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改进U-Net模型的城市水体精细提取——以洞庭湖为例
1
作者
贺相綦
徐红涛
+2 位作者
何斌
郝坤钰
吴嘉琪
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2024年第3期82-89,共8页
针对在大范围、高分辨率遥感影像中传统水体提取方法效率低、微小水体提取效果差的问题,提出一种改进U-Net模型的遥感影像水体精细提取方法。实验以航空高分辨率可见光影像为数据源。分析结果表明,改进的U-Net模型在各项评价指标上均高...
针对在大范围、高分辨率遥感影像中传统水体提取方法效率低、微小水体提取效果差的问题,提出一种改进U-Net模型的遥感影像水体精细提取方法。实验以航空高分辨率可见光影像为数据源。分析结果表明,改进的U-Net模型在各项评价指标上均高于经典U-Net模型、基于光谱特征法与基于分类器法,并且改进的网络水体提取结果更加完整,对小目标水体能够准确提取。该研究提高了水体提取语义分割算法的性能,使遥感水体提取工作更加自动化和智能化,不仅验证了基于航空亚米级光学影像在城市水体提取方面的可行性,也为今后相关的研究提供了新的探索思路。
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关键词
水体提取
U-Net
高分遥感影像
深度学习
洞庭湖
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职称材料
基于地理探测器与SVM的冰湖溃决预测研究——以喜马拉雅山地区为例
被引量：
5
2
作者
汪宙峰
贺相綦
王成武
《自然灾害学报》
CSCD
北大核心
2022年第6期220-228,共9页
冰湖溃决不仅对财产和基础设施具有破坏性,而且对当地居民也构成极大威胁。冰湖溃决的预测和风险评估对于预防和减轻灾害影响至关重要。文中提出了一个冰湖溃决的预测模型,强调选取容易获得的预测因子。以喜马拉雅山地区的48个冰湖为样...
冰湖溃决不仅对财产和基础设施具有破坏性,而且对当地居民也构成极大威胁。冰湖溃决的预测和风险评估对于预防和减轻灾害影响至关重要。文中提出了一个冰湖溃决的预测模型,强调选取容易获得的预测因子。以喜马拉雅山地区的48个冰湖为样本,使用地理探测器检测4个选定的预测因子:母冰川面积、冰舌坡度、冰湖面积和坝顶宽度。结果显示:冰舌坡度q值最大,为0.334 2。在交互作用检测器中,母冰川面积和冰舌坡度在交互作用后有最高的解释力,为0.684 4。这表明:与冰湖和冰碛坝相比,母冰川对冰湖状态的影响更大。在利用SVM(Support Vector Machine,支持向量机)构建的冰湖溃决预测模型中,验证集和测试集的准确率分别为83.33%和87.5%。研究为喜马拉雅地区未来的灾害管理提供了相应参考。
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关键词
冰湖溃决
地理探测器
喜马拉雅山地区
SVM
预测模型
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职称材料
题名
改进U-Net模型的城市水体精细提取——以洞庭湖为例
1
作者
贺相綦
徐红涛
何斌
郝坤钰
吴嘉琪
机构
北京师范大学地理科学学部地表过程与资源生态国家重点实验室
南京佳格耕耘科技有限公司
出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2024年第3期82-89,共8页
基金
高分专项项目(30-H30C01-9004-19/21)
第三次新疆综合科学考察项目(2022xjkk0106)。
文摘
针对在大范围、高分辨率遥感影像中传统水体提取方法效率低、微小水体提取效果差的问题,提出一种改进U-Net模型的遥感影像水体精细提取方法。实验以航空高分辨率可见光影像为数据源。分析结果表明,改进的U-Net模型在各项评价指标上均高于经典U-Net模型、基于光谱特征法与基于分类器法,并且改进的网络水体提取结果更加完整,对小目标水体能够准确提取。该研究提高了水体提取语义分割算法的性能,使遥感水体提取工作更加自动化和智能化,不仅验证了基于航空亚米级光学影像在城市水体提取方面的可行性,也为今后相关的研究提供了新的探索思路。
关键词
水体提取
U-Net
高分遥感影像
深度学习
洞庭湖
Keywords
water extraction
U-Net
high-resolution remote sensing image
deep learning
Dongting lake
分类号
P407.8 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
基于地理探测器与SVM的冰湖溃决预测研究——以喜马拉雅山地区为例
被引量：
5
2
作者
汪宙峰
贺相綦
王成武
机构
西南石油大学地球科学与技术学院
西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室
西南石油大学天然气地质四川省重点实验室
出处
《自然灾害学报》
CSCD
北大核心
2022年第6期220-228,共9页
基金
国家重点研发计划(2020YFF0414359)
重庆市科技局技术创新与应用发展专项(CSTC219JSCX-msxmX0311)
+1 种基金
成都市科技人才创新创业项目(2021-RC03-00027-CG)
四川省重点研发计划(2023YFS0406)。
文摘
冰湖溃决不仅对财产和基础设施具有破坏性,而且对当地居民也构成极大威胁。冰湖溃决的预测和风险评估对于预防和减轻灾害影响至关重要。文中提出了一个冰湖溃决的预测模型,强调选取容易获得的预测因子。以喜马拉雅山地区的48个冰湖为样本,使用地理探测器检测4个选定的预测因子:母冰川面积、冰舌坡度、冰湖面积和坝顶宽度。结果显示:冰舌坡度q值最大,为0.334 2。在交互作用检测器中,母冰川面积和冰舌坡度在交互作用后有最高的解释力,为0.684 4。这表明:与冰湖和冰碛坝相比,母冰川对冰湖状态的影响更大。在利用SVM(Support Vector Machine,支持向量机)构建的冰湖溃决预测模型中,验证集和测试集的准确率分别为83.33%和87.5%。研究为喜马拉雅地区未来的灾害管理提供了相应参考。
关键词
冰湖溃决
地理探测器
喜马拉雅山地区
SVM
预测模型
Keywords
glacial lake outburst floods
geodetector
Himalayan region
SVM
predictive model
分类号
P694 [天文地球—地质学]
X43 [环境科学与工程—灾害防治]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进U-Net模型的城市水体精细提取——以洞庭湖为例
贺相綦
徐红涛
何斌
郝坤钰
吴嘉琪
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于地理探测器与SVM的冰湖溃决预测研究——以喜马拉雅山地区为例
汪宙峰
贺相綦
王成武
《自然灾害学报》
CSCD
北大核心
2022
5
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