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中国植被覆盖变化研究遥感数据源及研究区域时空热度分析

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地球科学进展 2020年第9期35卷 978-989页

作者：吴佳梅彭秋志黄义忠黄亮昆明理工大学国土资源工程学院云南昆明650093

基于遥感数据源的植被覆盖变化研究是地表过程研究的重要组成与常见主题。利用文献计量结果GIS空间展现与分析方法,从1021篇研究中国植被覆盖变化的中文文献中提取遥感数据源和研究区域等信息,分析了遥感数据源的构成及其时间热度变化... 详细信息

基于遥感数据源的植被覆盖变化研究是地表过程研究的重要组成与常见主题。利用文献计量结果GIS空间展现与分析方法,从1021篇研究中国植被覆盖变化的中文文献中提取遥感数据源和研究区域等信息,分析了遥感数据源的构成及其时间热度变化、遥感数据源与研究区域的时空尺度对应关系,以及研究区域空间热度的分布与迁移特征。结果显示:①文献数量总体呈逐渐增多趋势,4种遥感数据源被使用的较热时段与其可用时段基本吻合;②平均研究时段长度逐渐加长,遥感数据源空间分辨率与研究区域面积呈正向关联且基本维持稳定;③热点研究区域主要集中于以黄土高原为核心的北方干旱半干旱地区。研究成果能为宏观把握中国植被覆盖变化研究遥感数据源及研究区域时空热度变化趋势提供基础参考。

关键词：植被覆盖变化遥感数据源时空热度文献计量中国

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基于无人机影像的烟草精细提取

遥感技术与应用 2020年第5期35卷 1158-1166页

作者：夏炎黄亮王枭轩陈朋弟昆明理工大学国土资源工程学院测绘系云南昆明650093 云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心云南昆明650093

烟草是一种特殊农作物,烟草的提取对其信息统计起着重要作用。针对烟草单株提取难的问题,提出了一种结合多特征和超像素的无人机影像烟草精细提取方法。首先利用简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)算法对影像... 详细信息

烟草是一种特殊农作物,烟草的提取对其信息统计起着重要作用。针对烟草单株提取难的问题,提出了一种结合多特征和超像素的无人机影像烟草精细提取方法。首先利用简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)算法对影像进行超像素分割;然后统计超像素的平均值、亮度、长宽比、形状指数、红绿蓝波段值和自定义植被指数;接着通过对超像素特征组合和特征阈值选取来实现烟草的精细提取;最后对提取信息进行统计和分析。实验结果表明:该方法能有效地提取烟草株树,准确度分别为99%和98.6%。利用该方法,在计算烟草产量方面供了有效参考,节省了大部分的人力财力。

关键词：烟草无人机影像简单线性迭代聚类超像素分割信息提取

联合显著性和多方法差异影像融合的遥感影像变化检测

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自然资源遥感 2021年第3期33卷 89-96页

作者：王译黄亮陈朋弟李文国余晓娜昆明理工大学国土资源工程学院昆明650093 云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心昆明650093 昆明工业职业技术学院昆明650302

针对高空间分辨率遥感影像地物复杂、传统变化检测方法漏检率高的问题,提出了一种联合显著性和多方法差异影像融合的多时相遥感影像变化检测方法。选取3组双时相高空间分辨率遥感影像作为实验数据,首先分别采用变化矢量分析(change vect... 详细信息

针对高空间分辨率遥感影像地物复杂、传统变化检测方法漏检率高的问题,提出了一种联合显著性和多方法差异影像融合的多时相遥感影像变化检测方法。选取3组双时相高空间分辨率遥感影像作为实验数据,首先分别采用变化矢量分析(change vector analysis,CVA)和光谱斜率差异(spectral gradient difference,SGD)两种方法对两个时相遥感影像进行对应的差异影像构造;然后通过基于聚类的联合显著性方法分别获取两幅差异影像的联合显著性图;最后,将两幅联合显著性图进行融合得到联合显著性差异图,并采用大津法(OTSU)对联合显著性差异图进行阈值分割和闭运算得到最终变化图。实验表明,该方法的总体精度(overall accuracy,OA)、Kappa系数和F-measure精度优于传统方法,可靠性强,具有很高的准确性。

关键词：变化矢量分析光谱斜率差异联合显著性检测变化检测遥感影像

结合随机擦除和YOLOv4的高空间分辨率遥感影像桥梁自动检测

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自然资源遥感 2022年第2期34卷 97-104页

作者：孙宇黄亮赵俊三常军陈朋弟成飞飞昆明理工大学国土资源工程学院昆明650093 云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心昆明650093 智慧矿山地理空间信息集成创新重点实验室昆明650093 云南省高校自然资源空间信息集成与应用科技创新团队昆明650211 自然资源部第一大地测量队西安710054

桥梁作为典型且重要的地面目标,是交通运输线路的咽喉,对桥梁进行自动检测具有十分重要的社会和经济意义。深度学习已成为桥梁检测新方式,但对云雾遮挡的桥梁检测精度较低。针对该问题,提出了一种结合随机擦除(random erase,RE)数据增强... 详细信息

桥梁作为典型且重要的地面目标,是交通运输线路的咽喉,对桥梁进行自动检测具有十分重要的社会和经济意义。深度学习已成为桥梁检测新方式,但对云雾遮挡的桥梁检测精度较低。针对该问题,提出了一种结合随机擦除(random erase,RE)数据增强和YOLOv4模型的桥梁目标自动检测方法,首先统计数据集中目标的尺度范围,利用k-means聚类获得锚框尺寸;然后通过RE与Mosaic数据增强相结合的方法模拟云雾遮挡的情况;接着采用YOLOv4网络对经增强后的数据集进行训练;最后采用平均精度(mean average precision,mAP)评估实验结果。实验结果表明,提出方法的mAP为97.06%,比YOLOv4提高了2.99%,其中被云雾遮挡的桥梁平均检测准确度提高了12%,验证了提出方法的有效性及实用性。

关键词：深度学习目标检测高分影像桥梁检测 YOLOv4网络

模糊超像素分割算法的无人机影像烟株精细提取

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国土资源遥感 2021年第1期33卷 115-122页

作者：夏炎黄亮陈朋弟昆明理工大学国土资源工程学院昆明650093 云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心昆明650093

实现烟草单株自动化提取对加快烟草农业信息化有着重要意义,但目前烟株精细的提取还存在较大困难。因此,提出了一种基于模糊超像素分割(fuzzy-superpixels,FS)算法的无人机烟株提取方法。首先通过绿地提取方法得到无人机影像中的植被覆... 详细信息

实现烟草单株自动化提取对加快烟草农业信息化有着重要意义,但目前烟株精细的提取还存在较大困难。因此,提出了一种基于模糊超像素分割(fuzzy-superpixels,FS)算法的无人机烟株提取方法。首先通过绿地提取方法得到无人机影像中的植被覆盖区域;然后利用FS算法对影像进行超像素分割,并统计超像素的均值、亮度、形状指数、长宽比、自定义植被指数等特征;最后通过计算超像素的特征阈值,对烟株数目进行精细提取和统计。选取3景无人机影像作为实验数据,实验结果表明,该方法提取烟株的总体精度分别为84.28%,89.05%和82.97%。该方法可实现对烟株的自动化提取,为后期计算烟草产量提供有效参考。

关键词：烟草无人机影像模糊超像素分割信息提取

基于SBAS-InSAR和改进BP神经网络的城市地面沉降预测

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地质通报 2023年第10期42卷 1774-1783页

作者：周定义左小清赵志芳喜文飞葛楚云南大学国际河流与生态安全研究院云南昆明650050 昆明理工大学国土资源工程学院云南昆明650093 云南大学地球科学学院云南昆明650050 自然资源部三江成矿作用及资源勘查利用重点实验室云南昆明650051 云南省三江成矿与资源勘查利用重点实验室云南昆明650051 云南省国产高分卫星遥感地质工程研究中心云南昆明650050 云南省中老孟缅自然资源遥感监测国际联合实验室云南昆明650051 昆明市规划设计研究院有限公司云南昆明650041

针对现有城市地面沉降预测方法过度依赖沉降数据、模型单一等问题,以云南省昆明市主城区为研究对象,从多时序多因子角度提出一种改进BP神经网络在城市地面沉降中的预测方法。首先,利用SBAS-InSAR技术获取主城区地面沉降监测值,然后通过S... 详细信息

针对现有城市地面沉降预测方法过度依赖沉降数据、模型单一等问题,以云南省昆明市主城区为研究对象,从多时序多因子角度提出一种改进BP神经网络在城市地面沉降中的预测方法。首先,利用SBAS-InSAR技术获取主城区地面沉降监测值,然后通过SPSSAU软件中的灰色关联分析和因子分析选取主城区地面沉降的影响因子,并将其与获取的沉降监测值从多因子多时序角度构建GA-BP和PSO-BP预测模型,最后,得出最优的预测模型并进行预测性能验证。实验结果表明:利用SBAS-InSAR能有效监测城市地面沉降;GA-BP算法相比PSO-BP算法在城市地面沉降预测中性能更好、精度更高;该方法可对长时间、大范围城市地面沉降预测和对某一沉降点多期沉降趋势进行预测。该方法可作为城市地面沉降预测的有效手段,为政府部门决策提供了一种高效快速的方法。

关键词： SBAS-InSAR 地面沉降影响因子 BP算法

基于Mask R-CNN的无人机影像路面交通标志检测与识别

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国土资源遥感 2020年第4期32卷 61-67页

作者：陈朋弟黄亮夏炎余晓娜高霞霞昆明理工大学国土资源工程学院昆明650093 云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心昆明650093 昆明工业职业技术学院昆明650093

交通标志的检测与识别是智能驾驶导航系统的重要组成部分,但传统方法的处理过程由于精度低、时间复杂度高以及鲁棒性差等缺点,不能满足当前智能驾驶的需求。为此,提出了一种基于Mask R-CNN的无人机影像路面交通标志检测与识别方法。首先... 详细信息

交通标志的检测与识别是智能驾驶导航系统的重要组成部分,但传统方法的处理过程由于精度低、时间复杂度高以及鲁棒性差等缺点,不能满足当前智能驾驶的需求。为此,提出了一种基于Mask R-CNN的无人机影像路面交通标志检测与识别方法。首先,制作了一套高质量的无人机影像路面交通标志数据集;然后,根据统计的200个标记路标特征,对Mask R-CNN中区域候选网络(region proposal network,RPN)结构的锚框宽高比及初始参数进行了改进,使其更好地应用于无人机影像路标场景;最后,采用精确度-召回率(precision-recall,PR)曲线和平均精度值(mean average precision,mAP)进行精度评价。实验结果表明,锚框宽高比为1∶1,1∶2,1∶3时效果更好;该方法得到的识别结果平均检测精度为98.33%,高于Faster R-CNN和YOLOv3方法,具有较好的有效性。

关键词：无人机影像交通标志检测交通标志识别 Mask R-CNN RPN 锚框

一种结合超像素和图论的高空间分辨率遥感影像分割方法

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国土资源遥感 2019年第3期31卷 72-79页

作者：姚丙秀黄亮许艳松昆明理工大学国土资源工程学院昆明650093 云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心昆明650093

超像素分割已成为遥感影像预处理研究的新热点,但易形成过分割。为解决该问题,提出一种结合超像素和图论的高空间分辨率遥感影像分割方法。首先,采用简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)算法对遥感影像生成超像... 详细信息

超像素分割已成为遥感影像预处理研究的新热点,但易形成过分割。为解决该问题,提出一种结合超像素和图论的高空间分辨率遥感影像分割方法。首先,采用简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)算法对遥感影像生成超像素过分割影像;然后,采用图论算法对超像素进行合并,通过计算得到每次合并后的分割数对应的局部方差,确定合适的影像分割数;最后,根据合适的影像分割数用图论算法对超像素重新聚类合并。实验数据为4幅不同空间分辨率、不同场景的遥感影像,采用定性和定量相结合的方法评价实验结果。实验结果表明,该方法能有效地解决遥感影像过分割结果的问题,获得了良好的分割结果。

关键词：高空间分辨率遥感影像超像素影像分割简单线性迭代聚类图论

结合简化PCNN和Zernike矩的遥感影像边缘检测方法

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软件 2019年第12期40卷 37-40页

作者：夏文彬柳丽仙黄亮昆明理工大学国土资源工程学院云南昆明650093 云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心云南昆明650093

遥感影像边缘信息可以提高信息提取精度。但随着空间分辨率的提高,地物内部细节丰富,地物光谱异质性增强,导致边缘检测效果难以满足实际需求。针对现有传统方法对高空间遥感影像进行边缘检测易产生伪轮廓边缘的复杂问题,本文提出了一种... 详细信息

遥感影像边缘信息可以提高信息提取精度。但随着空间分辨率的提高,地物内部细节丰富,地物光谱异质性增强,导致边缘检测效果难以满足实际需求。针对现有传统方法对高空间遥感影像进行边缘检测易产生伪轮廓边缘的复杂问题,本文提出了一种简化脉冲耦合神经网络(Simplified Pulse Coupled Neural Network,SPCNN)结合Zernike矩的边缘检测方法。该方法首先采用L0方法对遥感影像进行平滑滤波处理;然后采用SPCNN对滤波后的数据进行阈值分割;最后采用Zernike矩对分割后的影像进行边缘检测并对结果进行精度评价。为验证提出方法,选取两景遥感影像作为实验数据。实验结果表明,提出的方法与传统Canny算子相比有效提高了遥感影像边缘检测精度。

关键词：脉冲耦合神经网络 Zernike矩遥感影像边缘检测