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随着深度学习语义分割的快速发展,基于计算机视觉语义分割模型的高分辨率遥感影像分类方法也大量涌现。为系统定量地研究经典的和先进的视觉语义分割模型在遥感影像分类中的性能,在总结深度学习语义分割进展的基础上,选择9种基于卷积神经网络(CNN)和视觉注意力的语义分割算法,对米级和厘米级2个尺度的遥感数据集进行分析研究。在模型构建上基于计算机视觉通用的语义分割框架,训练时采用红绿蓝3波段遥感图像并基于ImageNet预训练权重进行迁移学习训练。研究结果表明:通用的语义分割模型通过常规训练设置进行训练能取得较好的遥感影像分类效果,部分地物的交并比(IoU)可以达到90%以上;基于视觉注意力的遥感影像分类模型的精度普遍高于基于CNN的模型,且MaskFormer能更有效地提取离散的地物信息;不同类别的精度最高值并不全在总体最优模型中,部分会存在于次优模型中;类似的地物在更高分辨率遥感数据集中可以获得更高的精度。 相似文献
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地表温度和长波净辐射是地表能量平衡中两个重要的能量项。首先对单窗算法应用于山区的可行性进行了分析,然后依据DEM和大气温度、湿度轮廓线对地表气温和湿度进行空间上的插值。在计算出每个像元上的气温值和湿度值基础上求算出单窗算法所需要的两个主要的大气参数分布图——大气平均作用温度分布图和大气透过率分布图,从而将单窗算法推广应用于地形起伏悬殊的山区,以计算各个高程上的地表温度。通过建立基于DEM的山地热辐射传输模型,计算每个像元来自于周围地形的热辐射分量,引用大气向下长波辐射公式计算其分量,并依据长波辐射平衡方程计算山区各个像元的长波净辐射。 相似文献
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地表塌陷积水和煤堆的识别与区分是煤矿开采区环境保护的重要工作内容。本文利用HJ-1A卫星CCD遥感影像数据,以神东矿区为例,在深入分析矿区煤堆、塌陷积水、其它水体和工矿用地等地物的光谱特征基础之上,通过波段反射率差异和归一化水体指数(NDWI)构建了矿区内煤堆和塌陷积水的遥感提取与识别决策树模型。模型分析表明,塌陷积水的NDWI指数范围为[0.02,0.13],与部分裸土/工矿用地容易混合,需要利用红光通道阈值进行剔除。煤堆与其他非水体地物都有较明显的区分但与塌陷水体较为一致,需进一步通过红色通道阈值加以区分,当阈值为0.14时研究区提取结果最佳。研究区内共提取出煤堆373个,面积4.96 km2,塌陷积水11个,面积0.51 km2。通过与2.5 m空间分辨率的SPOT卫星目视解译验证表明,本文利用HJ-1A CCD影像数据识别总精度可达97.77%,构建的决策模型适用于矿区内煤堆及水体信息的自动提取。 相似文献
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通过对江苏海岸带TM影像进行计算机自动分类与人工解译相结合的分类研究,探讨了提高海岸带湿地分类精度与效率的方法与途径。先采用分区分层分类的方法依据海岸线将本研究区分为陆地和海滩两部分。对于陆地部分,对基础分类影像经过非监督分类和光谱聚类处理后,获得分类模板,利用此模板对基础分类影像进行监督分类,对于海滩部分依据平均高潮位线、中潮位线、NDVI对影像进行分层分类,在分类的过程中运用了人机互译判读方法。结果精度评价表明该方法能明显提高海岸带湿地的分类精度。最后,基于VB和MO控件开发了江苏海岸带湿地GIS系统。 相似文献
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为掌握江苏沿海地区地面沉降最新情况并查明主导因素,该文以广域高分辨率时序InSAR分析为处理方法,解译获取了该区域地面沉降现状,并利用基岩标测量数据评价了监测结果的可靠性,同时综合地质条件、实地调查等方式实现了研究区地面沉降影响因素的详细分析。结果表明:InSAR与基岩标数据对比中误差为2.58 mm,一致性程度高;监测时段内研究区地面沉降呈小范围、零星分布发育特征,且与水产养殖大棚、厚软土区空间分布高度一致,说明水产养殖大棚抽采地下水与软土区施工建设是江苏沿海地区现阶段地面沉降的主要影响因素;研究区沉降速率超过80 mm/a的严重区面积达到了15.8 km2,且全部位于连云港市。 相似文献
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由中国地质调查局组织的“2006年全国院、校、所数字填图技术应用培训及研讨会”于5月10日~15日在武汉举行。来自全国各地调院、地勘单位、院校共计180余人参加了此次培训班。数字填图内容包括地形图数据的前期准备、数字填图系统操作、野外数据采集、数据整理、入库联图、PRB成果提交、地质图成图、数字剖面系统操作、掌上电脑的使用等。此次培训就数字地质调查技术支持网站、Mapgis的基本操作、RGmapgis系统的原理与操作进行了详细的讲解和说明。培训采用室内讲解和野外实习相结合的方法,取得了较好的效果。全国数字填图技术培训班在武… 相似文献