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基于遥感的森林碳储量显式计算模型

测绘学报 2024年第1期53卷 36-49页

作者：朱宁宁杨必胜董震武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

面向国家“双碳”目标和国际碳交易市场需求,陆地生态系统的固碳现状和未来固碳潜力亟须研究。森林是陆地生态系统中重要的碳库,目前基于地面观测的清查方法工作量大且抽样统计结果难以评价,基于卫星遥感反演的方法缺乏理论解释且普适... 详细信息

面向国家“双碳”目标和国际碳交易市场需求,陆地生态系统的固碳现状和未来固碳潜力亟须研究。森林是陆地生态系统中重要的碳库,目前基于地面观测的清查方法工作量大且抽样统计结果难以评价,基于卫星遥感反演的方法缺乏理论解释且普适性差。本文从单木级森林碳储量模型出发,提出一种基于遥感的森林碳储量显式计算模型。首先使用图像分辨率、森林郁闭度和森林高度3个关键变量构建森林碳储量显式计算模型,并对模型变量和参数进行误差分析;然后利用单木的生长特性,仿真不同饱和度的森林场景,从理论上解算不同树种的模型参数,并检验模型参数的精度与稳定性;最后验证模型在不同空间尺度、饱和度森林场景下的精度、稳健性和适用性。本文提出的森林碳储量模型解决了现有卫星遥感反演缺乏理论解释性和适用性差的难题,可实现大范围森林碳储量高分辨率制图和全球森林碳汇动态监测。

关键词：森林碳储量遥感模型森林郁闭度森林高度仿真森林

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基于双路细节关注网络的遥感影像建筑物提取

武汉大学学报（信息科学版） 2024年第3期49卷 376-388页

作者：张卓尔潘俊舒奇迪武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

房屋等建筑物的分布情况是衡量地区发展的重要指标,利用遥感影像实现建筑物的自动高精度提取在指导城乡规划和市镇建设等方面具有重要意义。已有方法大多忽略了像素数较少的小面积建筑和边缘等细节信息的处理,针对此问题,提出了一种双... 详细信息

房屋等建筑物的分布情况是衡量地区发展的重要指标,利用遥感影像实现建筑物的自动高精度提取在指导城乡规划和市镇建设等方面具有重要意义。已有方法大多忽略了像素数较少的小面积建筑和边缘等细节信息的处理,针对此问题,提出了一种双路细节关注网络,将语义特征与细节关注特征双路并行优化,进一步提高了遥感影像中建筑物的提取精度。所提方法首先使用双路特征提取模块获取语义特征与细节关注特征,并在解码过程中进行双向优化,增强语义特征细节的同时提高细节关注特征的连续性与类别准确性,然后对二者进行融合,结合细节关注损失的监督,实现建筑物的高精度提取。在WHU建筑物数据集、ISPRS Vaihingen数据集与某地区国产高分数据集上,将所提方法与多种主流方法进行了对比验证,所提方法的F1分数和交并比均高于对比方法,且提取的建筑物完整性更好,小面积建筑漏检、误检率更低。

关键词：遥感影像建筑物提取全卷积神经网络深度学习特征优化

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双边加权组稀疏残差约束的面阵卫星影像去噪

武汉大学学报（信息科学版） 2024年第6期49卷 935-944页

作者：万天真潘俊王密武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

传统的组稀疏表示模型受到噪声的影响可能无法准确估计每个影像组的稀疏性,从而导致对理想影像的复原失真。提出了双边加权的组稀疏残差约束模型,引入组稀疏残差约束,首先利用稀疏编码系数的非局部自相似性获得理想影像的组稀疏系数估计... 详细信息

传统的组稀疏表示模型受到噪声的影响可能无法准确估计每个影像组的稀疏性,从而导致对理想影像的复原失真。提出了双边加权的组稀疏残差约束模型,引入组稀疏残差约束,首先利用稀疏编码系数的非局部自相似性获得理想影像的组稀疏系数估计,然后约束对应退化影像的组稀疏系数来逼近这一估计。由于面阵卫星影像噪声较为复杂,用简单加性高斯白噪声难以精确建模,将两个权重矩阵分别引入组稀疏残差约束的数据保真项和正则化项中,以表征影像和噪声的统计特性。使用模拟数据和珞珈三号01星获取的真实影像进行实验,在模拟实验中,双边加权组稀疏残差约束模型在去除加性高斯白噪声和空间异质噪声方面表现优于其他对比方法。在真实影像实验中,使用该模型去噪后的影像熵值相较于三维块匹配滤波方法、多波段加权核范数最小化方法、非局部中心化稀疏表示方法、低秩化组稀疏表示方法和三边加权稀疏编码方法,分别提升了2.03%、1.18%、1.26%、1.24%和2.10%。结果表明,双边加权组稀疏残差约束模型在保留影像边缘细节和消除真实影像噪声方面优于对比方法。

关键词：面阵卫星影像影像去噪组稀疏表示组稀疏残差约束非局部自相似性

基于遥感影像的大当量爆炸建筑物毁伤评估模型

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爆炸与冲击 2024年第3期44卷 78-87页

作者：李珩马国锐刘宇迪张海明武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

为了研究大当量爆炸建筑物毁伤评估问题,基于遥感影像解译和大数据分析构建了大当量爆炸建筑物毁伤评估模型。首先,基于大当量爆炸的具体历史案例构建了毁伤数据集,具体指基于遥感影像提取建筑物毁伤信息,辅助大数据信息补充毁伤细节,... 详细信息

为了研究大当量爆炸建筑物毁伤评估问题,基于遥感影像解译和大数据分析构建了大当量爆炸建筑物毁伤评估模型。首先,基于大当量爆炸的具体历史案例构建了毁伤数据集,具体指基于遥感影像提取建筑物毁伤信息,辅助大数据信息补充毁伤细节,利用地理信息系统空间分析数字化毁伤信息,构成毁伤数据集。然后,基于毁伤数据集中的训练样本修正经验模型参数,构建了适用于大当量爆炸的针对不同类型建筑物的毁伤评估模型,并基于毁伤数据集中的验证样本测试了模型性能。实验证明:所构建模型拟合优度高于96%,检验样本准确度高于84%,整体误差在可接受范围内。所构建模型在一定精度要求下可为大当量爆炸事故评估提供参考。

关键词：大当量爆炸遥感影像毁伤评估大数据分析建筑物

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面向行人导航意图探测的脑电分类研究

测绘学报 2024年第9期53卷 1829-1841页

作者：方志祥王禄斌武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

行人导航意图的自动识别是行人导航研究的一个难点问题,对建立智慧导航服务与新型的人机交互方式至关重要。目前,利用行为模式推估导航意图成为主流的解决方案,但是,这种方案依赖多种传感器且具有时滞性。本文提出了一种基于脑成像技术... 详细信息

行人导航意图的自动识别是行人导航研究的一个难点问题,对建立智慧导航服务与新型的人机交互方式至关重要。目前,利用行为模式推估导航意图成为主流的解决方案,但是,这种方案依赖多种传感器且具有时滞性。本文提出了一种基于脑成像技术的行人导航意图探测方法,通过多导联的、高时间分辨率的脑电信号解译行人的转向意图。首先,在处于道路交叉口的场景下,依照标准的运动想象范式采集得到4类导航意图对应的脑电原始数据,包括直行、停止、左转和右转;然后,融合脑电在时频域、空间域与功能连接上的特征,构建表达脑电活动过程的脑电时空连接网络,便于捕获与导航意图高度相关的脑电特征;最后,采用图卷积神经网络编码脑电时空连接网络,完成由脑电到4类导航意图的映射,并利用9个被试者的脑电数据作为样本集对本文方法的有效性进行验证。试验结果表明,采用短时窗(1 s)探测4类导航意图的平均精度为0.443±0.062,最高精度可达0.571。采用长时窗(6 s)探测4类导航意图的平均精度为0.525±0.084,最高精度可达0.665。该方法的探测精度略优于其他脑电解译算法,且对前进和停止意图的识别能力优秀,最高可达0.740和0.700。

关键词：行人导航导航意图识别 EEG GCN

珞珈三号01星冰雪/云场景影像偏色校正处理

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武汉大学学报（信息科学版） 2024年第6期49卷 923-934页

作者：林加伟潘俊武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

珞珈三号01星采用Bayer成像模式,其获取的绿色通道信号相对较强,但由于相机通常采用固定的曝光与增益设置,导致珞珈三号01星拍摄的含冰雪/云覆盖影像会出现严重偏绿现象。针对该问题,提出了一种结合颜色通道补偿与直方图间互相关关系的... 详细信息

珞珈三号01星采用Bayer成像模式,其获取的绿色通道信号相对较强,但由于相机通常采用固定的曝光与增益设置,导致珞珈三号01星拍摄的含冰雪/云覆盖影像会出现严重偏绿现象。针对该问题,提出了一种结合颜色通道补偿与直方图间互相关关系的直方图重叠白平衡方法。为提升影像的细节信息,通过低灰度值区域的分布比例构建伽马函数,实现拉伸处理;为提升各颜色通道分布的相似度,使用影像的标准差信息计算权重,补偿衰减通道,并基于YCbCr颜色空间保持亮度信息,避免影像背景亮度变化;为改善偏色情况并保持色度均值的重合,通过互相关关系进行色度直方图重叠处理,根据冰雪/云场景影像的特征自适应调整参数。对校正后的结果影像进行主观分析与客观评价,并与多种主流的颜色校正方法进行对比验证。实验结果表明,所提方法颜色校正效果更好、影像地物颜色更自然,且能更好地保留地物信息。

关键词：珞珈三号01星含冰雪/云覆盖偏色校正自适应伽马校正色度直方图重叠白平衡

基于GRACE星间重力位差的Slepian局部地表质量变化反演法

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地球物理学报 2024年第7期67卷 2546-2567页

作者：钟波谭江涛李贤炮李建成李琼武汉大学测绘学院武汉430079 湖北珞珈实验室武汉430079 地球空间环境与大地测量教育部重点实验室武汉430079 西南石油大学土木工程与测绘学院成都610500

根据Slepian基函数在频域和空域的局部集中特性,建立了利用GRACE星间重力位差(GPD)估计局部地表质量变化的Slepian基函数反演模型及病态问题求解算法,并以亚马逊流域的陆地水储量变化(TWSC)反演为例,评估了反演方法的精度和有效性.首先... 详细信息

根据Slepian基函数在频域和空域的局部集中特性,建立了利用GRACE星间重力位差(GPD)估计局部地表质量变化的Slepian基函数反演模型及病态问题求解算法,并以亚马逊流域的陆地水储量变化(TWSC)反演为例,评估了反演方法的精度和有效性.首先,通过闭环数值模拟比较了Slepian基函数法(GPD SBF)、基于GPD的mascon方法(GPD Mascon)和球谐系数法(GPD SH)反演2005年亚马逊流域TWSC的性能,结果表明:Slepian基函数法通过限定信号的频域和空域范围,降低了反演过程中向下延拓带来的不确定性,有效削弱了法方程求解的病态性,其解算结果的稳定性明显优于GPD Mascon;GPD SBF的反演精度及可靠性总体上优于GPD Mascon和GPD SH,并且能够更好地恢复边缘区域的信号和减小泄漏误差的影响.其次,利用实测的GRACE GPD数据反演了2004—2015年亚马逊流域的TWSC时间序列,结果显示:GPDSBF相比GPDMascon反演的TWSC与官方mascon模型(CSR、JPL和GSFC RL06 mascon)更为一致,并且GPD SBF反演结果呈现出更多的空间细节和更好的信噪比.最后,利用不同GRACE反演结果计算的(TWSC的一阶导数)和水文气象数据(GPCP降水、ERA5蒸散发)由水量平衡方程估计了亚马逊流域Obidos水文站的月平均径流量,并采用测站的实测径流量进行检验,结果表明:GPD SBF和GPD Mascon估计的径流量与实测值扣除季节性信号后的差值STD分别为12.35 mm和14.54 mm,相关系数分别为0.71和0.69,并且GPD SBF和各种官方mascon模型估计的径流量与实测径流量更为接近.本文研究证明Slepian基函数法可削弱病态问题求解对正则化约束的依赖,其比传统的GPD Mascon解算精度和可靠性更高,为反演高精度、高分辨率的局部地表质量变化提供了一种新的解决方案.

关键词：局部地表质量变化 Slepian基函数星间重力位差 Tikhonov正则化 GRACE 亚马逊流域

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基于轨迹活动语义挖掘的个体社会经济水平评估

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地球信息科学学报 2024年第4期26卷 1075-1092页

作者：桂志鹏丁劲宸刘宇航陈欢吴华意武汉大学遥感信息工程学院武汉430079 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079

个体社会经济水平评估对于商业决策、城市规划和公共卫生具有重要的应用价值。但现有方法多依赖定位数据和呼叫详单记录构建出行位置和手机业务特征集合,未充分考虑个体出行的语义上下文,难以从动机与需求层面理解出行行为,导致建模过... 详细信息

个体社会经济水平评估对于商业决策、城市规划和公共卫生具有重要的应用价值。但现有方法多依赖定位数据和呼叫详单记录构建出行位置和手机业务特征集合,未充分考虑个体出行的语义上下文,难以从动机与需求层面理解出行行为,导致建模过程可解释性不足。为此,本文提出一种基于轨迹活动语义挖掘的个体社会经济水平评估方法,通过显式提取居住、购物、餐饮、娱乐、消费喜爱度与探索欲6类消费模式,从消费能力与意愿角度刻画个体社会经济水平,提高评估方法的可解释性。(1)通过网格化的语义地图为停留点赋予出行语义上下文,并划分居住、购物、餐饮、娱乐4类活动的停留点集合;(2)计算4类活动的时间熵、旋转半径和活动区域经济水平等时空语义特征,并通过结构方程模型筛选特征计算各类消费模式价值;(3)使用极端随机森林决策个体社会经济水平。本文基于深圳市635名个体2019年4—11月的私家车轨迹数据开展实验,通过核心商圈、劳动密集型工厂、高档住宅与城中村等典型场景筛选高低社会经济水平人群,验证了方法有效性;此外,对高低社会经济水平群体的出行时空分布和工作强度开展可视化分析,探讨了群体间的出行模式差异。本文方法可为人地交互视角下的人口统计属性建模提供参考。

关键词：社会经济水平轨迹数据挖掘出行语义结构方程模型随机森林消费模式活动模式差异

MtSCCD:面向深度学习的土地利用场景分类与变化检测数据集

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遥感学报 2024年第2期28卷 321-333页

作者：周维勋刘京雷彭代锋管海燕邵振峰南京信息工程大学遥感与测绘工程学院南京210044 北京师范大学遥感科学国家重点实验室北京100875 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079

利用遥感影像识别土地利用类型及监测其变化情况在城市规划和土地利用优化等领域发挥着重要作用。当前,相关数据集存在样本量少、类别划分不合理、数据不开源等局限,难以满足样本驱动的深度学习遥感信息提取范式的需求。本文构建了一个... 详细信息

利用遥感影像识别土地利用类型及监测其变化情况在城市规划和土地利用优化等领域发挥着重要作用。当前,相关数据集存在样本量少、类别划分不合理、数据不开源等局限,难以满足样本驱动的深度学习遥感信息提取范式的需求。本文构建了一个面向深度学习的大规模场景分类与变化检测数据集MtSCCD (Multi-temporal Scene Classification and Change Detection)。该数据集包括MtSCCD_LUSC (MtSCCD Land Use Scene Classification)和MtSCCD_LUCD (MtSCCD Land Use Change Detection)两个子数据集,分别用于土地利用场景分类与变化检测任务。该数据集具有以下特点:(1) MtSCCD是目前规模最大的公开的土地利用类型识别与检测数据集,包含10种土地利用类型共65548幅图像,并且样本覆盖中国5个城市的中心区域;(2)由于MtSCCD数据集根据城市划分训练集、验证集以及测试集,对于新增的城市土地利用数据,可以根据需求划分为训练集与验证集或测试集,因此可扩展性较高;(3) MtSCCD数据集中测试集与训练集的样本来自不同的城市,因此符合实际业务需求,且能够验证模型的泛化性能。基于MtSCCD_LUSC和MtSCCD_LUCD两个子数据集,本文评估了多个深度学习网络的分类与变化检测效果,为后续的相关研究提供了参考。

关键词：土地利用场景分类变化检测数据集信息提取特征提取深度学习卷积神经网络