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HOG-VGG: VGG Network with HOG Feature Fusion for High-Precision PolSAR Terrain Classification

Journal of Harbin Institute of Technology(New series) 2024年

作者： Jiewen Li Zhicheng Zhao Yanlan Wu jiaqiu ai Jun Shi School of Software， Hefei University of Technology School of Computer Science and Information Engineering， Hefei University of Technology School of Artificial Intelligence， Anhui University Information Materials and Intelligent Sensing Laboratory of Anhui Province， Anhui University Intelligent Interconnected Systems Laboratory of Anhui Province (Hefei University of Technology)

This article proposes a VGG network with histogram of oriented gradient (HOG) feature fusion (HOG-VGG) for polarization synthetic aperture radar (PolSAR) image terrain classification. VGG-Net has a strong ability of deep feature extraction， which can fully extract the global deep features of different terrains in PolSAR images， so it is widely used in PolSAR terrain classification. However， VGG-Net ignores the local edge & shape features， resulting in incomplete feature representation of the PolSAR terrains， as a consequence， the terrain classification accuracy is not promising. In fact， edge and shape features play an important role in PolSAR terrain classification. To solve this problem， a new VGG network with HOG feature fusion was specifically proposed for high-precision PolSAR terrain classification. HOG-VGG extracts both the global deep semantic features and the local edge & shape features of the PolSAR terrains， so the terrain feature representation completeness is greatly elevated. Moreover， HOG-VGG optimally fuses the global deep features and the local edge & shape features to achieve the best classification results. The superiority of HOG-VGG is verified on the Flevoland， San Francisco and Oberpfaffenhofen datasets. Experiments show that the proposed HOG-VGG achieves much better PolSAR terrain classification performance， with overall accuracies of 97.54%， 94.63%， and 96.07%， respectively.

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基于双边截断的双参数海上风电站SAR图像CFAR检测

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海军航空大学学报 2024年第2期39卷 215-223页

作者：余佳恒艾加秋史骏张勇合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009 安徽大学信息材料与智能感知安徽省实验室安徽合肥230601 合肥工业大学智能互联系统安徽省实验室安徽合肥230009 合肥工业大学软件学院安徽合肥230009

文章提出了1种基于双边截断的双参数海上风电站SAR图像CFAR检测器DTCS-TPCFAR,目的是提高在具有多个目标海上区域和石油泄漏区域等环境下对海上风电站的检测性能。DTCS-TPCFAR所提出的双边截断杂波的方法,能够同时消除高强度和低强度异... 详细信息

文章提出了1种基于双边截断的双参数海上风电站SAR图像CFAR检测器DTCS-TPCFAR,目的是提高在具有多个目标海上区域和石油泄漏区域等环境下对海上风电站的检测性能。DTCS-TPCFAR所提出的双边截断杂波的方法,能够同时消除高强度和低强度异常值的干扰,同时保留真实的杂波样本。通过使用最大似然估计计算双边截断后样本的均值和标准差,然后通过这2个参数估计值计算出截断阈值,最后再结合指定的虚警率(Probability of False Alarm,PFA)来对测试单元(Test Cell,TC)进行判断,完成最终的目标检测。这也是首次将CFAR检测器用于检测海上风电站。文章通过Sentinel-1数据集来验证该方法的有效性。实验结果表明,文章所提出的算法在相同指定虚警率下,具有更高的检测率(Detection Rate,DR)和更低的误报率(False Alarm Rate,FAR)。

关键词： SAR图像海上风电站检测恒虚警率检测复杂环境双边截断杂波统计特性

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基于集成改进卷积注意力块的SAR图像目标分类算法

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海军航空大学学报 2024年第4期39卷 445-452页

作者：孙靖森李宗豫杨森钟芝怡艾加秋史骏合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009 安徽大学信息材料与智能感知安徽省实验室安徽合肥230601 合肥工业大学智能互联系统安徽省实验室安徽合肥230009 合肥工业大学软件学院安徽合肥230009

在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像中,目标的轮廓和细节通常比较复杂。传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)只使用单一均值参数进行无差别的特征提取,不能很好地区分SAR特征之间的差异。为了解决此问... 详细信息

在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像中,目标的轮廓和细节通常比较复杂。传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)只使用单一均值参数进行无差别的特征提取,不能很好地区分SAR特征之间的差异。为了解决此问题,文章提出了1种基于集成改进卷积注意力块(Improved Convolutional Block Attention Module,ICBAM)的SAR图像目标分类算法ICBAM_CNN。首先,该模块通过引入方差参数至传统CBAM模块中,设计了1种改进的CBAM注意力机制,有助于分类识别网络更好地学习SAR图像不同目标卷积层输出与通道注意力之间的差异信息,提升不同SAR目标特征的可分离性;然后,ICBAM设计了1种中心坐标注意力机制,能更好地捕捉SAR图像中目标的中心分布特征,有效抑制杂波对SAR目标分类影像的干扰;最后,为了提高效率,将改进后的ICBAM模块集成到CNN网络中,实现SAR图像目标分类。ICBAM_CNN深度融合了SAR图像目标的多层级特征,提升了SAR目标特征的可分离性,可实现SAR图像目标的高精度、高效率识别分类。通过MSTAR数据集进行实验,结果表明,相比于传统CBAM方法,改进ICBAM方法的精确率提升了2.44%,召回率提升了2.24%,F1-score提升了2.34%。

关键词： SAR图像目标分类改进卷积注意力块集成ICBAM的CNN网络中心坐标注意力机制多层级特征融合

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地球同步轨道星载降雨测量雷达设计

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雷达科学与技术 2016年第2期14卷 178-183页

作者：艾加秋汪洋中国电子科技集团公司第三十八研究所安徽合肥230088

分析了雨的空间分布特性,对现阶段降雨测量雷达的现状进行了调研,提出了一种地球同步轨道星载降雨测量雷达设计方法。该雷达采用Ka频段工作频率,采用螺旋扫描实现5 000km直径的圆区域覆盖,可实现0.3mm/h以上强度降雨的探测。同时,地球... 详细信息

分析了雨的空间分布特性,对现阶段降雨测量雷达的现状进行了调研,提出了一种地球同步轨道星载降雨测量雷达设计方法。该雷达采用Ka频段工作频率,采用螺旋扫描实现5 000km直径的圆区域覆盖,可实现0.3mm/h以上强度降雨的探测。同时,地球同步轨道降雨测量雷达可实现定点观测,通过3~4颗卫星组网即可实现全球覆盖。该雷达是实现全球气候与环境变化监测,军事战场作战环境综合探测的必要装备。

关键词：星载气象雷达地球同步轨道定点降雨测量 0.3mm/h强度探测能力

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基于背景匀质性双边滤波的SAR图像斑点噪声抑制算法

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遥感学报 2021年第5期25卷 1071-1084页

作者：艾加秋王非凡杨兴明史骏刘凡合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 合肥工业大学智能互联系统安徽省实验室合肥230009 合肥工业大学软件学院合肥230009 中国航天系统科学与工程研究院中国航天科技集团12院北京100048

针对双边滤波在抑制SAR图像相干斑噪声的不足,本文提出了一种基于背景匀质性的改进双边滤波算法BH-IBF(Improved Bilateral Filtering algorithm based on Background Homogeneity),并将其应用于SAR图像斑点噪声抑制。BH-IBF以传统双边... 详细信息

针对双边滤波在抑制SAR图像相干斑噪声的不足,本文提出了一种基于背景匀质性的改进双边滤波算法BH-IBF(Improved Bilateral Filtering algorithm based on Background Homogeneity),并将其应用于SAR图像斑点噪声抑制。BH-IBF以传统双边滤波作为基本框架,并利用了双边滤波器中的双边核函数描述像素灰度值之间的相似性以及相邻像素间的几何空间信息。然而,传统双边滤波存在不能有效地滤除强斑点噪声的缺点,并且SAR图像又因成像原理的缺陷导致强斑点噪声普遍存在。针对这些问题,BH-IBF设计了一种根据背景窗口的匀质性进行自适应样本截断的方法,并根据描述背景匀质性的指标自动获取样本截断的截断深度。此外,本文将自适应滤波窗口尺寸以及权重核修改的方案应用到BH-IBF中,以增强匀质区域的斑点噪声平滑强度以及异质区域的边缘信息效果。最后,使用自适应截断后的样本作为已调整权重核的双边滤波器的输入。实验数据显示,BH-IBF能够在有效保留SAR图像纹理信息的同时,获取较好的斑点噪声平滑性能。

关键词： SAR图像斑点噪声抑制改进双边滤波算法自适应样本截断背景匀质性自适应滤波窗口尺寸

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基于GLCM-GMRF纹理特征和深度置信网络的SAR图像分类

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合肥工业大学学报（自然科学版） 2020年第4期43卷 480-486,529页

作者：夏天杨学志艾加秋合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230601 工业安全与应急技术安徽省重点实验室安徽合肥230601

传统基于深度置信网络(deep belief network,DBN)的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像分类方法受相干斑噪声影响严重,文章通过引入图像的纹理特征作为先验信息,反映像素间的空间关系和不同地物类型的独有特性,提出了一种... 详细信息

传统基于深度置信网络(deep belief network,DBN)的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像分类方法受相干斑噪声影响严重,文章通过引入图像的纹理特征作为先验信息,反映像素间的空间关系和不同地物类型的独有特性,提出了一种基于GLCM-GMRF纹理特征和DBN的SAR图像分类方法。该方法利用灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取SAR图像在空间上的灰度相关特征,同时利用高斯马尔可夫随机场(Gaussian Markov random field,GMRF)建立邻域像素间的统计相关特性,组合提取得到的GLCM-GMRF纹理特征与图像强度矢量,送入DBN网络进行学习和分类。采用RADARSAT-2数据进行实验验证,实验结果表明,与传统DBN、支持向量机(support vector machine,SVM)分类方法相比,该方法可以有效抑制相干斑噪声影响,取得更好的分类结果。

关键词： SAR图像分类深度学习特征提取深度置信网络(DBN) GLCM-GMRF纹理特征

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一种复杂环境下改进的SAR图像双边CFAR舰船检测算法

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雷达学报（中英文） 2021年第4期10卷 499-515页

作者：艾加秋曹振翔毛宇翔汪章怀王非凡金兢合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 合肥工业大学智能互联系统安徽省实验室合肥230009

双边恒虚警率(BCFAR)检测算法通过高斯核密度估计器计算出合成孔径雷达(SAR)图像的空间信息,并将它与图像的强度信息相结合得到联合图像以进行目标检测。相较于只使用强度信息来进行目标检测的经典CFAR检测算法,双边CFAR有着更好的检测... 详细信息

双边恒虚警率(BCFAR)检测算法通过高斯核密度估计器计算出合成孔径雷达(SAR)图像的空间信息,并将它与图像的强度信息相结合得到联合图像以进行目标检测。相较于只使用强度信息来进行目标检测的经典CFAR检测算法,双边CFAR有着更好的检测性能和鲁棒性。然而,在复杂环境下出现连片的高强度异质点时(例如防波堤、方位模糊和幻影等),核密度估计器计算出的空间信息会出现较多误差,这会导致检测结果中出现大量虚警。此外,当遇到相邻像素点间相似度较低的弱目标时,双边CFAR会发生漏检。为了有效改善这些问题,该文设计一种复杂环境下改进的SAR图像双边CFAR舰船检测算法(IB-CFAR)。该文所提IB-CFAR主要分为3个阶段来实现,分别为基于非均匀量化法的强度层级划分、强度-空间域信息融合、杂波截断后的参数估计。基于非均匀量化法的强度层级划分可以提升弱目标的相似度和对比度信息,从而提升舰船检测率。强度-空间域信息融合在于将空间相似度、距离向和强度等信息进行融合,在进一步提升检测率的同时对舰船的结构信息进行精细化描述。杂波截断后的参数估计可以去除背景窗口中连片的高强度异质点,最大限度地保留真实海杂波样本,使参数估计更加精确。最后,根据估计出的参数建立精确的海杂波统计模型以进行CFAR检测。该文使用高分3号和TerraSAR-X数据来验证该算法的有效性和鲁棒性。实验结果表明,所提出的算法在包含较多密集分布的弱目标环境下表现良好,在此类环境下能获得97.85%的检测率和3.52%的虚警率,相比于现有的检测算法,检测率提升了5%,并且虚警率降低了10%,但在弱目标个数较少且背景十分复杂的环境下,则会出现少量虚警。

关键词： SAR图像目标检测改进的双边CFAR 复杂环境弱目标非均匀量化强度-空间融合域

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Reliability ensemble averaging reduces surface wind speed projection uncertainties in the 21st century over China

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Advances in Climate Change Research 2024年第2期15卷 222-229页

作者： Zheng-Tai ZHANG Chang-ai XU Key Laboratory for Semi-Arid Climate Change of the Ministry of Education College of Atmospheric SciencesLanzhou UniversityLanzhou 730000China

Accurate prediction of future surface wind speed(SWS)changes is the basis of scientific planning for wind *** studies have projected SWS changes in the 21st century over China on the basis of the multi-model ensemble(MME)of the 6th Coupled Model Intercomparison Project(CMIP6).However,the simulation capability for SWS varies greatly in CMIP6 multi-models,so the MME results still have large *** this study,we used the reliability ensemble averaging(REA)method to assign each model different weights according to their performances in simulating historical SWS changes and project the SWS under different shared socioeconomic pathways(SSPs)in *** results indicate that REA considerably improves the SWS simulation capacity of CMIP6,eliminating the overestimation of SWS by the MME and increasing the simulation capacity of spatial *** spatial correlations with observations increased from 0.56 for the MME to 0.85 for ***,REA could eliminate the overestimation of the SWS by 33%in *** for southeastern China,the SWS generally decreases over China in the near term(2020-2049)and later term(2070-2099),particularly under high-emission *** SWS reduction projected by REA is twice as high as that by the MME in the near term,reaching-4%to-3%.REA predicts a larger area of increased SWS in the later term,which expands from southeastern China to eastern *** study helps to reduce the projected SWS uncertainties.

关键词： Surface wind speed Uncertainty Multi-model ensemble Reliability ensemble averaging CMIP6

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Recent progress in MOFs-based nanozymes for biosensing

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Nano Research 2024年第1期17卷 39-64页

作者： Imamdin Chandio Yongjian ai Lei Wu Qionglin Liang MOE Key Laboratory of Bioorganic Phosphorus Chemistry&Chemical Biology Department of ChemistryLaboratory of Flexible Electronics TechnologyCenter for Synthetic and Systems BiologyTsinghua University-Peking University Joint Centre for Life SciencesTsinghua UniversityBeijing 100084China

Nanozymes are nanomaterials with enzyme-mimicking catalytic *** to natural enzymes,nanozymes show various properties such as easy to manufacture,stable,adjustable,and *** play key roles in biosensing,biocatalysis,and disease *** an important kind of nanozymes,metal-organic framework(MOF)-based nanozymes are receiving a lot of attention due to their structural properties and *** developing MOF with enzymes-like catalytic properties has opened new perspectives in *** review summarizes the up-to-date developments in synthesizing two-dimensional and three-dimensional MOF-based nanozymes and their applications in ***,classification of nanozymes obtained by MOFs is categorized,and different properties of MOF-based nanozymes are ***,the distinctive applications of MOF-based nanozymes in identifying various analytes are thoroughly ***,the recent challenges and progressive directions in this area are highlighted.

关键词： metal-organic frameworks nanozymes metal-organic framework (MOF)-based nanozymes biosensing analytes

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Wellbore Cleaning Degree and Hydraulic Extension in Shale Oil Horizontal Wells

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Fluid Dynamics & Materials Processing 2024年第3期20卷 661-670页

作者： Xin ai Mian Chen College of Petroleum Engineering China University of Petroleum(Beijing)BeijingChina Daqing Oil Field Company Limited DaqingChina

The efficient development and exploitation of shale oil depends on long-distance horizontal wells. As the degreeof cleaning of the wellbore plays a key role in these processes, in this study, this problem is investigated experimentallyby focusing on the dimensionless cuttings bed height. A method is proposed to calculate the horizontalwellhydraulic extension taking into account the influence of the wellbore cleaning degree on the wellborepressure distribution and assess the effect of a variety of factors such as the bottom hole pressure, the circulatingpressure drop, the drilling pump performance and the formation properties. The analysis shows that the hydraulicextension of horizontal wells decreases with an increase in the cuttings bed height, and the higher the displacementof drilling fluid, the faster the hydraulic extension declines. The annular pressure drop of the horizontalsection increases with the increase of the cuttings bed height, resulting in a higher bottom-hole pressure. Severalarguments are provided to guide the safe drilling of shale oil horizontal wells and overcome the limits of currenttechnological approaches.

关键词： Shale oil horizontal well hydraulic extension wellbore cleaning degree pressure distribution mechanism analysis

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