；黄土丘陵地貌区弹性反馈神经网络模型效果最优，均方根误差和平均绝对误差分别降低了2.3 m和2.04 m，空间分布上误差降低效果显著，典型剖面误差异常值较少；土石丘陵地貌区卷积神经网络模型效果更理想，均方根误差与平均绝对误差分别降低4.14 m和3.5 ...     

基于单阶段神经网络的房屋屋顶检测方法

针对现有方法利用无人机影像对房屋目标进行检测的过程中存在错检、漏检率高等问题,构建了单阶段卷积神经网络来实施无人机影像房屋检测,并在德国宇航中心开源数据集(Deutsches Zentrum für Luft-und Raum fahrt,DLR)3KVehicle的基础上,采用多种数字图像增强手段对原始图像进行数据增强处理,提高训练后模型的泛化能力.在测试数据集上对训练后的网络进行测试,采用精度均值(Average Precision,AP)和每秒传输帧数(Frames Per Second,FPS)指标进行评价.并将检测结果与经典的目标检测模型单激发多盒探测器(Single Shot Multi-Box Detector,SSD)以及YOLOv3的检测结果进行对比.结果表明,所构建的卷积神经网络对于无人机影像中的房屋目标尤其是小目标有着较高的检测精度,检测精度可以达到91.3％AP,相比SSD和YOLOv3在精度方面提高了11.5％和8.3％.同时网络的检测速度可以达到每秒传输帧数21m·s-1,能够快速精确地检测出无人机影像中的房屋目标.     

空洞卷积U-Net的遥感影像道路提取方法

针对从遥感影像上提取道路出现的细节特征丢失、提取结果模糊的问题,该文提出了一种基于空洞卷积U-Net的遥感影像道路提取算法:①以U-Net为基础网络,将低层细节特征与高层语义特征进行多特征融合,更好地还原道路目标细节;②为了进一步提高网络对道路细节特征的识别能力,在U-Net中引入空洞卷积模块,学习更多的语义信息来改善提取结果出现的模糊问题.在Massachusetts roads和高分辨率城市道路影像Cheng roads dataset数据集下的实验结果表明,在召回率、精度和F1-score指标分别达到了82.5％、86.7％、84.5％;93.2％、92.1％、92.6％.与基础的U-Net相比,该算法在解决细节特征丢失和提取结果模糊问题方面更具有应用价值.     

改进特征金字塔网络的遥感影像崩滑体提取

针对大多数网络存在精度低,特征冗余,计算量大,训练时间长等问题,提出密集连接特征金字塔网络(DCFPN),将特征提取网络得到的特征图通过一组并行深度可分离空洞卷积进一步计算其全局语义信息,并搭建解码上采样网络,加入连接组合特征层的结构,对遥感影像进行语义分割实现崩滑体提取,较好地解决了参数量过多,计算时间较长和精度较低等问题.通过特征金字塔网络(FPN)和DCFPN在崩滑体数据集上的大量对比实验表明,DCFPN在崩滑体语义分割方面有更高的精度并且计算量更少,训练时间更短,能够更好地为应急抢险工作.     

面向地图图片识别的两种卷积神经网络分析

针对目前多种网络基于小数据集或国际通用的一些标准数据集进行训练与测试,无法满足从互联网图片中高效识别出地图图片的需求,该文构建了一套基于卷积神经网络的互联网图片分类体系,对自动采集的92543张互联网图片经类型标注后形成样本库,将样本输入残差网络ResNet50和轻量级网络SqueezeNet中进行训练及测试.结果 显示:在地图类中,ResNet50的精确率、召回率分别比SqueezeNet高2.01％、0.32％;前者所耗费的训练、测试时间分别为后者的2.51倍、6.43倍,将上述指标进行归一化处理来综合评价两种网络在地图图片识别中的优越性.得出结论:SqueezeNet网络在地图识别应用中更具优越性,可有效提升在互联网地图图片中所包含"问题地图"的审查效率和及时响应服务.     

利用深度卷积循环神经网络的高光谱影像空谱特征分类方法

针对高光谱影像分类问题,提出了基于深度卷积循环神经网络的高光谱影像空谱特征分类方法.首先将高光谱数据立方体看作一组特征序列;然后利用深度卷积循环神经网络构建特征序列的依赖关系,并采用"预训练+微调"的训练策略对深层网络模型进行训练,从而使得所设计的深层网络在训练样本较少的情况下也能得到更加充分的优化.在Pavia大学和Indian Pines数据集上的试验结果表明,构建的深度卷积循环神经网络的分类精度比RNN方法分别提升了9.49％和5.8％.     

合肥新桥国际机场膨胀土工程性质的试验研究

本文通过大量室内试验,对合肥新桥国际机场膨胀土的工程性质进行研究,从试验所得一系列试验参数对研究区内的膨胀土进行分类,并采用掺石灰处理方法对研究区的石灰改性膨胀土进行研究,提出地基处理方案。     

掺粉煤灰-石灰对膨胀土胀缩性的影响试验研究

本文探讨利用粉煤灰、石灰-粉煤灰作为添加剂改良合肥膨胀土的可行性与改良效果。试验研究了粉煤灰、石灰-粉煤灰掺合物对膨胀土的胀缩性的影响以及养护作用对改良膨胀土胀缩性的影响。研究结果表明,随着掺灰率的增加,膨胀土的自由膨胀率、膨胀量、膨胀力与线缩率呈减小趋势,这说明掺粉煤灰可有效降低膨胀土的胀缩性。经过一定龄期养护后的击实样的膨胀试验结果表明,随着养护龄期的加长,膨胀土的膨胀量与膨胀力都有一定降低。     

深度学习支持下的宅基地复垦项目真实性智能审查技术研究与应用

全域综合整治背景下的宅基地复垦项目审查是保证复垦项目合法性合规性的有效手段,针对当前宅基地复垦项目审查效率低的问题,本文提出了基于遥感影像的农村宅基地复垦项目立项真实性审查方法。首先以重庆市农村宅基地复垦项目为例,建立宅基地复垦项目立项真实性审查模型,利用改进的U-Net模型准确提取建筑物,然后与复垦红线叠加实现复垦项目真实性的智能审查。试验结果表明,该方法能够快速准确地审查复垦项目真实性,对优化土地结构、促进土地流转、实现乡村振兴具有重要意义,可为全域综合整治背景下宅基地复垦项目真实性审查提供技术参考。     

基于改进DeepLabV3+算法的遥感影像建筑物变化检测

变化检测是遥感测绘领域的重要任务,作为执法依据,在耕地非农化等场景监测中发挥重大作用。近年来,使用人工智能相关技术进行变化检测,常见的技术方案为叠加两期影像,再使用语义分割算法求解变化区域。本文使用变化检测数据集LEVIR-CD作为试验数据,在DeepLabV3+算法基础上,针对变化检测场景特点,对模型结构进行改进。以DeepLabV3+的孪生网络为主干,使用多层级特征交互操作,充分融合图像特征。结果表明,改进的网络结构更加适合变化检测任务场景。