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顾及城市场景变化的人口分析单元表达

武汉大学学报(信息科学版) 2024年第10期 1788-1799页

作者：胡秋实李锐吴华意刘朝辉蔡晶武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室地球空间信息技术协同创新中心

人口分析单元是不同城市场景开展地理分析的时空对象和基本单位。城市场景是人口时空活动的信息描述集合，为单元表达提供时空范围与语义限定。针对当前单元表达模型较少关注具体人口分析特征描述，缺乏场景和单元特征表达的关联方法和... 详细信息

人口分析单元是不同城市场景开展地理分析的时空对象和基本单位。城市场景是人口时空活动的信息描述集合，为单元表达提供时空范围与语义限定。针对当前单元表达模型较少关注具体人口分析特征描述，缺乏场景和单元特征表达的关联方法和参考标准的问题，提出了顾及城市场景变化的人口分析单元表达模型。该模型首先考虑场景要素与人口活动特征在单元中的表达关联，形成融合场景组成要素的人口分析单元表达方法。然后，根据具体表达内容分析场景和单元的关联特征及统一参考标准，构建关联场景的单元形式化描述结构。具体案例表明所提出的模型可将城市场景信息按标准关联人口分析单元特征，提高了单元的特征表达能力和对场景的适用性，并为单元几何构建提供了参考。

关键词：人口分析单元时空对象城市场景表达模型场景要素关联特征形式化描述

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ITRF2014框架下顾及降雨量与水文负载的CMONOC坐标时间序列关系分析

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武汉大学学报（信息科学版） 2024年第6期49卷 960-969页

作者：何月帆聂桂根武曙光李海洋廖密郭雨武汉大学卫星导航定位技术研究中心湖北武汉430079 地球空间信息技术协同创新中心湖北武汉430079 湖北珞珈实验室湖北武汉430072

水文负载对中国大陆构造环境监测网络(crustal movement observation network of China,CMONOC)测站坐标时间序列具有重要的影响,而降雨量直接影响了水文负载的量级大小。利用ITRF2014(international terrestrial reference frame 2014)参考框架下CMONOC坐标时间序列、MERRA2(modern-era retrospective analysis for research and applications, version 2)水文负载模型以及中国区域降雨量数据来分析三者之间的关系。结果表明,水文负载对CMONOC测站的影响主要体现在垂直方向上,尤其在珠江流域、长江流域以南、西南以及东南诸河流域,水文负载对测站位移的影响尤为显著,水文负载序列的均方根最大可达5.47 mm。水文负载和降雨量都呈现出较为明显的纬度相关性,纬度越高,其量级越小,二者与纬度的线性拟合优度分别为0.63和0.55;同时,降雨量与水文负载也呈现明显的线性关系,拟合优度为0.49,且随着年均降雨量的增加,水文负载的量级会随之增大。对于周期性信号,降雨量、水文负载以及CMONOC坐标时间序列具有一致性,水文负载的周年振幅和CMONOC坐标时间序列的周年振幅与年均降雨量的拟合优度分别为0.64和0.37。在研究水文负载对GNSS坐标时间序列的影响时,除了土壤湿度、积雪以及冠层水,降雨量也是不可忽略的因素。

关键词：水文负载降雨量 CMONOC坐标时间序列拟合优度周年振幅

基于特征解耦表征学习的无监督混合失真图像复原方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第2期36卷 236-247页

作者：符颖李卓遥朱欣宇龚敏学周激流成都信息工程大学计算机学院成都610225 四川省2011图形图像与空间信息协同创新中心成都610225

针对真实场景下多种混合失真组合的多任务图像复原,结合生成对抗网络与编码器提出了一种基于无监督对偶学习的图像复原方法.该方法引入特征解耦模块,通过修正基于增益控制的归一化,将不同退化机制的特征表示分配到不同的特征通道中,使... 详细信息

针对真实场景下多种混合失真组合的多任务图像复原,结合生成对抗网络与编码器提出了一种基于无监督对偶学习的图像复原方法.该方法引入特征解耦模块,通过修正基于增益控制的归一化,将不同退化机制的特征表示分配到不同的特征通道中,使得不同退化特征表达相互独立,实现了通道上的特征解耦.同时,为了进一步过滤掉退化机制的特征表示并保持原图像内容信息的细节,利用通道注意力机制实现特征解耦后自适应地选择有用的特征表示,使其适用于真实场景下混合失真组合的图像复原任务.实验结果表明,所提算法在单一退化类型GoPro数据集上对比基于尺度循环网络的算法(scale-recurrent network,SRN),峰值信噪比和结构相似性2项指标值分别提高了0.499 dB和0.044;在混合退化类型DIV2K数据集上对比基于操作选择注意力网络的算法(operation-wise attention network,OWAN),峰值信噪比和结构相似性2项指标值分别提高了0.163 dB和0.015,在实现复原图像的同时,保留了图像的纹理和细节信息.

关键词：混合失真图像图像复原特征解耦注意力机制

面向地学分析AI建模的地理信息服务层次网络模型

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测绘学报 2024年

作者：吴华意赵安琪梁健源侯树洋武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室地球空间信息技术协同创新中心

在人工智能生成（AIGC）和大语言模型（LLM）的大背景下，如何提升地学分析模型构建的智能化水平已成为业界广泛关注的焦点。为此，本文提出地理信息服务层次网络模型5-HiNet，基于需求描述、抽象模型、功能模块、服务接口、函数实例的... 详细信息

在人工智能生成（AIGC）和大语言模型（LLM）的大背景下，如何提升地学分析模型构建的智能化水平已成为业界广泛关注的焦点。为此，本文提出地理信息服务层次网络模型5-HiNet，基于需求描述、抽象模型、功能模块、服务接口、函数实例的五层子网络结构对海量地学分析模型进行建模，由抽象到具体逐层描述地学分析模型的实现过程，固化模型中的知识，形成面向地学分析模型的完备知识体系。5-HiNet模型能够进一步与大语言模型（LLM）进行耦合，实现地学分析模型的智能化生成。本文通过实现一个原型系统和应用案例，初步验证了5-HiNet的可行性，并为未来研究和应用提供新的方向和思路。

关键词：地理信息服务地学分析模型层次网络领域知识智能化生成

随机森林在低轨空间目标阻力系数确定问题中的应用

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测绘地理信息 2024年第2期49卷 33-37页

作者：刘涵月夏胜夫桑吉章武汉大学测绘学院湖北武汉430079 地球空间信息技术协同创新中心湖北武汉430079

对绝大多数空间目标而言,由于观测条件和观测手段的限制,测轨数据稀疏且精度较低,传统轨道确定时一并解算的大气阻力系数精度稳定性很差。针对这一问题,提出一种基于随机森林的大气阻力系数预测模型。该模型主要利用某个目标的历史大气... 详细信息

对绝大多数空间目标而言,由于观测条件和观测手段的限制,测轨数据稀疏且精度较低,传统轨道确定时一并解算的大气阻力系数精度稳定性很差。针对这一问题,提出一种基于随机森林的大气阻力系数预测模型。该模型主要利用某个目标的历史大气阻力系数、轨道数据、太阳地磁指数、大气密度等信息预测该目标未来一段时间内的大气阻力系数。仿真GRACE(gravity recovery and climate experiment)A卫星2002年的测轨数据,进行多个时间段的轨道确定与预报模拟实验。结果表明,相比于传统方法,利用所提模型预测大气阻力系数,再将其应用于轨道确定和预报,7天轨道预报最大误差降幅可达60%,有效抑制了最大误差,为稀疏测轨数据条件下改善空间目标轨道确定与预报精度提供了一种技术途径。

关键词：大气阻力系数轨道预报随机森林稀疏数据

城乡土地利用变化监测图斑快速核查方法及应用

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测绘地理信息 2024年第5期49卷 138-142页

作者：李博辉任福胡聪南李中武汉大学资源与环境科学学院地球空间信息技术协同创新中心衢州市测绘院

随着城乡建设现代化进程不断加快，土地资源变化监测以及土地督察的需求日益增加，需要通过遥感监测技术提取和核查大量的变化图斑。通过基于层级信息的变化图斑空间化匹配方法，减少图斑提取后套合比对的工作量，以此对图斑进行预判预... 详细信息

随着城乡建设现代化进程不断加快，土地资源变化监测以及土地督察的需求日益增加，需要通过遥感监测技术提取和核查大量的变化图斑。通过基于层级信息的变化图斑空间化匹配方法，减少图斑提取后套合比对的工作量，以此对图斑进行预判预查降低图斑核查数量，并构建图斑核查业务模型，规范图斑核查流程，实现对图斑的快速核查与监管。在此基础上，设计实现变化图斑核查系统，实现了图斑预判预查和核查业务，提高了图斑核查效率，对土地督察工作起到了促进作用。

关键词：变化图斑图斑预判预查图斑核查土地利用遥感影像

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基于高光谱卫星影像的生长期互花米草指数构建

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遥感学报 2024年第3期28卷 635-648页

作者：邵春晨杨刚孙伟伟左阳嫣葛苇婷杨素素宁波大学地理与空间信息技术系宁波315211 宁波大学东海研究院宁波315211 宁波陆海国土空间利用与治理协同创新中心宁波315211

近年来外来入侵植物互花米草迅速扩张,对沿海区域经济社会的发展造成了一定干扰,占据生态位,危害当地生态系统稳定。精确的互花米草监测与制图对湿地生态系统的保护与恢复具有重要意义。当前研究识别互花米草以监督分类方法为主,这一类... 详细信息

近年来外来入侵植物互花米草迅速扩张,对沿海区域经济社会的发展造成了一定干扰,占据生态位,危害当地生态系统稳定。精确的互花米草监测与制图对湿地生态系统的保护与恢复具有重要意义。当前研究识别互花米草以监督分类方法为主,这一类方法所需样本量大、分类器复杂多样,大区域互花米草的精细识别计算量大、效率低,而且精度对样本质量的依赖性强。为了提高大区域互花米草快速精细识别的能力,本研究提出了一种基于高光谱数据构建生长期互花米草指数的方法,利用互花米草与其他盐沼湿地植被在近红外波段和短波红外波段存在明显光谱差异的特性,选取差异敏感波段构建互花米草指数,增大复杂滨海湿地环境下互花米草与其他盐沼湿地植被的特征差异,有效减少“异物同谱”造成的滨海盐沼湿地植被难区分的现象。本研究选取黄河三角洲湿地和盐城滨海湿地区域作为研究对象,通过野外调查和Google Earth高分辨率影像生成样本数据集,基于生长期互花米草指数构建决策树对互花米草进行精细识别,与NDVI、EVI、支持向量机、随机森林、最大似然和人工神经网络方法进行互花米草提取结果对比验证。结果表明,基于互花米草指数构建决策树的方法可快速、准确地实现复杂湿地生态系统中互花米草的提取,提取精度优于其他方法,在大区域互花米草快速识别方面具有更高的潜力。

关键词：遥感互花米草植被指数互花米草指数高光谱数据 ZY1-02D

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基于随机平滑的通用黑盒认证防御

计算机学报 2024年第3期47卷 690-702页

作者：李瞧陈晶张子君何琨杜瑞颖汪欣欣空天信息安全与可信计算教育部重点实验室武汉大学国家网络安全学院武汉430079 武汉大学日照信息研究院山东日照276800 武汉大学地球空间信息技术协同创新中心武汉430079

近年来,基于深度神经网络(DNNs)的图像分类模型在人脸识别、自动驾驶等关键领域得到了广泛应用,并展现出卓越的性能.然而,深度神经网络容易受到对抗样本攻击,从而导致模型错误分类.为此,提升模型自身的鲁棒性已成为一个主要的研究方向.... 详细信息

近年来,基于深度神经网络(DNNs)的图像分类模型在人脸识别、自动驾驶等关键领域得到了广泛应用,并展现出卓越的性能.然而,深度神经网络容易受到对抗样本攻击,从而导致模型错误分类.为此,提升模型自身的鲁棒性已成为一个主要的研究方向.目前大部分的防御方法,特别是经验防御方法,都基于白盒假设,即防御者拥有模型的详细信息,如模型架构和参数等.然而,模型所有者基于隐私保护的考虑不愿意共享模型信息.即使现有的黑盒假设的防御方法,也无法防御所有范数扰动的攻击,缺乏通用性.因此,本文提出了一种适用于黑盒模型的通用认证防御方法.具体而言,本文首先设计了一个基于查询的无数据替代模型生成方案,在无需模型的训练数据与结构等先验知识的情况下,利用查询和零阶优化生成高质量的替代模型,将认证防御场景转化为白盒,确保模型的隐私安全.其次,本文提出了基于白盒替代模型的随机平滑和噪声选择方法,构建了一个能够抵御任意范数扰动攻击的通用认证防御方案.本文通过分析比较原模型和替代模型在白盒认证防御上的性能,确保了替代模型的有效性.相较于现有方法,本文提出的通用黑盒认证防御方案在CIFAR10数据集上的效果取得了显著的提升.实验结果表明,本文方案可以保持与白盒认证防御方法相似的效果.与之前基于黑盒的认证防御方法相比,本文方案在实现了所有L p的认证防御的同时,认证准确率提升了20%以上.此外,本文方案还能有效保护原始模型的隐私,与原始模型相比,本文方案使成员推理攻击的成功率下降了5.48%.

关键词：深度神经网络认证防御随机平滑黑盒模型替代模型

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基于引导扩散模型的自然对抗补丁生成方法

电子学报 2024年第2期52卷 564-573页

作者：何琨佘计思张子君陈晶汪欣欣杜瑞颖武汉大学国家网络安全学院湖北武汉430072 武汉大学空天信息安全与可信计算教育部重点实验室湖北武汉430072 武汉大学日照信息技术研究院山东日照276800 地球空间信息技术协同创新中心湖北武汉430079

近年来,物理世界中的对抗补丁攻击因其对深度学习模型安全的影响而引起了广泛关注.现有的工作主要集中在生成在物理世界中攻击性能良好的对抗补丁,没有考虑到对抗补丁图案与自然图像的差别,因此生成的对抗补丁往往不自然且容易被观察者... 详细信息

近年来,物理世界中的对抗补丁攻击因其对深度学习模型安全的影响而引起了广泛关注.现有的工作主要集中在生成在物理世界中攻击性能良好的对抗补丁,没有考虑到对抗补丁图案与自然图像的差别,因此生成的对抗补丁往往不自然且容易被观察者发现.为了解决这个问题,本文提出了一种基于引导的扩散模型的自然对抗补丁生成方法.具体而言,本文通过解析目标检测器的输出构建预测对抗补丁攻击成功率的预测器,利用该预测器的梯度作为条件引导预训练的扩散模型的逆扩散过程,从而生成自然度更高且保持高攻击成功率的对抗补丁.本文在数字世界和物理世界中进行了广泛的实验,评估了对抗补丁针对各种目标检测模型的攻击效果以及对抗补丁的自然度.实验结果表明,通过将所构建的攻击成功率预测器与扩散模型相结合,本文的方法能够生成比现有方案更自然的对抗补丁,同时保持攻击性能.

关键词：目标检测对抗补丁扩散模型对抗样本对抗攻击深度学习