检索结果-南通市图书馆

计算机测量与控制 2024年第2期32卷 250-255页

作者：李华李国四川信息职业技术学院四川广元628000 成都华微电子科技股份有限公司成都610015

无人机可见光遥感影像中地物目标边界清晰度较低,容易导致地物目标与背景之间的区分度降低,进而难以提取地物目标;为此,提出无人机可见光遥感影像地物目标提取方法;从光谱特征、纹理特征和边缘特征3个方面分析无人机可见光遥感影像特征... 详细信息

无人机可见光遥感影像中地物目标边界清晰度较低,容易导致地物目标与背景之间的区分度降低,进而难以提取地物目标;为此,提出无人机可见光遥感影像地物目标提取方法;从光谱特征、纹理特征和边缘特征3个方面分析无人机可见光遥感影像特征;结合3种影像特征对无人机可见光遥感影像数据集实行增广处理;对完成增广后的数据集定义影像编码标签,以此确定地物目标增强权重,通过参量化处理地物目标光谱特征,计算光谱吸收指数,获取地物目标提取表达式,从而实现无人机可见光遥感影像地物目标提取;实验结果表明,所提方法能够保证地物目标边界的清晰度,具有较强的地物目标提取能力。

关键词：无人机可见光遥感影像地物目标提取编码标签光谱吸收指数

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无人机可见光遥感影像的空间分辨率对毛竹立竹度识别精度的影响

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东北林业大学学报 2023年第3期51卷 79-83,96页

作者：陆雪婷邓洋波宋贤芬严夏帆余坤勇刘健福建农林大学福州350002 福州市林业局

为探究无人机可见光影像在毛竹立竹度提取方面的适用性,以福建省三明市永安市天宝岩国家级自然保护区毛竹林为研究对象,运用重采样的方式获取不同空间分辨率(0.25、0.50、0.75 m)下的可见光影像,利用面向对象多尺度分割确定各个分辨率... 详细信息

为探究无人机可见光影像在毛竹立竹度提取方面的适用性,以福建省三明市永安市天宝岩国家级自然保护区毛竹林为研究对象,运用重采样的方式获取不同空间分辨率(0.25、0.50、0.75 m)下的可见光影像,利用面向对象多尺度分割确定各个分辨率下的最佳分割尺度,采用随机森林分类方法,对不同空间分辨率下立竹度提取精度进行了比较。结果表明:不同空间分辨率下分割尺度的选择不同,影像空间分辨率为0.25、0.50、0.75 m的最佳分割尺度分别为20、9和8,立竹度提取平均精度分别为80.97%、81.29%和77.82%,Kappa系数分别为0.806 0、0.863 3和0.817 1;图像空间分辨率为0.50 m时,总体分类精度和Kappa系数最高,因此,毛竹立竹度提取的适宜图像空间分辨率为0.5 m,最佳分割尺度为9。

关键词：毛竹立竹度无人机可见光遥感影像空间分辨率

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高分辨率可见光遥感图像舰船目标检测综述

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武汉大学学报（信息科学版） 2021年第11期46卷 1703-1715页

作者：宋志娜眭海刚李永成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

利用大规模、高分辨率可见光遥感图像探测舰船目标一直是遥感领域的研究热点,其在军事和民用领域发挥着重要作用。舰船目标背景的复杂多变性,舰船目标的多尺度、多种类、多姿态类内差异性,以及检测模型的局限性等问题,都给大范围的高分... 详细信息

利用大规模、高分辨率可见光遥感图像探测舰船目标一直是遥感领域的研究热点,其在军事和民用领域发挥着重要作用。舰船目标背景的复杂多变性,舰船目标的多尺度、多种类、多姿态类内差异性,以及检测模型的局限性等问题,都给大范围的高分辨率可见光遥感图像舰船目标探测带来了极大的挑战。首先对利用遥感技术进行舰船检测的方法体系进行总结归纳,然后在此基础上聚焦当前研究热点,对2010—2020年高分可见光遥感图像舰船目标的检测技术体系与发展历程进行概述,并对主流的检测方法进行详细论述,以期推动高分辨率可见光遥感影像舰船检测更加深入的研究和更加广泛的应用。

关键词：高分辨率影像可见光遥感影像舰船目标检测自动目标解译

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基于MDOAU-net模型的多源遥感影像海洋养殖浮筏提取

基于MDOAU-net模型的多源遥感影像海洋养殖浮筏提取

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作者：匡广湖重庆三峡学院

学位级别：硕士

我国有着世界上最大的海水养殖面积,其中浮筏养殖是海水养殖的重要生产方式。因为浮筏养殖具有产量高,经济价值高等特点,导致我国浮筏养殖面积仍在持续增长。浮筏养殖的无序扩张会带来严重的海洋环境问题,并造成养殖区域的减产问题。因... 详细信息

我国有着世界上最大的海水养殖面积,其中浮筏养殖是海水养殖的重要生产方式。因为浮筏养殖具有产量高,经济价值高等特点,导致我国浮筏养殖面积仍在持续增长。浮筏养殖的无序扩张会带来严重的海洋环境问题,并造成养殖区域的减产问题。因此,为海水养殖产业的健康发展和保护海洋环境,对养殖浮筏进行提取并监测是刻不容缓的。遥感具有监测范围广,速度快,且便于长期的动态监测等优势,被广泛用于浮筏养殖信息提取。传统的遥感养殖浮筏提取方法往往需要人工设计特征提取算法,而深度学习一般不需要,且深度学习具有强大的特征构建能力和鲁棒性,因此成为遥感影像养殖浮筏提取研究的一个重要方法。如何将遥感与深度学习方法结合,快速精确智能提取大范围浮筏养殖区域,以实现对养殖浮筏的监测与管理,营造绿色、可持续发展的海水养殖业具有重要意义。单一遥感具有局限性,多源遥感能够更全面地对目标进行监测,而每类遥感影像具有不同特性,为了解决这一问题。本文选择可见光、全极化合成孔径雷达(Polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)、合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)等多源遥感数据作为研究数据。MDOAU-net模型是SAR影像浮筏提取中较为优秀的深度学习模型。因此,本文根据不同遥感影像特性对MDOAU-net模型进行改进以实现多源遥感影像的养殖浮筏提取。本文主要研究内容和成果如下:(1)对于可见光遥感影像养殖浮筏提取,本文提出MDOAU2-Net模型,采用编解码的结构,该模型可以保持可见光遥感影像中具有判别性的特征,并且能过滤浮筏提取中的伪目标。实验结果表明,与其它拥有类似结构的对照模型相比,MDOAU2-Net有着最高的平均交并比,达到71.33%。(2)在PolSAR遥感影像养殖浮筏提取中,构建一种同样基于编解码结构的快速PMVOAU-Net模型,设计PolSAR多散射特征提取用于提取所有散射分量中的信息,并使用VGG块用作特征提取,在保持高精度提取的同时缩减模型完成提取任务所需的时间。实验结果表明快速PMVOAU-Net模型在PolSAR养殖浮筏提取中平均交并比最高,达到87.91%。此外,该模型能够克服相干斑噪声、陆地、船只信息的干扰,训练时间比MDOAU-net少了近一半。(3)在高海况下SAR遥感影像养殖浮筏提取中,根据SAR数据中的时空信息结合ERA5提供的气候反演信息得到风速、浪高数据,对照蒲福风级表,完成SAR影像的海况评级。对不同海况下的SAR影像进行了分析,设计用于高海况下SAR影像浮筏养殖提取的W-Net模型。实验结果证明,W-Net相较于MDOAU-net,W-Net不仅在低海况下有更高的提取精度,而且在高海况下,当MDOAU-net失效时W-Net也能保持较高提取精度。

关键词：海洋养殖浮筏提取可见光遥感影像 PolSAR遥感影像 SAR遥感影像 MDOAU-net模型

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