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基于TA-UNet3+的高分辨率遥感图像地表水体提取
1
作者
白倩
罗小波
母仕林
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第13期245-255,共11页
遥感图像中准确提取地表水体信息对于水资源管理、环境监测等领域至关重要。然而,由于地表覆盖的多样性、水体与周围环境的交汇、植被的复杂遮挡等因素,使得这项任务仍然面临着一系列挑战。为了提高地表水体提取精度,基于U-Net3+网络进...
遥感图像中准确提取地表水体信息对于水资源管理、环境监测等领域至关重要。然而,由于地表覆盖的多样性、水体与周围环境的交汇、植被的复杂遮挡等因素,使得这项任务仍然面临着一系列挑战。为了提高地表水体提取精度,基于U-Net3+网络进行优化,提出了一种适用于高分辨率遥感图像的TA-UNet3+网络模型。在编码器端由深度特征到浅层逐层引入窗口注意力嵌入模块,将来自更深层特征的局部注意力逐步嵌入到较低级特征中,提高特征图的语义理解能力。引入了结合阈值注意力和深度可分离的TA-ASPP模块,有效提高了特征信息的提取效率。在解码器端修改了多尺度融合模块,采用可学习的密集上采样卷积和深度分离卷积替代原始的双线性插值与普通卷积,在保证精度的同时显著降低了计算复杂度。数据集选择了重庆市不同场景下的部分地区,实验结果表明,TA-UNet3+网络模型在精度、召回率、F1和IoU等评价指标上均优于语义分割网络,表现出更高的地表水体提取精度。
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关键词
地表水体提取
遥感图像
TA-UNet3+
阈值注意力
密集上采样卷积
TA-ASPP模块
窗口注意力
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职称材料
耦合地理加权与随机森林的地表温度降尺度
2
作者
母仕林
刘灿
+1 位作者
罗小波
苟永承
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2024年第5期111-120,共10页
针对当前主流地理加权地表温度降尺度算法仅考虑地表温度(land surface temperature,LST)与尺度因子间线性或简单非线性关系的问题,提出了一种利用随机森林表征复杂非线性关系并与GWR耦合(geographically weighted random forest model,...
针对当前主流地理加权地表温度降尺度算法仅考虑地表温度(land surface temperature,LST)与尺度因子间线性或简单非线性关系的问题,提出了一种利用随机森林表征复杂非线性关系并与GWR耦合(geographically weighted random forest model,GWRF)的LST降尺度框架。GWRF降尺度框架从反射率、光谱指数、地形因子等多种尺度因子中筛选出最佳因子,利用地理加权随机森林方法建立LST与尺度因子间复杂的局部非线性关系,实现1000 m LST降尺度到100 m。以北京和张掖地区作为实验区,并与地理加权回归、非线性地理加权回归、随机森林回归模型进行比较。研究发现,基于GWRF的降尺度模型在所有研究区均表现良好,均方根误差和平均绝对误差均低于其他模型,并且具有更高的决定系数R 2。
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关键词
地表温度
地理加权
随机森林
降尺度
非线性
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职称材料
题名
基于TA-UNet3+的高分辨率遥感图像地表水体提取
1
作者
白倩
罗小波
母仕林
机构
重庆邮电大学计算机科学与技术学院
重庆邮电大学空间大数据智能技术重庆市工程研究中心
出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第13期245-255,共11页
基金
国家重点研发计划政府间国际科技创新合作项目(2021YFE0194700)
重庆市高技术产业重大产业技术研发(D2018-82)
重庆市教委重点合作项目(HZ2021008)。
文摘
遥感图像中准确提取地表水体信息对于水资源管理、环境监测等领域至关重要。然而,由于地表覆盖的多样性、水体与周围环境的交汇、植被的复杂遮挡等因素,使得这项任务仍然面临着一系列挑战。为了提高地表水体提取精度,基于U-Net3+网络进行优化,提出了一种适用于高分辨率遥感图像的TA-UNet3+网络模型。在编码器端由深度特征到浅层逐层引入窗口注意力嵌入模块,将来自更深层特征的局部注意力逐步嵌入到较低级特征中,提高特征图的语义理解能力。引入了结合阈值注意力和深度可分离的TA-ASPP模块,有效提高了特征信息的提取效率。在解码器端修改了多尺度融合模块,采用可学习的密集上采样卷积和深度分离卷积替代原始的双线性插值与普通卷积,在保证精度的同时显著降低了计算复杂度。数据集选择了重庆市不同场景下的部分地区,实验结果表明,TA-UNet3+网络模型在精度、召回率、F1和IoU等评价指标上均优于语义分割网络,表现出更高的地表水体提取精度。
关键词
地表水体提取
遥感图像
TA-UNet3+
阈值注意力
密集上采样卷积
TA-ASPP模块
窗口注意力
Keywords
surface water extraction
remote sensing images
TA-UNet3+
threshold attention
dense upsampling convolution
TA-ASPP module
window attention
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
耦合地理加权与随机森林的地表温度降尺度
2
作者
母仕林
刘灿
罗小波
苟永承
机构
重庆邮电大学空间大数据智能技术重庆市工程研究中心
重庆市生态环境监测中心
出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2024年第5期111-120,共10页
基金
国家重点研发计划政府间国际科技创新合作项目(2021YFEO194700)
重庆市教委重点合作项目(HZ2021008)。
文摘
针对当前主流地理加权地表温度降尺度算法仅考虑地表温度(land surface temperature,LST)与尺度因子间线性或简单非线性关系的问题,提出了一种利用随机森林表征复杂非线性关系并与GWR耦合(geographically weighted random forest model,GWRF)的LST降尺度框架。GWRF降尺度框架从反射率、光谱指数、地形因子等多种尺度因子中筛选出最佳因子,利用地理加权随机森林方法建立LST与尺度因子间复杂的局部非线性关系,实现1000 m LST降尺度到100 m。以北京和张掖地区作为实验区,并与地理加权回归、非线性地理加权回归、随机森林回归模型进行比较。研究发现,基于GWRF的降尺度模型在所有研究区均表现良好,均方根误差和平均绝对误差均低于其他模型,并且具有更高的决定系数R 2。
关键词
地表温度
地理加权
随机森林
降尺度
非线性
Keywords
land surface temperature
geographically weighted
random forest
spatial downscaling
non linearity
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于TA-UNet3+的高分辨率遥感图像地表水体提取
白倩
罗小波
母仕林
《计算机工程与应用》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
耦合地理加权与随机森林的地表温度降尺度
母仕林
刘灿
罗小波
苟永承
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
已选择
0
条
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