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利用高分七号影像的溢洪道自动识别

测绘通报 2024年第7期 30-34页

作者：陈佳张文李俊杰杨智文孟令奎李林宜武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079 黄河水利科学研究院河南郑州450000

溢洪道是重要的水工建筑物,利用遥感影像对其进行智能识别具有重要的科学研究意义和工程应用价值。溢洪道目标对象小、背景复杂,难以与一般建筑物区分,为基于遥感影像的溢洪道目标检测带来了极大的挑战。本文利用国产高分七号卫星影像... 详细信息

溢洪道是重要的水工建筑物,利用遥感影像对其进行智能识别具有重要的科学研究意义和工程应用价值。溢洪道目标对象小、背景复杂,难以与一般建筑物区分,为基于遥感影像的溢洪道目标检测带来了极大的挑战。本文利用国产高分七号卫星影像亚米级空间分辨率优势及其立体成像能力,构建了溢洪道几何立体指数(SGSI)并提出了一种溢洪道自动识别方法。首先经过数据预处理获取融合影像和高精度DSM;然后采用均值漂移(Mean-Shift)算法对融合影像进行分割,提取出分割对象的多维特征并通过多特征联合决策确定目标对象;最后结合目标对象的空间上下文关系对溢洪道图斑进行整合和后处理,从而输出最终识别结果,实现对溢洪道的自动识别。本文选取3个含溢洪道的水库大坝对所提方法进行了验证。试验结果表明,该算法提取的溢洪道边界与参考边界匹配较好,整体精度可达89.23%,能够高效、准确地对溢洪道进行自动识别。

关键词：高分七号卫星溢洪道几何立体指数自动识别面向对象多特征联合决策

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基于STM32的室内照明系统设计

智能建筑电气技术 2024年第1期18卷 27-30页

作者：李林宜汪静远程绍峰李艳波长安大学能源与电气工程学院西安710061 中国兵器工业集团航空弹药研究院哈尔滨150030

为了实现节约能源、促进绿色发展,本设计以STM32F103系列单片机为核心设计的智能室内照明系统,通过红外热释电传感器检测周围环境是否有人员进出,声音传感器检测声音信号,光敏电路检测周围的光线亮度来控制台灯的点亮时间,并根据不同时... 详细信息

为了实现节约能源、促进绿色发展,本设计以STM32F103系列单片机为核心设计的智能室内照明系统,通过红外热释电传感器检测周围环境是否有人员进出,声音传感器检测声音信号,光敏电路检测周围的光线亮度来控制台灯的点亮时间,并根据不同时间段照明需求改变照明光强。将这些模拟量信号传输入单片机再利用单片机内部的A/D转换模块将模拟量转换成数字量,利用PWM对LED灯亮度进行实时控制与调节,最终在硬件平台上测试证明该照明系统的有效性。

关键词： STM32 照明系统 PWM

PSO-RBF应用于航空和卫星遥感影像的纹理分类

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武汉大学学报（信息科学版） 2009年第9期34卷 1051-1054页

作者：李林宜李德仁武汉大学遥感信息工程学院武汉市珞喻路129号430079 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉市珞喻路129号430079

粒子群优化算法(PSO)是基于群体智能的新型进化计算技术,将核函数参数选取问题转换为优化问题,用PSO来进行处理,并将PSO与RBF联合(PSO-RBF)应用于航空和卫星遥感影像的纹理分类,实验结果验证了此方法的有效性。

关键词：粒子群优化算法 RBF神经网络纹理分类核函数参数选取

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适用于训练样本选择的斜交因子模型研究

武汉大学学报（信息科学版） 2022年第11期47卷 1870-1877页

作者：虞欣郑肇葆李林宜北京石油化工学院北京102617 武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079

训练样本的质量直接影响训练阶段的训练质量(或效果),进而在一定程度上影响测试阶段的分类精度。训练样本的代表性和典型性则反映出训练样本质量的一个重要方面。对于当前非常流行的深度学习模型研究,如何尽可能地减少训练样本的数量,... 详细信息

训练样本的质量直接影响训练阶段的训练质量(或效果),进而在一定程度上影响测试阶段的分类精度。训练样本的代表性和典型性则反映出训练样本质量的一个重要方面。对于当前非常流行的深度学习模型研究,如何尽可能地减少训练样本的数量,一方面成为一个非常“棘手”的问题,另一方面从实际应用的角度来看,这也上升为一个经济或成本方面的问题。提出了一种适用于训练样本选择的斜交因子模型方法,该方法松弛了Q型因子分析和对应分析对于公因子之间独立的假设条件,并在斜交参考解的基础上提出一种适合训练样本选择的近似求解斜交旋转的方法。实验结果表明,所提方法是可行、有效的。与基于正交因子模型的方法相比,它可以更好地描述或逼近现实的真实情况,可以选择出更合理、更具有代表性的典型训练样本,并且还可以取得满意的分类精度。适用于训练样本选择的斜交因子模型方法优于基于正交因子模型的训练样本的选择方法,被选择的训练样本分布相对更分散、更合理,而且总的分类精度平均提高3%左右。

关键词：斜交因子模型训练样本影像分类正交因子模型样本选择

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基于免疫粒子群优化算法的影像纹理分类

测绘学报 2008年第2期37卷 185-189,195页

作者：李林宜李德仁武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

粒子群优化算法是基于群智能的随机全局优化方法,它源于对鸟群简化社会系统的模拟。为了提高标准粒子群优化算法的收敛性能,将生物免疫系统的记忆能力和多样性引入标准粒子群优化算法,提出一种免疫粒子群优化算法。在提取纹理样本Laws... 详细信息

粒子群优化算法是基于群智能的随机全局优化方法,它源于对鸟群简化社会系统的模拟。为了提高标准粒子群优化算法的收敛性能,将生物免疫系统的记忆能力和多样性引入标准粒子群优化算法,提出一种免疫粒子群优化算法。在提取纹理样本Laws纹理能量模板特征、小波特征等纹理特征的基础上,提出针对分类问题的粒子表达方法和群体寻优策略,实现了基于免疫粒子群算法的纹理分类。实验结果表明,与标准粒子群优化算法相比,免疫粒子群优化算法在获取训练样本类别中心时具有较好的收敛性能,并且基于该算法的影像纹理分类具有较高的分类精度。

关键词：粒子群优化算法生物免疫系统记忆能力多样性纹理分类

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基于粒子群优化算法的航空影像纹理分类

计算机工程 2008年第6期34卷 196-198页

作者：李林宜李德仁武汉大学遥感信息工程学院武汉430079 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079

粒子群优化算法是基于群智能的随机全局优化技术,将它引入航空影像纹理分类,在提取纹理样本小波、分形等特征的基础上,提出了针对分类问题的粒子表达方法和群体寻优策略,实现了基于粒子群算法的纹理分类。将其与基于遗传算法的纹理分类... 详细信息

粒子群优化算法是基于群智能的随机全局优化技术,将它引入航空影像纹理分类,在提取纹理样本小波、分形等特征的基础上,提出了针对分类问题的粒子表达方法和群体寻优策略,实现了基于粒子群算法的纹理分类。将其与基于遗传算法的纹理分类法作比较,结果表明粒子群优化算法具有较好的寻优性能,基于该算法的纹理分类法分类精度较高且计算时间较少。

关键词：粒子群优化算法纹理分类航空影像特征提取遗传算法

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基于最佳小波包变换的遥感影像融合方法

计算机应用研究 2007年第3期24卷 318-320页

作者：李林宜李德仁武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

从遥感影像的频率特性出发,提出了一种基于最佳小波包变换的影像融合方法。根据全色与多光谱影像的频率关系以及二进制小波包变换的特点,确定影像的最佳小波包分解形式;针对影像分解后的区域频率范围与特点进行融合,在融合中采用了基于... 详细信息

从遥感影像的频率特性出发,提出了一种基于最佳小波包变换的影像融合方法。根据全色与多光谱影像的频率关系以及二进制小波包变换的特点,确定影像的最佳小波包分解形式;针对影像分解后的区域频率范围与特点进行融合,在融合中采用了基于投票表决法的多特征联合的融合策略,最后经小波包逆变换得到融合结果影像。该方法与传统融合方法进行了主观分析与客观定量比较,结果表明该方法具有良好的融合效果。

关键词：遥感影像融合最佳小波包变换投票表决法

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粒子群优化算法在遥感影像增强中的应用

测绘科学技术学报 2010年第2期27卷 116-119页

作者：李林宜李德仁武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

遥感影像的复杂性给影像增强处理带来了困难。非完全Beta函数增强方法具有理想的增强效果,但是,其参数的合理选取是算法的关键与难点。粒子群优化算法(PSO)是基于鸟群群体智能的新型进化计算技术,具有自适应、自组织等智能特性,具有强... 详细信息

遥感影像的复杂性给影像增强处理带来了困难。非完全Beta函数增强方法具有理想的增强效果,但是,其参数的合理选取是算法的关键与难点。粒子群优化算法(PSO)是基于鸟群群体智能的新型进化计算技术,具有自适应、自组织等智能特性,具有强大的寻找最优解的能力。这里将PSO用于Beta函数参数的自适应选取,实现了基于PSO的非完全Beta函数增强方法,并通过航空和卫星遥感影像的增强实验,验证了该方法的有效性。

关键词：粒子群优化算法遥感影像增强自适应参数选取

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基于粒子群优化的模糊特征自适应选择方法

测绘科学技术学报 2011年第2期28卷 121-124页

作者：李林宜李德仁武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

模糊特征的选择影响着模糊分类的结果。从大量模糊特征中选择出有效特征进行分类,存在着一定的难度。粒子群优化算法(PSO)是基于群体智能的新型进化计算技术,具有自适应、自组织等智能特性,具有强大的寻找最优解的能力。将离散二进制PS... 详细信息

模糊特征的选择影响着模糊分类的结果。从大量模糊特征中选择出有效特征进行分类,存在着一定的难度。粒子群优化算法(PSO)是基于群体智能的新型进化计算技术,具有自适应、自组织等智能特性,具有强大的寻找最优解的能力。将离散二进制PSO用于模糊特征选择,实现了基于PSO的模糊特征自适应选择方法,并通过航空和卫星遥感影像的模糊分类实验,验证了此方法的有效性。

关键词：粒子群优化算法模糊特征选择模糊分类自适应遥感