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顾及时变特性的时序极化SAR图像自适应超像素生成方法

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遥感学报 2024年第4期28卷 1066-1075页

作者：叶家伟汪长城高晗沈鹏宋天祎胡驰浩中南大学地球科学与信息物理学院长沙410083

超像素生成是对象级数据处理体系的重要预处理步骤,这对于拥有大数据量的多时相、多极化SAR数据的高效处理和应用具有很大的现实意义。针对单时相超像素分割方法没有充分利用地物在时序上完整散射信息的问题,本文综合利用时序极化SAR数... 详细信息

超像素生成是对象级数据处理体系的重要预处理步骤,这对于拥有大数据量的多时相、多极化SAR数据的高效处理和应用具有很大的现实意义。针对单时相超像素分割方法没有充分利用地物在时序上完整散射信息的问题,本文综合利用时序极化SAR数据观测充分、可描述时变特性等优势,提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)模型的多时相极化SAR影像自适应超像素生成方法。该方法首先联合多个时相的极化协方差矩阵,基于Wishart分布计算时序极化SAR相似性距离;然后利用多时相极化SAR数据进行梯度计算,检测图像边缘;最后提出一种基于多时相极化SAR边缘检测的同质性测度因子,用于自适应平衡极化距离和空间距离的权重关系。本文使用8景Radarsat-2全极化SAR影像,从可视化效果和定量精度两个方面评价方法有效性。相关结果表明,本文方法优于单时相极化SAR超像素生成方法和现有的多时相极化SAR超像素方法,超像素能够有效贴合研究区域地块边界,是一种有效的超像素生成方法。

关键词：遥感极化SAR 图像分割 SLIC算法超像素多时相

层析SAR三维成像方法与森林参数反演研究进展

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遥感学报 2024年第3期28卷 576-590页

作者：万杰汪长城朱建军付海强中南大学地球科学与信息物理学院长沙410083

森林是陆地上最大的生态系统,在全球碳氧循环中发挥着举足轻重的作用。森林植被集中了85%以上的陆地植被生物量,森林的生物物理参数,如森林高度、林下地形、生物量等,对森林资源管理、森林碳汇能力及碳储量的评估、生物多样性保护等具... 详细信息

森林是陆地上最大的生态系统,在全球碳氧循环中发挥着举足轻重的作用。森林植被集中了85%以上的陆地植被生物量,森林的生物物理参数,如森林高度、林下地形、生物量等,对森林资源管理、森林碳汇能力及碳储量的评估、生物多样性保护等具有重要意义。合成孔径雷达层析技术TomoSAR (Synthetic Aperture Radar Tomography)具备对观测目标的三维成像能力,可以获得森林的内部结构信息,在森林植被参数反演中发挥着重要的作用。本文从层析SAR的三维成像原理出发,系统阐述目前层析SAR技术进行多维感知的主流算法:首先,根据SAR数据获取模式的不同,将层析SAR的三维成像方法归纳为单极化层析SAR算法和全极化层析SAR算法两类,对比分析植被参数反演中两种不同层析SAR成像算法在垂直分辨率、辐射分辨率、鲁棒性、计算复杂度等方面的表现;然后,基于层析SAR的三维成像能力,阐述层析SAR技术在森林垂直结构重构、森林高度反演、林下地形测绘、生物量估计等应用中的研究进展;最后对层析SAR技术在森林植被区前沿应用进行展望,提出面临的关键挑战。

关键词：遥感层析SAR 三维成像林下地形森林高度森林垂直结构森林生物量

基于高分辨率遥感影像深度特征的城市非渗透表面集成学习提取

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测绘学报 2024年第4期53卷 700-711页

作者：李雪涛王盼成曾永年中南大学空间信息技术与可持续发展研究中心湖南长沙410083

城市非渗透表面信息的有效提取是高分辨率遥感应用研究的热点问题。针对目前城市非渗透表面信息提取中存在的问题,结合深度学习与集成学习的优势,提出了基于高分辨率遥感影像深度特征的城市非渗透表面集成学习方法。以高分二号多光谱数... 详细信息

城市非渗透表面信息的有效提取是高分辨率遥感应用研究的热点问题。针对目前城市非渗透表面信息提取中存在的问题,结合深度学习与集成学习的优势,提出了基于高分辨率遥感影像深度特征的城市非渗透表面集成学习方法。以高分二号多光谱数据为试验数据,以非渗透表面密集程度不同的城市区域为试验区,基于U-Net深度网络提取的高分辨率影像的深层次特征,采用Stacking机制的集成学习机提取城市非渗透表面信息。试验结果表明,基于深度特征的集成学习方法在城市非渗透表面信息提取中获得了较高的精度。在城市非渗透表面密集程度不同的试验区,总体精度不低于91.66%,Kappa系数不低于0.83;错分误差为7.83%~9.39%,漏分误差为7.22%~14.88%。相对于基于浅层光谱信息的集成学习、随机森林、支持向量机,总体精度、Kappa系数有显著提高,错分与漏分误差显著降低。说明深度特征信息能有效提高集成学习提取非渗透表面提取的用户精度与制图精度;相对于U-Net、SegNet深度学习网络,在稀疏、中等密集、密集、复杂4类非渗透表面试验区,有效提高了总体精度、Kappa系数,漏分、错分误差显著的减少。说明基于深度特征的集成学习能有效改善与提高非渗透表面提取的用户精度与制图精度。总体上,基于深度特征的高分辨率非渗透表面集成学习方法能获得较高的城市非渗透表面信息提取精度,在城市土地利用/覆盖分类中具有良好的应用前景。

关键词： U-Net网络集成学习深度特征城市非渗透表面高分辨率遥感 GF-2

基于双重YOLOv8-pose模型的探地雷达双曲线关键点检测与目标定位

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电子与信息学报 2024年

作者：侯斐斐彭应昊董健银雪中南大学自动化学院中南大学电子信息学院

探地雷达(GPR)是一种可用于地下目标识别的无损检测方法。针对现有方法存在不同尺度目标兼容性差、复杂图像识别难度大、无法精确定位等问题，该文提出一种基于双重YOLO姿态模型(YOLOv8-pose)的GPR双曲线关键点检测与目标定位，命名为双... 详细信息

探地雷达(GPR)是一种可用于地下目标识别的无损检测方法。针对现有方法存在不同尺度目标兼容性差、复杂图像识别难度大、无法精确定位等问题，该文提出一种基于双重YOLO姿态模型(YOLOv8-pose)的GPR双曲线关键点检测与目标定位，命名为双重YOLO关键点定位方法(DYKL)，用于地下目标的检测与精确定位。所提模型架构包含两个阶段：首先，第1阶段是基于YOLOv8-pose模型的GPR目标检测，以确定候选目标的位置；接着，第1阶段的部分训练权重被共享并传递到第2阶段，后者以此为基础继续训练YOLOv8-pose网络，用于候选目标特征的关键点检测及获取，从而实现地下目标的自动化定位。通过与级联区域卷积网络(Cascade RCNN)、更快的区域卷积网络(Faster R-CNN)、实时对象检测模型(RTMDet)以及“你只看一次”人脸模型(YOLOv7-face)4种先进的深度模型进行比较，所提模型平均识别准确率达到98.8%，性能优于其他模型。结果表明所提DYKL模型具有较高的识别准确性与较强的鲁棒性，可以为地下目标的精确定位提供参考。

关键词：探地雷达目标检测关键点检测 YOLOv8

基于深度学习的城市PM2.5浓度时空分布预测及不确定性评估

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测绘学报 2024年第4期53卷 750-760页

作者：刘慧敏张陈为谌恺祺邓敏彭翀中南大学地球科学与信息物理学院地理信息系湖南长沙410083

城市PM2.5浓度的时空分布预测旨在基于有限观测样本实现研究区域内PM2.5分布的全范围感知。理想的预测模型需同时保证结果的高精度与高可靠性。然而,现有研究大多以提升精度为唯一目的,忽视了由于数据质量与模型结构的各异所导致预测结... 详细信息

城市PM2.5浓度的时空分布预测旨在基于有限观测样本实现研究区域内PM2.5分布的全范围感知。理想的预测模型需同时保证结果的高精度与高可靠性。然而,现有研究大多以提升精度为唯一目的,忽视了由于数据质量与模型结构的各异所导致预测结果的不确定性,这极大限制了高精度预测结果的可靠性与可用潜力,从而难以有效辅助空气污染治理等实际应用。为此,本文提出一种耦合不确定性评估的PM2.5浓度时空分布预测模型。通过构建以图卷积和循环网络为主的预测模块,实现PM2.5浓度的高精度预测;同时,基于对抗学习策略与变分自编码思想构建不确定性量化模块,同步揭示预测结果的不确定性水平。深圳市实际数据实证表明,本文方法能有效兼顾PM2.5浓度预测结果的精度与可靠性,能为包括监测站点布局选址在内的环境治理工作提供科学决策支持。

关键词： PM2.5 深度学习不确定性地理预测

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无单元Galerkin法的电流场与渗流场耦合正演

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地球物理学报 2024年第5期67卷 2029-2042页

作者：戴前伟张文健雷轶张彬朱泽龙中南大学有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室长沙410083 中南大学地球科学与信息物理学院长沙410083 中南大学土木工程学院长沙410075

联合求解渗流场与电流场是确定土石坝渗流精确分布及评价渗流严重程度的重要途径.为解决水文-地球物理方法中存在的渗-电拟合度差及分辨率损失严重等问题,针对电性参数对水文状态变量的敏感性,本文开发一种基于无单元Galerkin法(Element... 详细信息

联合求解渗流场与电流场是确定土石坝渗流精确分布及评价渗流严重程度的重要途径.为解决水文-地球物理方法中存在的渗-电拟合度差及分辨率损失严重等问题,针对电性参数对水文状态变量的敏感性,本文开发一种基于无单元Galerkin法(Element-Free Galerkin Method,EFGM)的渗流场与电流场耦合正演算法.一方面,通过引入岩石物理关系经验公式及水文状态变量构建耦合模型;另一方面,通过滑动最小二乘法构造形函数,利用罚函数计算边界条件,以解决耦合模型的构建过程中对网格单元过度依赖问题来提高渗-电拟合精度.数值模拟的渗-电关联响应及耦合正演中,分析了土石坝内电流场及渗流路径,探索了各分量对土石坝不同附属结构体的异常响应特征.关联响应结果显示,饱和区内渗-电关联响应吻合较好.但由于非饱和渗流的特殊性,非饱和区介质岩石的物理特性会随着饱和度、孔隙度等因素的变化而发生改变,从而导致土石坝内非饱和区物性参数的分布与饱和区不同,从而造成非饱和区内渗-电场关联响应存在差异.在非饱和区域,耦合电位及电流密度分布与渗流分布吻合度高.渗-电耦合结果对实施模型约束的水文-地球物理耦合反演具有重要理论和实际意义.

关键词：电流场渗流场土石坝关联响应耦合分析

基于CK-Hough联合算法的人体微多普勒频率估计

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中南大学学报(自然科学版) 2024年第09期 3329-3341页

作者：陈雨馨彭意群柳润金丁一鹏中南大学电子信息学院中南大学物理学院

为了准确地从雷达回波信号中提取运动目标特定部位的微多普勒频率，本文提出一种新颖的CKHough算法，该算法有效地结合了聚类分析和K近邻-霍夫(KNN-Hough)算法。首先，通过短时傅里叶变换获取雷达回波信号的时频谱图；其次，利用自适应... 详细信息

为了准确地从雷达回波信号中提取运动目标特定部位的微多普勒频率，本文提出一种新颖的CKHough算法，该算法有效地结合了聚类分析和K近邻-霍夫(KNN-Hough)算法。首先，通过短时傅里叶变换获取雷达回波信号的时频谱图；其次，利用自适应模糊C均值算法对时频图进行聚类分析，在这一过程中，本文采用数据预处理技术自适应调整聚类类别数c以适应多样化应用场景，从而获得人体各散射部位的频域范围，有效地抑制了分量间的相互干扰；第三，通过改进度量函数的K近邻算法增强相邻时刻聚类结果的相关性，拟合各部位的瞬时频率曲线；最后，采用霍夫变换动态调整度量函数中权值μ的取值，得到目标微多普勒频率的精确估计结果。研究结果表明：本文提出的CK-Hough提取了直/曲线行走场景下人类目标四肢的微多普勒频率；与传统的峰值搜索算法、线性预测维特比算法以及基于Bezier-Hough模型的频率拟合算法相比，本文提出的CK-Hough算法在直线行走实验场景下，总频率的估计误差率分别降低了40.40%、 45.47%和26.16%；在曲线行走实验场景下，其估计误差率分别降低了58.35%、 68.35%和41.65%。

关键词：微多普勒频率提取时频分析自适应模糊C均值聚类 K近邻霍夫变换

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论我国长期护理保险的保障限度

华东政法大学学报 2024年第3期27卷 122-135页

作者：谢冰清中南大学法学院中南大学人权研究中心

长期护理保险的保障限度既涉及被保险人可以获得何种程度的保护,又关乎该制度在多层次长期护理保障体系中的定位,其重要性不言而喻。从建立长期护理保险制度的目的出发,以禁止保护不足和禁止过度保护为原则,可以合理限定制度的强制保障... 详细信息

长期护理保险的保障限度既涉及被保险人可以获得何种程度的保护,又关乎该制度在多层次长期护理保障体系中的定位,其重要性不言而喻。从建立长期护理保险制度的目的出发,以禁止保护不足和禁止过度保护为原则,可以合理限定制度的强制保障边界。长期护理保险保障的是被保险人的实质需求,而非单一的金钱或服务需求,因而该制度并非简单地弥补被保险人的经济损失,或者为护理服务支付费用,而是为达到一定严重程度的护理需求提供补充性的支持与帮助,以维持或改善护理需求者的生活质量及其家属的整体生活水准。在立法上,一方面应确立自我责任原则、自我决定原则及居家护理优先原则等基本原则;另一方面应赋予被保险人发生护理需求后即享有抽象的保险给付请求权,明确保险给付条件,统一保险给付标准,设置保险给付比例与个人自付费用比例等具体规则,从而形塑出符合基本生活水准的保障标准。

关键词：长期护理保险长期护理长期照护失能老人保险给付

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公开个人信息的刑法保护:理念、进路与边界

政法论坛 2024年第5期42卷 52-63页

作者：郑泽星中南大学法学院中南大学人权研究中心

用刑事手段规制非法处理公开个人信息的行为应当坚持必要性和谦抑性理念。确定公开个人信息刑法保护边界的应然进路是在公开个人信息类型化的基础上实现前置法规定与刑事法规范之间的融贯。以公开意愿为依据可以将公开个人信息区分为主... 详细信息

用刑事手段规制非法处理公开个人信息的行为应当坚持必要性和谦抑性理念。确定公开个人信息刑法保护边界的应然进路是在公开个人信息类型化的基础上实现前置法规定与刑事法规范之间的融贯。以公开意愿为依据可以将公开个人信息区分为主动公开信息、被动公开信息以及非法公开信息。前置法的“合理处理”规则是义务性规范,违反“合理处理”规则无涉侵犯公民个人信息罪保护法益,可能导致民事责任或者行政责任;“明确拒绝”规则和“重大影响”规则是禁止性规范:主动公开的个人信息,权利人“明确拒绝”的,其恢复行使个人信息自决权;被动公开的个人信息,权利人“明确拒绝”的,其保留行使个人信息自决权。对上述信息的处理均可因侵害个人信息自决权法益而构成侵犯公民个人信息罪。处理公开个人信息违反前置法“重大影响”规则,使公民人身、财产安全受到重大损害或者具有重大损害风险的,仍可因侵犯公民信息安全法益而构成侵犯公民个人信息罪。

关键词：公开个人信息前置法义务性规范禁止性规范刑法保护

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