新型冠状病毒感染的CT影像特点及演变规律

目的：分析不同时期新型冠状病毒感染的CT影像特点及演变规律。方法：回顾性分析2022年12月至2023年1月期间113例河北省人民医院确诊COVID-19患者不同时期的CT征象,观察其变化趋势。32例患者行1次CT检查,41例行CT检查2次,20例行CT检查3次,15例行CT检查4次,5例行CT检查5次。本组113例患者共行CT检查259次。其中早期（新冠感染7 d以内）32例患者CT检查32次,进展期（新冠感染8～30 d）74例患者CT检查87次,转归期（新冠感染12～57 d）89例患者CT检查140次。分析患者每次CT特点。结果：早期CT表现为磨玻璃密度影26次,实变+磨玻璃密度影6次。进展期磨玻璃密度影32次,实变+磨玻璃密度影55次。转归期48次磨玻璃密度影,90次实变+磨玻璃密度影。112例患者为多叶多发病灶,其中1例在转归期为单叶多发病灶。早期胸膜下分布13次,支气管血管束周围+胸膜下分布19次。进展期胸膜下分布24次,支气管血管束周围+胸膜下分布63次。转归期胸膜下分布48次,2次完全吸收好转,支气管血管束周围+胸膜下分布90次。早期磨玻璃密度影内小叶间隔增粗32次,...     

基于区域生长法和变差函数的PolSAR影像山脊线提取

山脊线通常是地震引发的山地灾害的起始部位。在监测此类山地灾害时,需要明确山脊线所处位置,从而为制定出相关预防措施提供支持。根据实际经验,由于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的成像特殊性,在检测含建筑物的全极化SAR(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)影像山脊线时,往往受到高散射强度的建筑物干扰,从而出现误判。针对PolSAR影像中山脊线受到建筑物干扰出现误识的问题,提出一种结合区域生长法和变差函数的识别方法。在识别过程中,首先,对采集的PolSAR影像通过区域生长法进行分割处理,再通过模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)分类方法对变差纹理等特征进行聚类分析,并进行相似度判断,获取建筑物区域,在此基础上,对比建筑物、山脊线的混分成分,进而提取山脊线。通过对该方法进行实验对比分析,发现其相较于阈值分割方法提取精度有明显提高,可以为PolSAR影像中山脊线识别提供一种新思路。     

基于模板卷积匹配的无人机遥感影像中用户感觉兴趣区域识别方法

遥感影像可用于城市土地规划、地质灾害勘察、监测环境污染等,其应用范围极广,为更加准确地从遥感影像内获取信息,提出基于模板卷积匹配的无人机遥感影像中用户感觉兴趣区域识别方法。该方法利用无人机搭载遥感影像摄像头采集目标区域遥感影像后,使用暗通道假设法还原无人机遥感影像色彩,再通过判断无人机遥感影像几何特征和灰度特征,获得用户感觉兴趣区域,并生成无人机遥感影像用户感觉兴趣区域模板图像;将该模板图像作为输入,利用卷积神经网络输出无人机遥感影像中用户感觉兴趣区域识别结果。实验结果表明：该方法具备较好的无人机遥感影像色彩还原能力,可有效提取遥感影像中用户感觉兴趣区域,且识别遥感影像中用户感觉兴趣区域精度较高。     

结合双边滤波Retinex和图像融合的图像去雾方法

针对传统的去雾方法对无人机有雾图像进行去雾时存在细节丢失严重、去雾效果差等问题,本文提出了一种结合双边滤波视网膜反应（Retinex）算法和图像融合的图像去雾方法。首先,利用双边滤波Retinex精确计算入射分量,对亮度分量进行双边滤波Retinex处理。其次,对两个色彩空间处理后的影像进行图像融合。最后,本文以两景无人机有雾图像为实验数据进行实验,结果表明,本文方法的标准差和信息熵等指数整体上升,能获得细节与色彩较好的去雾影像。     

安徽升金湖国家级自然保护区水鸟生境适宜性变化

水鸟是湿地生态系统健康的指示生物,人类活动对其影响日益严重.研究自然保护区内的水鸟生境适宜性变化可以为湿地恢复提供帮助.通过层次分析法确定水鸟生境影响因子的权重,建立生境适宜性指数模型,根据TM遥感影像图和相关数据计算出安徽省升金湖国家级自然保护区1986-2011年5个年份的水鸟生境适宜指数,并结合GIS空间分析生成的水鸟生境适宜性分级图,分析升金湖建立保护区后水鸟生境适宜性变化.结果表明:升金湖地区在1986年建保护区后的几年间水鸟生境适宜性相对平稳,但是仍然有较为明显的下降;1990s后期,该地区水鸟生境适宜性开始显著恶化,一直持续到2000年之后才有小幅度的回升.水鸟生境适宜性最好的区域由片状分散逐渐转变成小范围聚集,适宜区域也在由实验区和缓冲区向核心区迁移的过程中显著缩减.本文还讨论了在研究中存在的不足,并提出一些恢复水鸟生境的建议.     

一种融合纹理特征与NDVI的随机森林海冰精细分类方法

海冰的精准分类对于掌握海冰生长发育状况,保障航海安全等具有重要意义。由于受数据源和分类方法等影响,使得海冰分类精度提高受限。本文面向高空间分辨率的光学遥感影像,提出了一种融合纹理特征和归一化差分植被指数（NDVI）的海冰精准分类方法,运用随机森林分类器构建海冰分类方法。以青岛胶州湾为实验区,高分二号（GF-2）为实验数据,进行了海冰类型提取,并与其他分类方法进行对比。结果显示:针对GF-2高分辨率光学遥感数据,融合纹理特征和NDVI的随机森林方法,相比于传统的随机森林、支持向量机、自动决策树和融合纹理特征的最大似然分类方法,总体分类精度分别提高13.70%、11.60%、19.22%、29.37%。Kappa系数分别提高0.16、0.13、0.22、0.44。相比于融合纹理特征和归一化水指数（NDWI）的随机森林方法,总体分类精度提高了9.67%,Kappa系数提高了0.09。这表明本文构建的海冰分类方法可有效提高海冰分类精度,为海冰的精确分类提供了一种有效的技术手段。     

多源遥感影像深度特征融合匹配算法

针对多源遥感影像之间成像机理不同、非线性光谱辐射畸变大以及灰度梯度差异明显等所导致的匹配困难问题,提出深度特征融合匹配算法(Feature Fusion Matching Algorithm, FFM)。(1)通过构建特征图金字塔网络提取影像深度特征,使用特征连接结构将语义丰富的高层特征与定位精确的低层特征互补融合,解决多源影像同名特征难以表征的问题并提高特征向量的定位精度;(2)对原始维度1/8的特征图进行交叉变换来融合自身邻域信息与待匹配影像特征信息,通过计算特征向量间的相似性得分得到初次匹配结果,针对特征稀疏区域,提出滑动窗口自适应得分阈值检测算法来提升匹配效果;(3)将匹配结果映射至亚像素级特征图,在小窗口内计算像素间的匹配概率分布期望值来检校优化匹配结果,提高匹配点对的准确性;(4)使用PROSAC算法对匹配结果进行提纯,有效剔除误匹配的同时最大限度保留正确匹配点。试验选取6对多源遥感影像,将FFM同SuperPoint、SIFT、ContextDesc以及LoFTR算法进行对比,结果表明FFM算法在匹配点正确率、匹配点均方根误差以及分布均匀度等方面远优于其他算法。将FFM匹...     

基于开源数据和条件生成对抗网络的地形重建方法

如何使用少量的地形特征复原地形地貌一直为地学领域的难题。本文使用开源数据集提取地形特征要素,使用地形特征要素作为约束条件构建了用于生成DEM的条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Networks, CGAN),设计了基于开源DEM、开源DEM与遥感影像组合、以及5m高精度DEM提取地形特征要素生成DEM的对比实验,并对结果进行视觉效果、相关性分析以及地形因子的对比与评价。结果表明:(1)在视觉效果上,3种不同方式生成的DEM在视觉效果上均十分逼近原始5 m DEM,都远好于传统插值方法生成DEM,基于开源12.5m DEM提取要素和1m遥感影像的重建效果最接近于原始5 m DEM;(2)在相关性上,三种不同方式生成的DEM与原始5m DEM相关性均能达到0.75以上,组合开源数据提取要素重建DEM与原始5 m DEM相关性可达到0.85以上;(3)在地形因子方面,基于开源12.5 m DEM和1 m遥感影像提取要素重建DEM的坡度和坡向的分布趋势与原始5 m DEM最为一致。本文为高精度DEM建模提供了新的思路,在高精度DEM难以获取...     

基于改进DeepLab v3+模型的养殖浮筏提取研究

针对已有养殖浮筏提取研究中未考虑多时相、特征多样性问题,提出了一种基于改进DeepLab v3+模型的养殖浮筏提取方法。通过依据多年份Sentinel-2遥感影像构建了养殖浮筏影像数据集;更改模型中ASPP模块结构为DenseASPP并优化膨胀率;替换原特征提取网络Xception为轻量化网络MobileNet v2;增加CBAM注意力机制模块,在顾及多时相、特征多样性养殖浮筏基础上,有效提升了模型的提取精度和效率。以覆盖长海县的Sentinel-2遥感影像为数据源进行实验,结果表明：改进DeepLab v3+模型各评价指标均高于DeepLab v3+模型,精确率、准确率分别达到了89.64%、88%。     

“祝融号”火星车多光谱相机岩矿类型识别的地面验证研究

中国首个自主火星探测任务“天问一号”探测器于2020-07成功发射,其搭载的中国首台火星车“祝融号”将在着陆火星后开展巡视探测,获取中国火星探测的原始科学数据。识别火星表面岩矿类型对于了解火星的大气变化、环境状态、地质演化以及生物宜居性等具有重要意义。本研究利用“祝融号”火星车搭载的多光谱相机载荷鉴定件（8个波段）在地球环境下拍摄并获取了18种火星表面岩矿的多光谱影像数据。基于该数据所开展的火星岩矿类型的识别研究可为未来基于“祝融号”多光谱相机数据进行火星表面岩矿的原位识别提供指导。本文所采用的基于多光谱影像波段运算和彩色图像HSV颜色特征直方图的岩矿识别方法,可从多光谱特征和颜色特征两个层面来识别不同类型的岩矿。所使用的多光谱影像数据是在太阳高度角约60°、拍摄高度1.8 m、拍摄角度约37°的条件下采集所得。在该实验条件下,两种识别方法共提取出12种岩矿的识别指标。基于多光谱影像波段运算可以区分出在8个特定波段下具有突出光谱特征的岩矿类型,而基于图像HSV颜色特征可区分出颜色特征分布较为集中的岩矿类型。同时,研究发现拍摄角度不同会对岩矿的识别效果产生不可忽略的影响。