期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
3
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
OT技术联合无人机LiDAR在矿区地表沉陷监测中的应用研究
被引量：
1
1
作者
高奎英
都伟冰
+5 位作者
陈建华
杨彬
张合兵
徐朝
冯志忠
张文志
《河南理工大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2025年第1期80-87,共8页
目的为充分发挥不同尺度遥感监测在识别高强度煤炭开采地表形变方面的应用价值,方法利用卫星影像偏移量追踪技术和无人机激光雷达技术分别获取矿区尺度和工作面尺度的典型沉陷区及其参数,并结合地面观测站数据论证这两种不同尺度遥感监...
目的为充分发挥不同尺度遥感监测在识别高强度煤炭开采地表形变方面的应用价值,方法利用卫星影像偏移量追踪技术和无人机激光雷达技术分别获取矿区尺度和工作面尺度的典型沉陷区及其参数,并结合地面观测站数据论证这两种不同尺度遥感监测的差异性。结果以神东矿区两景合成孔径雷达影像为例,利用偏移量追踪技术得到研究时段内矿区多处于地表沉陷中心,沉陷值为-3.8~0 m。无人机激光雷达技术有效识别出工作面尺度上的沉陷范围和量级,二次和三次采动区的地表沉陷量高于一次采动区的,有井下煤柱存在的区域沉陷量较小,沉陷量为-1.17~0 m。对比分析工作面两处典型区域无人机激光雷达差分数据与卫星偏移量追踪结果的差别,沉陷量较小的区域,偏移量追踪技术精度较高,沉陷量较大的区域,无人机激光雷达技术精度较高,两者得到下沉系数分别为0.61和0.72,说明无人机激光雷达获取的下沉系数更接近地面实测下沉系数。结论研究结果可为大范围和高效开采沉陷监测提供参考。
展开更多
关键词
高强度开采
偏移量追踪
无人机激光雷达
开采沉陷
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于SVM不同核函数的多源遥感影像分类研究
被引量：
8
2
作者
王双亭
艾泽天
+1 位作者
都伟冰
康敏
《河南理工大学学报（自然科学版）》
CAS
2011年第3期304-309,共6页
选取同地区同时相的多光谱和高光谱影像,在实验样本和验证样本相同的情况下,采用SVM分类算法中4种不同的核函数,对2种影像进行分类实验.结果表明,对于多光谱影像,RBF核函数分类精度最高,Sigmoid最低;对于高光谱影像,Linear核函数分类精...
选取同地区同时相的多光谱和高光谱影像,在实验样本和验证样本相同的情况下,采用SVM分类算法中4种不同的核函数,对2种影像进行分类实验.结果表明,对于多光谱影像,RBF核函数分类精度最高,Sigmoid最低;对于高光谱影像,Linear核函数分类精度最高,Sigmoid最低;对于同地区相同分辨率的遥感图像,在分类条件相同的情况下,多光谱影像的分类精度和高光谱的分类精度相近.
展开更多
关键词
SVM
核函数
多源遥感影像分类
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于CBAM-Res-HybridSN的高光谱图像分类研究
被引量：
1
3
作者
杨志文
张合兵
+1 位作者
都伟冰
潘怡莎
《航天返回与遥感》
CSCD
北大核心
2023年第3期85-96,共12页
为了充分利用高光谱图像的“空间-光谱”信息,提高小样本训练数据下的分类精度,文章提出了一种新型卷积注意力(Convolutional Block Attention Module,CBAM)残差单元的混合卷积神经网络(CBAM-Res-HybridSN),以解决高光谱图像小样本分类...
为了充分利用高光谱图像的“空间-光谱”信息,提高小样本训练数据下的分类精度,文章提出了一种新型卷积注意力(Convolutional Block Attention Module,CBAM)残差单元的混合卷积神经网络(CBAM-Res-HybridSN),以解决高光谱图像小样本分类问题。该模型通过深度可分离卷积层和残差结构来构建深层混合卷积神经网络,在不增加计算机开销的同时,增强对“空间-光谱”鉴别性特征的提取能力;模型还引入了卷积注意力模块,既实现了突出重要特征,同时对冗余和噪声信息也进行了抑制,在小样本数据下提高了分类精度。为了验证方法的有效性,选择雄安新区(马蹄湾村)和DFC2018Houston两组公开高光谱数据集进行了对比试验,当选择标记样本的5%作为训练样本时,分类总体精度分别为99.34%和96.14%。结果表明,所提方法在小样本数据下保证了更高的分类精度。
展开更多
关键词
高光谱图像
注意力机制
卷积神经网络
残差结构
小样本学习
遥感应用
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
OT技术联合无人机LiDAR在矿区地表沉陷监测中的应用研究
被引量：
1
1
作者
高奎英
都伟冰
陈建华
杨彬
张合兵
徐朝
冯志忠
张文志
机构
国能神东煤炭集团大柳塔煤矿
河南理工大学测绘与国土信息工程学院
出处
《河南理工大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2025年第1期80-87,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(U22A20620,U22A20620/003,U21A20108)
河南省科技攻关项目(222102320306)
中国神华能源股份有限公司神东煤炭分公司委托项目(技术研究院HT(2023)16号)。
文摘
目的为充分发挥不同尺度遥感监测在识别高强度煤炭开采地表形变方面的应用价值,方法利用卫星影像偏移量追踪技术和无人机激光雷达技术分别获取矿区尺度和工作面尺度的典型沉陷区及其参数,并结合地面观测站数据论证这两种不同尺度遥感监测的差异性。结果以神东矿区两景合成孔径雷达影像为例,利用偏移量追踪技术得到研究时段内矿区多处于地表沉陷中心,沉陷值为-3.8~0 m。无人机激光雷达技术有效识别出工作面尺度上的沉陷范围和量级,二次和三次采动区的地表沉陷量高于一次采动区的,有井下煤柱存在的区域沉陷量较小,沉陷量为-1.17~0 m。对比分析工作面两处典型区域无人机激光雷达差分数据与卫星偏移量追踪结果的差别,沉陷量较小的区域,偏移量追踪技术精度较高,沉陷量较大的区域,无人机激光雷达技术精度较高,两者得到下沉系数分别为0.61和0.72,说明无人机激光雷达获取的下沉系数更接近地面实测下沉系数。结论研究结果可为大范围和高效开采沉陷监测提供参考。
关键词
高强度开采
偏移量追踪
无人机激光雷达
开采沉陷
Keywords
high-intensity coal mining
offset tracking
UAV LiDAR
mining subsidence
分类号
TD353 [矿业工程—矿井建设]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于SVM不同核函数的多源遥感影像分类研究
被引量：
8
2
作者
王双亭
艾泽天
都伟冰
康敏
机构
河南理工大学测绘与国土信息学院
出处
《河南理工大学学报（自然科学版）》
CAS
2011年第3期304-309,共6页
基金
国家重点基础研究发展计划项目(2009CB226100)
文摘
选取同地区同时相的多光谱和高光谱影像,在实验样本和验证样本相同的情况下,采用SVM分类算法中4种不同的核函数,对2种影像进行分类实验.结果表明,对于多光谱影像,RBF核函数分类精度最高,Sigmoid最低;对于高光谱影像,Linear核函数分类精度最高,Sigmoid最低;对于同地区相同分辨率的遥感图像,在分类条件相同的情况下,多光谱影像的分类精度和高光谱的分类精度相近.
关键词
SVM
核函数
多源遥感影像分类
Keywords
support vector machine
kernel function
multi-source RS image
分类号
TP394 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于CBAM-Res-HybridSN的高光谱图像分类研究
被引量：
1
3
作者
杨志文
张合兵
都伟冰
潘怡莎
机构
河南理工大学测绘与国土信息工程学院
出处
《航天返回与遥感》
CSCD
北大核心
2023年第3期85-96,共12页
基金
国家自然科学基金(U21A20108)
河南省科技攻关项目(222102320306)
+2 种基金
河南理工大学基本科研业务费专项项目(自然科学类)(NSFRF220424)
智慧中原地理信息技术河南省协同创新中心时空感知与智能处理自然资源部重点实验室联合基金(No.211102)
智慧中原地理信息技术系统创新中心PI项目(2020C002)。
文摘
为了充分利用高光谱图像的“空间-光谱”信息,提高小样本训练数据下的分类精度,文章提出了一种新型卷积注意力(Convolutional Block Attention Module,CBAM)残差单元的混合卷积神经网络(CBAM-Res-HybridSN),以解决高光谱图像小样本分类问题。该模型通过深度可分离卷积层和残差结构来构建深层混合卷积神经网络,在不增加计算机开销的同时,增强对“空间-光谱”鉴别性特征的提取能力;模型还引入了卷积注意力模块,既实现了突出重要特征,同时对冗余和噪声信息也进行了抑制,在小样本数据下提高了分类精度。为了验证方法的有效性,选择雄安新区(马蹄湾村)和DFC2018Houston两组公开高光谱数据集进行了对比试验,当选择标记样本的5%作为训练样本时,分类总体精度分别为99.34%和96.14%。结果表明,所提方法在小样本数据下保证了更高的分类精度。
关键词
高光谱图像
注意力机制
卷积神经网络
残差结构
小样本学习
遥感应用
Keywords
hyperspectral images
attention mechanism
convolutional neural network
residual structure
few-shot learning
application of remote sensing
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
OT技术联合无人机LiDAR在矿区地表沉陷监测中的应用研究
高奎英
都伟冰
陈建华
杨彬
张合兵
徐朝
冯志忠
张文志
《河南理工大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于SVM不同核函数的多源遥感影像分类研究
王双亭
艾泽天
都伟冰
康敏
《河南理工大学学报（自然科学版）》
CAS
2011
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于CBAM-Res-HybridSN的高光谱图像分类研究
杨志文
张合兵
都伟冰
潘怡莎
《航天返回与遥感》
CSCD
北大核心
2023
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
