检索结果-南通市图书馆

冰川冻土 2019年第6期41卷 1326-1334页

作者：范宇宾郭唯娜柯长青南京大学地理与海洋科学学院

青藏高原的冰川监测对气候变化研究有着重要的意义,通过遥感图像可以大范围长时间的监测冰川的变化,识别冰川边界是研究的重点。为了研究SAR影像纹理特征在冰川识别中的作用,以喀喇昆仑山地区的克勒青河上游为研究区,利用2018年Sentinel... 详细信息

青藏高原的冰川监测对气候变化研究有着重要的意义,通过遥感图像可以大范围长时间的监测冰川的变化,识别冰川边界是研究的重点。为了研究SAR影像纹理特征在冰川识别中的作用,以喀喇昆仑山地区的克勒青河上游为研究区,利用2018年Sentinel-1A数据进行干涉处理得到相干系数,然后基于相干系数提取了均值、方差、同质性、反差、相异性、熵、相关性共7种纹理特征,并对不同纹理特征组合之间的提取效果进行了比较。结果表明VV极化方式下均值、方差、同质性、相异性的特征组合冰川识别效果最好。据此提取了克勒青河上游区域的冰川边界,最高精度达到91.36%,该方法明显优于基于相干系数图的阈值分割法和基于光学影像的波段比值法,冰川识别精度提高了约2%。

关键词： Sentinel-1A 相干系数纹理特征支持向量机冰川识别克勒青河谷青藏高原

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基于深度学习的中国第二次冰川编目半自动化更新

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遥感技术与应用 2023年第6期38卷 1264-1273页

作者：王世豪柯长青陈军南京大学地理与海洋科学学院江苏南京210023 安徽建筑大学环境与能源工程学院安徽合肥230601

中国第二次冰川编目的部分数据用第一次冰川编目替代,这些数据集中分布在藏东南地区。该地区地形陡峭、气候恶劣,常年多云层覆盖,无法获取有效的光学影像,缺乏系统性的冰川调查。针对传统阈值分割方法受噪声影响大、标准Unet计算量大导... 详细信息

中国第二次冰川编目的部分数据用第一次冰川编目替代,这些数据集中分布在藏东南地区。该地区地形陡峭、气候恶劣,常年多云层覆盖,无法获取有效的光学影像,缺乏系统性的冰川调查。针对传统阈值分割方法受噪声影响大、标准Unet计算量大导致运行缓慢等问题,对Unet模型进行压缩,通过修改样本尺寸、卷积核数量和优化器等模型参数,提升模型训练效率以及冰川提取精度。利用冰川的极化特性和地形特征,选用45景ENVISAT ASAR影像和NASA DEM,基于Unet及其压缩网络进行深度学习,参考光学影像和其它辅助数据对误分和漏分的冰川逐个进行人工目视判读,完成了未更新编目的冰川边界提取及修正,并对属性进行了更新。结果表明:基于SAR影像和地形特征的深度学习可以有效识别云层覆盖区域的冰川。在第二次冰川编目未完成的地区,共有冰川8374条,总面积5622.65±303.58 km2,误差占总冰川面积的5.4%,整体呈退缩状态,冰川碎片化现象居多。该数据集更新了中国第二次冰川编目中的替代数据,可为探讨藏东南冰川变化和物质平衡等相关研究提供可靠的数据支撑。

关键词：深度学习 Unet ENVISAT ASAR 冰川识别第二次冰川编目更新

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基于深度学习的冰川遥感图像语义分割

基于深度学习的冰川遥感图像语义分割

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作者：范慧颖西北大学

学位级别：硕士

冰川监测是生态环境监测的一项重要内容。它主要通过监测冰川面积、体积等变化来反映生态环境的变化。基于深度学习遥感图像语义分割已经引起了生态环境监测领域研究人员的普遍关注,并取得了诸多研究成果。本文在深入探讨和分析深度学... 详细信息

冰川监测是生态环境监测的一项重要内容。它主要通过监测冰川面积、体积等变化来反映生态环境的变化。基于深度学习遥感图像语义分割已经引起了生态环境监测领域研究人员的普遍关注,并取得了诸多研究成果。本文在深入探讨和分析深度学习冰川监测应用已有研究结果的基础上,以提高已有冰川监测遥感图像识别和分析算法性能为目标,就冰川监测存在的可用于冰川遥感图像语义分割的数据集少、冰水难以区分和阴影区域下冰川难以识别等问题展开研究。本文的主要工作如下:(1)针对可用于冰川遥感图像语义分割的数据集少的问题,本文利用Labelme(图像语义分割数据集制作软件)制作了两套数据集,分别用于阴影区域下冰川分割和冰水分割实验。(2)针对遥感图像受光照、山体高度和成像角度等因素影响形成目标阴影区域,影响冰川识别效果的问题,提出一种增强多尺度特征融合的网络架构UPSPNet。该方法通过融合多尺度特征信息,丰富特征图提取的冰川特征,从而提高网络架构识别冰川的能力(包括阴影区域下的冰川)。实验结果表明,所提方法的平均像素准确率达到95.84﹪,其平均交并比达到92.79﹪。相对于未融合金字塔池化结构的网络架构,平均像素准确率提高0.61﹪,平均交并比提高0.92﹪,能够更好地识别出阴影下的冰川区域。(3)针对冰川、积雪和水体对波段的反射率相近,利用传统冰川识别方法区分效果差的问题,提出一种融合注意力模块的冰水分割架构Res UNet-dan。其中,注意力模块可以增强相似特征之间的关联性,降低无关特征之间的连接性,增强图像中的上下文信息;UNet架构中的跳跃连接结构便于融合编码层特征信息和解码层特征信息,融合全局信息和局部信息。该方法结合两者能够丰富特征图信息和增强特征图表现力,从而提高冰川分割的准确率,有利于有效分割冰川和水体。实验结果表明,Res UNet-dan的平均像素准确率为90.18﹪,平均交并比为84.67﹪。相对于未融合注意力模块的Res UNet网络架构,平均像素准确率提高2.31﹪,平均交并比提高1.52﹪,能够更好地区分水体和冰川。

关键词：冰川识别遥感影像语义分割深度学习

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