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基于Levy飞行和麻雀搜索算法优化集成学习模型的水质估算 被引量：3
1
作者 李爱民 康轩 +3 位作者 袁铮 王海隆 闫翔宇 许有成 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期450-461,共12页
由于水体的光学复杂性和不同水质参数之间的相互作用,利用集成学习方法估算水质参数具有优势;然而,在建模过程中如何合理选择超参数仍然是一个难题。麻雀搜索算法能够快速搜索集成学习模型的最优参数;而Levy飞行算法可以防止麻雀搜索算... 由于水体的光学复杂性和不同水质参数之间的相互作用,利用集成学习方法估算水质参数具有优势;然而,在建模过程中如何合理选择超参数仍然是一个难题。麻雀搜索算法能够快速搜索集成学习模型的最优参数;而Levy飞行算法可以防止麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)陷入局部最优,并提高模型的准确性和效率。使用Levy飞行算法和麻雀搜索算法对随机森林(RandomForest,RF)、自适应回归(AdaBoost Regression,ABR)和类别提升回归(CatBoost Regression,CBR)3种集成学习模型进行了优化。以郑州东风渠和熊耳河为研究区,基于实测叶绿素a(chlorophyll-a,Chl-a)和总悬浮物(total suspended solids,TSM)数据,构建了LSSA-RF、LSSA-ABR和LSSA-CBR这3种估算模型。实验结果表明:模型经过优化后,各项指标均有不同程度的提高。其中表现最优的是LSSA-CBR模型;CBR模型是在梯度提升框架下进行的建模,对比RF和CBR模型具有更高维度的学习能力。在叶绿素a的估算中,LSSA-CBR估算模型的均方根误差为2.325μg·L^(-1),决定系数为0.896;在总悬浮物的估算中,LSSA-CBR模型的均方根误差为1.598 mg·L^(-1),决定系数为0.882。最后,将精度较好的LSSA-CBR模型应用于卫星Planet影像中,以评估河流叶绿素a和总悬浮物的空间分布情况。研究结果可为环保部门快速了解城市河流水质分布及进行水质评价与管理提供参考。 展开更多
关键词 叶绿素a 总悬浮物 集成学习模型 Levy飞行—麻雀搜索算法 城市河流
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基于GEE平台多源遥感数据的海南岛红树林碳储量估算
2
作者 李尉尉 薛志泳 +1 位作者 朱建华 田震 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第2期220-227,共8页
碳储量变化是碳库功能的一个重要指标,有效准确评估碳储量对区域碳循环和碳源/汇研究、减缓气候变化和维持区域可持续发展具有重要意义。该文基于多时序遥感影像数据(Sentinel-1、Sentinel-2)和谷歌地球引擎(Google Earth Engine, GEE)... 碳储量变化是碳库功能的一个重要指标,有效准确评估碳储量对区域碳循环和碳源/汇研究、减缓气候变化和维持区域可持续发展具有重要意义。该文基于多时序遥感影像数据(Sentinel-1、Sentinel-2)和谷歌地球引擎(Google Earth Engine, GEE)云计算平台,匹配ICESat-2植被冠层的光子点数据反演红树林树高,通过大范围尺度的红树林“树高-生物量”模型反演生物量,最终得到海南岛红树林树高、地上生物量和碳储量估算结果,从而分析其分布及变化情况。结果显示:海南岛红树林2016年、2019年和2022年平均高度分别为6.99 m, 7.26 m和7.71 m,其中各区域红树林树高整体均呈上升趋势;2016年、2019年和2022年海南岛红树林地上生物量总量分别为400 939.48 t, 411 928.64 t和458 759.02 t,平均地上生物量分别为110.23 t/hm^(2),114.61 t/hm^(2)和120.02 t/hm^(2),海南岛东北部的东寨港和八门湾区域地上生物量占总量的80%;红树林植被碳储量的增长率在1%~4.45%之间,其中东寨港、八门湾的红树林植被碳储量增长率最大,分别为4.45%和3.17%。研究成果可为大范围尺度红树林碳储量核算提供基础数据和方法参考,作为海南岛红树林管理和保护的重要参数数据。 展开更多
关键词 红树林 碳储量 生物量 Google Earth Engine 海南岛
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改进YOLOv8的无人机航拍图像目标检测算法 被引量：6
3
作者 梁燕 何孝武 +1 位作者 邵凯 陈俊宏 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第1期121-130,共10页
针对无人机航拍图像存在多个小目标聚集、目标尺度变化大的问题,提出一种改进YOLOv8的目标检测算法TS-YOLO(tiny and scale-YOLO)。在主干部分去除冗余的特征提取层,设计了一种高效特征提取模块(efficient feature extraction module,EF... 针对无人机航拍图像存在多个小目标聚集、目标尺度变化大的问题,提出一种改进YOLOv8的目标检测算法TS-YOLO(tiny and scale-YOLO)。在主干部分去除冗余的特征提取层,设计了一种高效特征提取模块(efficient feature extraction module,EFEM),避免小目标特征消失在冗余信息中。在颈部设计了一种双重跨尺度加权特征融合方法(dual cross-scale weighted feature-fusion,DCWF),融合多尺度信息的同时抑制噪声干扰,提升特征表达能力。通过构建一种参数共享检测头(parameter-shared detection header,PSDH),使回归和分类任务实现参数共享,保证检测精度的同时有效降低了模型的参数量。所提模型在VisDrone-2019数据集上的精度(P)和召回率(R)分别达到54.0%、42.5%;相比于原始YOLOv8s模型,mAP50提高了5.0个百分点,达到44.5%,且参数量减少了55.8%,仅有4.94×106;在DOTAv1.0遥感数据集上,mAP50达到71.9%,仍具有较好的泛化能力。 展开更多
关键词 目标检测 无人机航拍图像 YOLOv8 小目标 特征融合
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基于残差扩散模型的遥感超分辨率图像生成研究 被引量：3
4
作者 左宪禹 田展硕 +4 位作者 殷梦晗 党兰学 乔保军 刘扬 谢毅 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期58-65,I0007,F0002,共10页
传统基于扩散的图像超分辨率方法通常需要大量采样步骤,并且优化功能强大的扩散模型需要耗费大量运算时间.为了在有限的计算资源上实现训练,现有的加速采样技术往往会牺牲部分图像质量,导致超分辨率结果模糊.为了解决这一问题,提出了一... 传统基于扩散的图像超分辨率方法通常需要大量采样步骤,并且优化功能强大的扩散模型需要耗费大量运算时间.为了在有限的计算资源上实现训练,现有的加速采样技术往往会牺牲部分图像质量,导致超分辨率结果模糊.为了解决这一问题,提出了一种改进的、高效的残差超分辨扩散模型.通过构建马尔可夫链,在高分辨率图像和低分辨率图像之间移动残差来实现图像之间的转移,有效减少扩散步骤的数量.该方法保证了超分辨率结果的质量和灵活性,同时也提高了转移效率,消除了推理过程中需要的后加速及其相关图像细节特征的退化.实验证明,即使只执行15个采样步骤,所提的方法在合成数据集和真实数据集上也可以获得优于或至少可以与当前最先进方法相当的图像质量. 展开更多
关键词 遥感 超分辨率 图像生成 残差移动 残差扩散模型
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基于多源遥感数据的城市道路坍塌易发性预测 被引量：2
5
作者 王明常 于海滨 +6 位作者 曾昭发 王典 韩复兴 张剑 罗修杰 冷亮 刘子维 《吉林大学学报(地球科学版)》 北大核心 2025年第3期1028-1038,共11页
城市道路坍塌是严重的城市安全问题,可能导致人员伤亡和交通中断,对城市运行和社会发展构成威胁。准确预测城市道路坍塌并分析其时空动态变化对城市安全具有重要意义。本研究以广东省深圳市福田区为研究区,利用多源遥感数据,结合随机森... 城市道路坍塌是严重的城市安全问题,可能导致人员伤亡和交通中断,对城市运行和社会发展构成威胁。准确预测城市道路坍塌并分析其时空动态变化对城市安全具有重要意义。本研究以广东省深圳市福田区为研究区,利用多源遥感数据,结合随机森林算法构建了一种城市道路坍塌易发性预测模型,并分析影响模型预测性能的关键指标和城市道路坍塌易发性的关键驱动因素。城市道路坍塌易发性时空预测结果表明:结合光学数据和雷达数据构建的城市道路坍塌易发性预测模型能够比较准确地预测道路坍塌易发性的时空变化,预测决定系数为0.65,预测精度较高;2017—2022年,福田区道路坍塌风险整体呈上升趋势,极低易发区和低易发区面积减少,中易发区和高易发区面积增加。随机森林特征重要性分析结果表明,基于影像数据提取的纹理特征对预测模型贡献度较高。根据地理探测器结果可知,人口、GDP和地下设施是影响城市道路坍塌的三个关键驱动因素。 展开更多
关键词 道路坍塌 随机森林 多源遥感数据 时空变化 广东省深圳市福田区
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不同分数阶微分形式在盐渍土电导率高光谱反演中的适用性研究 被引量：2
6
作者 周凤玺 滕祥帅 +1 位作者 郝君明 王立业 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS 北大核心 2025年第1期272-281,共10页
近年来,部分学者将分数阶微分理论应用到盐渍土电导率高光谱反演中,取得了较为显著的效果。然而,已有研究多采用Grünwald-Letnikov分数阶微分定义形式,对于Riemann-Liouville、Caputo分数阶微分定义形式的应用研究较少,Riemann-Lio... 近年来,部分学者将分数阶微分理论应用到盐渍土电导率高光谱反演中,取得了较为显著的效果。然而,已有研究多采用Grünwald-Letnikov分数阶微分定义形式,对于Riemann-Liouville、Caputo分数阶微分定义形式的应用研究较少,Riemann-Liouville、Caputo分数阶微分定义形式在盐渍土电导率高光谱反演中的适用性尚不明确。基于实测土壤电导率和高光谱数据,考虑常见的Grünwald-Letnikov、Riemann-Liouville和Caputo三类分数阶微分定义形式,通过软件编程实现Grünwald-Letnikov、Riemann-Liouville、Caputo分数阶微分处理函数,比较分析了不同分数阶微分定义形式下,土样高光谱数据在同阶微分处理后的差异性以及随阶数增加后的变化特征。结果表明:土样光谱反射率曲线在不同分数阶微分定义形式下,同阶微分处理后表现出较大差异;在0.1~1阶范围内,随微分阶数的增加,Grünwald-Letnikov、Riemann-Liouville、Caputo分数阶微分处理后高度变异波段数量均呈现出增加趋势;当微分阶数趋于1时,光谱反射率微分值逐渐降低且向0值逼近,波动范围逐渐减小,而光谱数据的变异性却随着波动范围的减小而增强;Grünwald-Letnikov分数阶微分处理在0.6、0.7阶相关系数提升9.5%、6.7%,Riemann-Liouville和Caputo分数阶微分处理后,相关系数分别在0.8~0.9阶、0.7~0.9阶提升1%左右。该研究为高光谱数据预处理提供了一种新的研究思路,为更好的将分数阶微分理论应用到土壤盐渍化遥感反演中提供参考。 展开更多
关键词 盐渍土 电导率 光谱反射率 分数阶微分
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协同Sentinel-2和GF-3多特征优选的农作物识别 被引量：2
7
作者 张青松 王金鑫 赫晓慧 《农业工程学报》 北大核心 2025年第4期153-163,共11页
农作物识别是精准农业的重要研究领域。在时空大数据和智能计算时代,如何充分挖掘和综合应用各种数据、方法和模型的优势是提高遥感农作物识别精度的有效途径。该研究以安徽省颍上县为例,采用Sentinel-2和GF-3卫星影像数据,提取了包括... 农作物识别是精准农业的重要研究领域。在时空大数据和智能计算时代,如何充分挖掘和综合应用各种数据、方法和模型的优势是提高遥感农作物识别精度的有效途径。该研究以安徽省颍上县为例,采用Sentinel-2和GF-3卫星影像数据,提取了包括光谱、指数、纹理和极化等在内的58个特征指标;随后分别选取3种特征优选算法和3种机器学习方法进行组合,设计了3种试验方案,探索特征选择和机器学习方法对农作物分类的影响;通过对比特征维度和分类精度,对各种分类方案进行评价。研究结果显示:红边特征在农作物识别中具有重要作用,同时纹理特征的加入也适当提高了分类精度;3种特征优选算法分别和随机森林方法组合时,分类精度均为最优;其中Relief F与随机森林组合在遥感农作物识别分类中效果最好,总体精度达到了93.39%,Kappa系数为0.893 3,F1得分为93.31%;比Relief F结合极限梯度提升和支持向量机分类方法的总体精度、Kappa系数、F1得分分别提高1.36个百分点、0.021和1.31个百分点,8.81个百分点、0.131 2和8.78个百分点;在随机森林分类方法下,Relief F特征选择维度为28维,比随机森林的递归特征消除和卡方检验特征优选算法分别低4和22维,证明了Relief F结合随机森林分类方法的有效性和先进性。该研究为精准农作物识别提供了新的技术思路。 展开更多
关键词 农作物 分类 特征 优选 随机森林 Sentinel-2 GF-3
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基于像元尺度光谱匹配方法的江苏皂河灌区实际灌溉面积遥感监测 被引量：2
8
作者 宋文龙 林胜杰 +5 位作者 余琅 仝道斌 卢奕竹 刘军 刘宏洁 陈敏 《长江科学院院报》 北大核心 2025年第4期159-165,共7页
灌溉面积是有效实施农业节水所需的基础性数据,传统调查统计方式已经不能满足当前灌溉面积监测需要。融合GF-1与Sentinel-2卫星影像,构建作物生育期的样本光谱,基于像元尺度光谱匹配方法协同提取江苏省宿迁市皂河灌区2017—2022年作物... 灌溉面积是有效实施农业节水所需的基础性数据,传统调查统计方式已经不能满足当前灌溉面积监测需要。融合GF-1与Sentinel-2卫星影像,构建作物生育期的样本光谱,基于像元尺度光谱匹配方法协同提取江苏省宿迁市皂河灌区2017—2022年作物种植结构及实际灌溉面积。结果显示:皂河灌区的主要种植模式为水稻小麦轮作;灌区2017—2022年实际灌溉面积分别为85.11、91.91、103.65、95.85、97.72、88.24 km^(2)。基于样本点利用混淆矩阵对提取的实际灌溉面积结果进行精度验证,总体精度为89.71%,Kappa系数为0.80,监测结果精度较高且提取效果优于目前公开产品中精度较高的IrriMap_Syn产品及IWMI产品。该方法适用于南方灌区实际灌溉面积提取,可为灌区管理部门日常监管、优化水资源配置等提供技术与数据支持。 展开更多
关键词 实际灌溉面积 种植结构 光谱匹配 遥感 皂河灌区
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2001—2022年陕西省植被NDVI时空分异及其对气候与矿业行为的响应 被引量：1
9
作者 杨涛 王立社 +7 位作者 郑鹏鹏 王鹏 赵寒森 杨生飞 赵君 奚仁刚 任华宁 蔡浩杰 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第1期82-93,共12页
陕西省既是我国第一批退耕还林(草)工程试点地区,又是黄河流域重要的能源供应基地,近些年在矿产资源开发和生态环境保护修复方面投入巨大。基于MATLAB的趋势分析和相关分析,该文利用2001—2022年MODIS归一化植被指数(normalized differe... 陕西省既是我国第一批退耕还林(草)工程试点地区,又是黄河流域重要的能源供应基地,近些年在矿产资源开发和生态环境保护修复方面投入巨大。基于MATLAB的趋势分析和相关分析,该文利用2001—2022年MODIS归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)遥感数据,研究了植被生态的时空分异规律及其对气候环境与矿业行为双重扰动的响应程度。结果表明:2001年以来陕西省植被NDVI呈波动上升趋势,年均增加0.006,NDVI极低值位于2015年;降水是影响陕西省植被NDVI变化的最主要因子,在大部分地区NDVI与降水、湿度都表现出显著正相关;植被NDVI与矿业行为的相关性随着矿(集)区规模越大表现越显著,在一些能源型城市短期内NDVI呈现先减后增的“V”形趋势,总体而言矿业行为对陕西省植被NDVI变化的正向贡献大于负向。研究结果将为陕西省生态保护和矿山修复治理提供基础数据和科学参考。 展开更多
关键词 NDVI 时空分异 降水 矿业行为 相关性 陕西省
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2001-2020年间河南省郑州市生态环境质量时空变化及驱动因素分析 被引量：3
10
作者 奥勇 汪雅 +3 位作者 王晓峰 吴京盛 张亦恒 李雪娇 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第1期102-112,共11页
生态环境质量是地区发展水平的重要组成部分,客观定量地对其进行长时序动态监测与分析,可为城市可持续发展和生态环境建设提供科学依据。基于Landsat遥感影像,通过主成分分析法构建遥感生态指数(remote sensing ecological index,RSEI)... 生态环境质量是地区发展水平的重要组成部分,客观定量地对其进行长时序动态监测与分析,可为城市可持续发展和生态环境建设提供科学依据。基于Landsat遥感影像,通过主成分分析法构建遥感生态指数(remote sensing ecological index,RSEI)作为评价指标,运用Sen+Mann-Kendall趋势分析、Hurst指数、地理探测器探究河南省郑州市2001—2020年生态环境质量时空变化特征以及各驱动因子影响程度。研究表明:①2001—2020年间郑州市整体生态环境质量处于中等水平,生态环境指数呈先下降再上升再下降趋势,空间分布表现为东部平原低、西南山地丘陵高。除2010年受高温影响生态环境质量恶化面积大幅增加外,区域总体生态环境质量以不变和轻微改善为主。②2001—2020年间郑州市生态环境质量变化趋势显著,上升趋势区域占比56.34%,下降趋势区域占比42.26%。结合Hurst指数,东部生态环境质量下降趋势区域未来变化以持续性特征为主,西南部生态环境质量上升趋势区域未来变化以反持续性特征为主。③驱动力分析表明,2001—2020年间土地利用类型和人口密度是影响郑州市生态环境质量变化的主要因子,其解释力强度明显高于其他因素。高程和年均降水等自然因素影响力逐渐减弱,而反映城市化水平的夜间灯光指数影响力逐渐增强。研究可为郑州市生态环境评价与保护工作提供科学依据。 展开更多
关键词 生态环境质量 遥感生态指数 Sen+Mann-Kendall HURST指数 地理探测器
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基于陀螺的机载光电系统电子稳像技术研究 被引量：1
11
作者 李超 雷霏霖 +2 位作者 胥青青 贠平平 刘长亮 《激光与红外》 北大核心 2025年第3期425-429,共5页
针对基于图像的电子稳像不能适应机载光电系统的复杂应用环境,包括载机机动、光电系统调转、目标场景不确定等因素造成不能准确获取抖动量从而难以补偿等问题。本文采用陀螺与图像处理相结合的电子稳像技术,基于陀螺数据估计出稳定平台... 针对基于图像的电子稳像不能适应机载光电系统的复杂应用环境,包括载机机动、光电系统调转、目标场景不确定等因素造成不能准确获取抖动量从而难以补偿等问题。本文采用陀螺与图像处理相结合的电子稳像技术,基于陀螺数据估计出稳定平台的抖动像素,通过图像序列帧间实时像素补偿,消除图像抖动。在不需要额外增加硬件的条件下,提高了机载光电系统视频图像的稳定性。该方法目前已在某型飞行员夜视系统上进行了验证。结果表明,在原有硬件条件下,该方法可显著提高夜视系统图像的稳定性。 展开更多
关键词 机载光电 电子稳像 运动估计 陀螺
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基于无人机多源遥感数据和机器学习的高通量棉花估产研究 被引量：1
12
作者 冯美臣 苏悦 +3 位作者 林涛 余汛 宋扬 金秀良 《农业机械学报》 北大核心 2025年第3期169-179,共11页
为综合利用光谱、冠层结构、纹理特征等信息对棉花进行无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)遥感产量估算并系统地分析光谱、冠层结构、纹理特征等信息对估产的贡献程度,本文在构建基于多源UAV数据棉花估产机器学习模型的基础上,进一步... 为综合利用光谱、冠层结构、纹理特征等信息对棉花进行无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)遥感产量估算并系统地分析光谱、冠层结构、纹理特征等信息对估产的贡献程度,本文在构建基于多源UAV数据棉花估产机器学习模型的基础上,进一步确定了估产的最佳生育时期,并对比了多源传感器数据在棉花产量估算中的效果,最后量化了各类输入特征的贡献度。采集棉花冠层RGB(Red green blue)、多光谱(Multispectral,MS)和激光雷达(Light detection and ranging,LiDAR)3种传感器数据,通过对棉花光谱植被指数与产量进行相关性分析,确定了棉花产量估算最佳生育时期,进而构建了基于偏最小二乘法回归(Partial least squares regression,PLSR)、随机森林回归(Random forest regression,RFR)、极致梯度提升(Extreme gradient boost,XGBoost)3种机器学习模型的棉花产量估算方法,并评估了基于2种最常用的传感器(RGB和MS相机)的性能。最终确定了光谱特征、冠层结构、纹理特征这3类特征信息在产量估算中的贡献度。研究结果表明,盛花期是棉花估产的最佳生育时期;基于盛花期的UAV数据,XGBoost模型取得了最高的产量估算精度(R^(2)为0.70,RMSE为611.31 kg/hm^(2),rRMSE为10.60%),在对比基于RGB和MS图像数据提取的特征时,基于MS图像数据提取的特征建模结果更好,同时将RGB和MS相机2种传感器数据提取的特征作为输入时,模型结果高于单一传感器;使用夏普利加性解释(Shapley additive explanations,SHAP)算法分析了机器学习模型中各个输入特征对于估产的贡献度,发现基于3种传感器的3种特征信息在产量估算方面都具有重要意义,其中,纹理特征与冠层结构在产量估算中展现出了较好的潜力。本研究可为棉花智慧化管理中高通量棉花产量估算提供理论和技术支持。 展开更多
关键词 棉花 估产 无人机遥感 多源数据 XGBoost 夏普利加性解释
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融合注意力和上下文信息的遥感图像小目标检测算法 被引量：2
13
作者 刘赏 周煜炜 +2 位作者 代娆 董林芳 刘猛 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期292-300,共9页
对多尺度的遥感图像进行小目标检测时,基于深度学习的目标检测算法容易出现误检和漏检的情况。这是因为此类算法的特征提取模块进行了多次的下采样操作;而且未能根据不同类别、不同尺度的目标关注所需的上下文信息。为了解决该问题,提... 对多尺度的遥感图像进行小目标检测时,基于深度学习的目标检测算法容易出现误检和漏检的情况。这是因为此类算法的特征提取模块进行了多次的下采样操作;而且未能根据不同类别、不同尺度的目标关注所需的上下文信息。为了解决该问题,提出一种融合注意力和上下文信息的遥感图像小目标检测算法ACM-YOLO(Attention-Context-Multiscale YOLO)。首先,应用细粒度的查询感知稀疏注意力以减少小目标特征信息的丢失,从而避免漏检;其次,设计局部上下文增强(LCE)函数以更好地关注不同类别的遥感目标所需的上下文信息,从而避免误检;最后,使用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)强化特征融合模块对遥感图像小目标的多尺度特征融合能力,从而改善算法检测效果。在DOTA数据集和NWPU VHR-10数据集上进行对比实验和消融实验,以验证所提算法的有效性和泛化性。实验结果表明,在2个数据集上所提算法的平均精确率均值(mAP)分别达到了77.33%和96.12%,而相较于YOLOv5算法,召回率分别提升了10.00和7.50个百分点。可见,所提算法能有效提升mAP和召回率,减少误检和漏检。 展开更多
关键词 遥感图像 小目标检测 稀疏采样 局部上下文信息增强 多尺度特征融合
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多源遥感协同的洞庭湖团洲垸决口险情应急监测方法 被引量：1
14
作者 姜莹 向大享 +3 位作者 蒋婕妤 程学军 陈喆 李经纬 《长江科学院院报》 北大核心 2025年第10期183-191,218,共10页
科学有效地对河湖堤防决口险情进行动态实时监测,为灾后快速评估和防洪应急抢险决策提供技术支撑,具有迫切的现实需求。在分析决口险情监测任务需求的基础上,兼顾时-空-频-谱等约束,构建一种多源遥感协同监测方法,利用模糊多属性决策思... 科学有效地对河湖堤防决口险情进行动态实时监测,为灾后快速评估和防洪应急抢险决策提供技术支撑,具有迫切的现实需求。在分析决口险情监测任务需求的基础上,兼顾时-空-频-谱等约束,构建一种多源遥感协同监测方法,利用模糊多属性决策思路评价不同协同方案在决口险情及引发的次生洪涝灾害任务中的动态监测能力,并通过反演决口宽度、垸区淹没面积等指标,实现多卫星监测组合的统一量化评定及决口险情过程追踪。为验证多源遥感协同监测方法在决口险情及洪涝灾害应急处置中的性能,以“7·5洞庭湖团洲垸湖堤决口险情”为例进行论证分析。结果表明:决口及洪涝场景下分别求解的协同监测方案综合适应度最优,且决口宽度反演值与水文测报值相符,相对误差为0.98%;淹没面积反演值与洪水复演模型计算值大体一致,相对误差为-2.39%,协同监测方案可满足险情应急监测任务对响应时效性、协同性等实际需求。 展开更多
关键词 多源遥感协同 应急监测 洞庭湖团洲垸 决口险情 洪涝灾害 模糊多属性决策
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基于遥感影像的农田道路提取及秸秆收储站选址优化 被引量：1
15
作者 陈理 马明旭 +4 位作者 韩毅 赖有春 李美华 刘海帆 周宇光 《农业工程学报》 北大核心 2025年第18期200-211,共12页
近年来遥感影像资源日益丰富,算力显著提升,对遥感影像语义分割得到的地物分类图更加精细。在农业领域,分析农田和道路分布特征信息,能够精确判断秸秆产量和农田道路分布数据,有利于科学合理制定收储运输路径规划。现有研究中利用深度... 近年来遥感影像资源日益丰富,算力显著提升,对遥感影像语义分割得到的地物分类图更加精细。在农业领域,分析农田和道路分布特征信息,能够精确判断秸秆产量和农田道路分布数据,有利于科学合理制定收储运输路径规划。现有研究中利用深度学习模型提取农田道路信息存在难度大等问题。该研究使用语义分割技术,开展遥感影像中农田道路信息提取研究,以影像提取的地物分类为依据,进行秸秆收储站选址优化研究。通过消融试验证明不对称融合非局部块AFNB(asymmetric fusion non-local block,AFNB)和双重注意力模块(structure of the dual attention module)均能对分割效果起到积极作用,二者叠加后的综合结果较原始网络模型道路交并比IoU-road、道路准确率Acc-road和平均交并比m IoU分别提高了5.20、7.78和2.73个百分点。利用类激活图分析,该模型显著提高了农田道路信息提取的准确性和效率,并在多个数据集上验证了其优越性,取得的mIoU最低可达68.98%。为验证改进DlinkNet模型在其他农村地区的泛化性,以河北省高邑县为例,完成农田道路提取任务并根据提取结果进行了分析。基于World Cover数据集,在Kmeans聚类算法的基础上进行了秸秆收储站选址优化研究,通过定义秸秆资源分布密度、城镇居民区、河流、湖泊和其他环境因素对村级秸秆回收站选址进行了优化,证明选址最优解可满足环境保护、秸秆资源和交通因素等要求,为后续秸秆收运路径优化研究奠定基础,从而构建秸秆收储运全流程优化体系。 展开更多
关键词 遥感影像 农田特征提取 道路信息 秸秆收储运 选址优化
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基于双路径监督的遥感图像语义分割网络 被引量：1
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作者 刘春娟 乔泽 +3 位作者 闫浩文 吴小所 王嘉伟 辛钰强 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第3期732-741,共10页
为解决遥感图像语义分割任务中目标物体边界分类模糊的问题,提出双路径监督与注意力筛选网络。引入可监督的边界提取模块来增加边界信息通道,提高边界信息在语义分割中的权重,增强对目标物体边界像素的注意力;引入注意力筛选模块,通过... 为解决遥感图像语义分割任务中目标物体边界分类模糊的问题,提出双路径监督与注意力筛选网络。引入可监督的边界提取模块来增加边界信息通道,提高边界信息在语义分割中的权重,增强对目标物体边界像素的注意力;引入注意力筛选模块,通过注意力图筛选出浅层网络中的空间细节信息和深层网络中的抽象语义信息,舍弃网络中的冗余信息,防止过拟合。双路径监督与注意力筛选网络在Potsdam数据集和Jiage数据集上的平均交并比分别为85.44%和86.07%,比次优网络MagNet和SAPNet分别提升了1.24%和1.28%、1.54%和1.27%。实验结果表明,所提网络能更精准地分割目标物体的边界。 展开更多
关键词 遥感图像 语义分割 可监督 边界信息 注意力筛选
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数字电路综合性实验项目的设计与教学实践 被引量：1
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作者 张熠 朱震华 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第1期191-195,共5页
结合“数控占空比矩形波发生器”综合性实验,阐述了设计的基本指标、扩展指标与实施方案。应用Multisim 14给出了具体电路设计,讨论涵盖的知识点、延伸点及训练价值,介绍教学实施步骤与注意事项,分析了教学效果与学生评价。实践表明,实... 结合“数控占空比矩形波发生器”综合性实验,阐述了设计的基本指标、扩展指标与实施方案。应用Multisim 14给出了具体电路设计,讨论涵盖的知识点、延伸点及训练价值,介绍教学实施步骤与注意事项,分析了教学效果与学生评价。实践表明,实施高质量的综合性实验项目教学,对学生深刻掌握与灵活应用理论知识、提高电路设计与创新能力具有显著推动作用,是优化数字电路实验教学的一个重要方向。 展开更多
关键词 综合性实验项目 项目设计 虚拟仿真 数字电路 教学改革
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考虑遮挡的视频图像运动目标激光跟踪定位方法 被引量：1
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作者 陈健 鲁长春 《现代电子技术》 北大核心 2025年第3期76-80,共5页
为能够有效解决遮挡情况下,视频图像快速运动目标的精确跟踪定位问题,文中提出考虑遮挡的视频图像运动目标跟踪定位方法。利用Kalman滤波方法将视频图像中下一帧的位置提前至当前帧进行估计,并对未来帧进行修正,完成对遮挡状态下运动目... 为能够有效解决遮挡情况下,视频图像快速运动目标的精确跟踪定位问题,文中提出考虑遮挡的视频图像运动目标跟踪定位方法。利用Kalman滤波方法将视频图像中下一帧的位置提前至当前帧进行估计,并对未来帧进行修正,完成对遮挡状态下运动目标的粗定位。在粗定位的基础上,采用激光逐次逼近模式与激光离散点插值模式相结合的形式对运动目标进行定位。通过激光逐次逼近模式,系统从初始位置开始逐步调整激光发射方向,不断接近目标物体。当激光测量到目标点时,获取目标离散点的空间坐标。利用激光离散点插值模式对这些离散点数据进行插值处理,获得连续的目标轨迹表示。通过在连续图像帧中实时更新和匹配轨迹,对视频图像进行运动目标定位和跟踪。实验结果表明,该方法能够在遮挡的情况下准确获取运动目标的位置中心点,有效实现对运动目标的精准跟踪定位。 展开更多
关键词 遮挡 视频图像 运动目标 激光 跟踪定位 卡尔曼(Kalman)滤波器
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上下文感知多感受野融合网络的定向遥感目标检测 被引量：1
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作者 姚婷婷 肇恒鑫 +1 位作者 冯子豪 胡青 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第1期233-243,共11页
以广距鸟瞰视角拍摄获取的遥感图像通常具有目标种类多、尺度变化大以及背景信息丰富等特点,为目标检测任务带来巨大挑战。针对遥感图像成像特点,该文设计一种上下文感知多感受野融合网络,通过充分挖掘深度网络中遥感图像在不同尺寸特... 以广距鸟瞰视角拍摄获取的遥感图像通常具有目标种类多、尺度变化大以及背景信息丰富等特点,为目标检测任务带来巨大挑战。针对遥感图像成像特点,该文设计一种上下文感知多感受野融合网络,通过充分挖掘深度网络中遥感图像在不同尺寸特征描述下所包含的上下文关联信息,提高图像特征描述力,进而提升遥感目标检测精度。首先,在特征金字塔前4层网络中构建了感受野扩张模块,通过扩大网络在不同尺度特征图上的感受野范围,增强网络对不同尺度遥感目标的感知能力;进一步,构建了高层特征聚合模块,通过将特征金字塔网络中高层语义信息聚合到低层特征中,从而将特征图中所包含的多尺度上下文信息进行有效融合;最后,在双阶段定向目标检测框架下设计了特征细化区域建议网络。通过对一阶段提案进行精细化处理,提升提案准确性,进而提高二阶段兴趣区域对齐网络得到的不同成像方向下的遥感目标检测性能。在公测数据集DIOR-R和HRSC2016上的定性和定量的对比实验结果证明,所提方法对不同种类和尺度大小的遥感目标均能实现更加准确的检测。 展开更多
关键词 遥感图像 深度学习 目标检测 多感受野融合
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卷积循环神经网络的高光谱图像解混方法 被引量：2
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作者 孔繁锵 余圣杰 +2 位作者 王坤 方煦 吕志杰 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期142-151,共10页
针对传统的解混方法和基于自编码器的解混网络方法,利用空间信息提升了解混性能,但未深入挖掘和利用光谱特征,而光谱特征和空间信息的有效结合能够进一步提高解混性能,因此,提出了基于双向卷积长短期记忆网络的解混框架。该框架采用创... 针对传统的解混方法和基于自编码器的解混网络方法,利用空间信息提升了解混性能,但未深入挖掘和利用光谱特征,而光谱特征和空间信息的有效结合能够进一步提高解混性能,因此,提出了基于双向卷积长短期记忆网络的解混框架。该框架采用创新性的网络结构设计,通过卷积层深入挖掘空间特征,同时利用卷积长短期记忆单元充分挖掘波段间的光谱变异性及其光谱相关性,有效处理光谱维度的序列信息,从而实现对高光谱数据更加精准和高效的分析。为了更加细致地区分和利用高光谱数据中不同谱段的特异性,采用深度光谱分区方法优化网络输入,通过自适应学习机制对不同光谱区域精细化处理,增强了模型对高光谱数据中复杂光谱关系的捕捉能力,进一步提升网络的解混性能。在模拟和多个真实高光谱数据集上的对比实验表明,该方法在解混精度和模型鲁棒性等方面均优于现有方法,特别是在处理复杂地物光谱特征时,表现出良好的泛化能力和稳定性,能够准确估计端元和丰度。 展开更多
关键词 高光谱图像 循环神经网络 自编码器 卷积长短期记忆网络 深度光谱分区
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