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1984年 | 1篇 |
1983年 | 1篇 |
1982年 | 5篇 |
1978年 | 1篇 |
针对现有场景分类方法特征表征能力差以及单视角遥感影像分类精度难以提升的问题,提出一种融合多尺度注意力的多视角遥感影像场景分类方法。首先,将航空图像和地面图像构造成正负图像对,并划分为训练集、验证集和测试集;其次,构建融合多尺度注意力的卷积神经网络并训练,通过特征融合模块得到融合注意力且表征能力更强的特征,实现多尺度特征学习;然后,利用训练的多尺度注意力网络分别提取航空图像和地面图像特征并进行融合;最后,基于融合后的特征使用支持向量机进行场景分类。实验结果表明,相比现有方法,所提方法在两个公开数据集上均取得了更高的分类精度,改善了单视角场景分类效果,同时也证明了多视角所提供的补充信息能进一步提升遥感场景分类的准确性。
相似文献深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)在高分辨率遥感图像自动道路提取领域被广泛应用,但现有方法难以对预测结果中像素间的上下文关系建模。针对此问题,已有研究利用全连接条件随机场(fully connected conditional random field,FullCRF)结合上下文信息对语义分割结果进行二次优化,但无法有效改善道路结构不连续问题。为改善道路结构的完整性,提出一种结合DCNN的短距条件随机场模型(short range conditional random field,SRCRF),SRCRF利用DCNN强大的特征提取能力并控制FullCRF的推理范围缓解过度平滑现象,解决道路提取结果中的结构不连续、不完整问题。实验结果表明,在Zimbawe-Roads数据集与Cheng-Roads数据集中,SRCRF的
洪涝灾害发生过程中观测数据多源异构(遥感影像、社交媒体文本、地理信息数据等),难以利用互补优势融合应用于风险评估和提供决策知识。研究基于多模态数据的洪涝灾害知识图谱构建方法,融合抽取遥感影像与社交媒体文本知识,形成多模态洪涝灾害知识图谱。基于自顶向下的方法细分领域概念,构建洪涝灾害领域本体层。通过深度残差全卷积神经网络对遥感影像进行智能解译,利用地理逆编码将影像解译信息转化为文本,实现影像信息到文本知识的转化。基于命名实体识别技术与关系抽取技术对社交媒体文本数据进行知识抽取。通过训练词向量,利用语义相似度计算关联文本知识与影像知识,实现多模态数据知识统一表达。以中国湖北省洪涝灾害为例,该方法将多源异构的数据高效转化为知识并进行关联,形成领域知识图谱,实现了多源异构数据到多模态知识的转化。在灾害不同时期提供相应应急措施,并且通过关联农业受灾面积、农作物类型、农作物价值实现湖北省洪涝灾害评估。该方法结合深度遥感解译、文本知识抽取技术以及语义相似度计算,实现了多源异构数据到多模态知识的转化。
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