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MAPPING OF OPHIOLITES IN THE INDUS-SUTURE ZONE OF NORTHWESTERN HIMALAYA, USING SATELLITE REMOTE SENSING DATA
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作者 K.V. Ravindran 1,G. Philip 2(1 Regional Remote Sensing Service Centre, Dept of Space, 4 Kalidas Road, Dehra Dun\|248001, India 2 Wadia Institute of Himalayan Geology, 33\|Gen. Mahadeo Singh Road, Dehra Dun\|248001,India) 《地学前缘》 EI CAS CSCD 2000年第S1期116-117,共2页
Ophiolites, which have been tectonically emplaced along continental margins and island arcs, are significant to the understanding of mountain belt evolution. In the Himalayas, the ophiolitic suite of rocks occur along... Ophiolites, which have been tectonically emplaced along continental margins and island arcs, are significant to the understanding of mountain belt evolution. In the Himalayas, the ophiolitic suite of rocks occur along the Indussuture zone from Hanle in the southeast to Dras\|Kargil sector in the northwest and it represents the remnant of the compressed uplifted wedge of the oceanic crust between the two colliding continental masses, the Indian and the Asian plates.. These ophiolites are temporally and spatially correlated with the culminating phase of the Himalayan orogeny. The Indus River flows to its north separating the ophiolite from the Trans Himalayan litho\|units. Geological mapping in the hostile and inaccessible mountainous terrains of the Himalaya has always posed a great challenge to geologists. Nevertheless, a number of geologists have undertaken such arduous mapping expeditions in the past and prepared fairly good geological maps of these terrains .However there always existed disputes on the accuracy of lithological boundaries and structural details in these maps because many of these boundaries and structural features were completed through extrapolations and/or interpolations as the ruggedness and inaccessibility of a large part of the terrain forbid physical examination of every outcrop. It is in this context the potential of remote sensing, especially of satellite images, is to be appreciated. 展开更多
关键词 SUTURE ZONE OPHIOLITE remote sensing satellite image image enhancement digital TERRAIN model
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Using High-Precision Remote Information for Auxiliary Design of Geophone Point
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作者 Zhang You-yan Lei Ying-chun +2 位作者 Ye Yong Hu Yan Luo Lun-cai 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2009年第A02期1-8,共8页
关键词 地震检波器 远程数据 高精度 辅助设计 信息点 检波器组合 扩大生产能力 相关信息
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基于多源遥感数据的遥感影像生态地块划分方法 被引量:2
3
作者 李双营 《现代电子技术》 北大核心 2025年第5期142-146,共5页
为资源合理利用、生态保护与修复提供科学依据,文中提出基于多源遥感数据的遥感影像生态地块划分方法,实现了高精度生态地块划分。采用高频调制融合法逐像素融合处理采集的生态环境多源遥感影像;构建新的卷积神经网络(CNN),以融合后的... 为资源合理利用、生态保护与修复提供科学依据,文中提出基于多源遥感数据的遥感影像生态地块划分方法,实现了高精度生态地块划分。采用高频调制融合法逐像素融合处理采集的生态环境多源遥感影像;构建新的卷积神经网络(CNN),以融合后的高光谱影像为输入,通过在CNN中引入分组卷积和残差学习,实现输入高光谱影像多尺度特征提取,经过全连接层和softmax层的处理后,输出生态地块划分结果,并在softmax层中引入多分类Focal loss损失函数,解决生态地块划分结果产生的类别不平衡问题,提升生态地块划分精度。实验证明,该方法能够准确划分生态地块,划分精度平均值达到95.38%。融合后的多源遥感影像光谱扭曲度数值均低于20,可以确保融合影像在光谱信息上的高保真度,提高生态地块划分的准确性。 展开更多
关键词 多源遥感 遥感影像 生态地块 划分方法 高通滤波融合 高光谱影像 融合影像 特征提取
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基于自注意力机制的高分遥感影像语义分割 被引量:1
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作者 杨军 张金影 康玥 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第2期344-354,共11页
针对遥感影像多尺度特征提取困难、上下文信息利用不足的问题,本文结合自注意力机制和深度可分离卷积提出一种线性多头自注意力网络模型,适用于高分辨率遥感影像语义分割。在自注意力模块之前引入深度可分离卷积,减少计算量的同时有助... 针对遥感影像多尺度特征提取困难、上下文信息利用不足的问题,本文结合自注意力机制和深度可分离卷积提出一种线性多头自注意力网络模型,适用于高分辨率遥感影像语义分割。在自注意力模块之前引入深度可分离卷积,减少计算量的同时有助于捕获局部特征;在编码器分支中提出线性的多头自注意力模块以降低模型的计算复杂度;设计一个解码器来恢复特征图分辨率,通过级联操作整合各层级的特征并生成高分辨率的语义分割结果。所提算法在ISPRS Vaihingen和Potsdam数据集上的分割结果的mF1分别达到了90.77%和92.36%,与目前主流算法相比,不透水表面、建筑、低矮植物、树木类的分割准确率及总体分割准确率均有提高。本文算法构建的线性多头自注意力网络是一种高效的高分辨率遥感影像语义分割模型。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 多头自注意力 深度可分离卷积 语义分割 特征提取 卷积神经网络 编码器 解码器
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新一代海洋水色卫星海岸带成像仪设计与验证
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作者 张孝弘 褚备 +12 位作者 郑君 李妥妥 高扬 刘晓林 李可 范建凯 曹伟 王牧卿 刘辉 王磊 齐文雯 徐彭梅 张可立 《航天返回与遥感》 北大核心 2025年第2期40-48,共9页
为满足对海岸带区域高分辨率、高信噪比、低杂光、大动态范围与高重访特性的观测需求,新一代海洋水色卫星创新性设计了兼具高空间分辨率、高信噪比和宽幅成像能力的海岸带成像仪,成像仪基于离轴三反主光学系统,采用成像镜头加高精度指... 为满足对海岸带区域高分辨率、高信噪比、低杂光、大动态范围与高重访特性的观测需求,新一代海洋水色卫星创新性设计了兼具高空间分辨率、高信噪比和宽幅成像能力的海岸带成像仪,成像仪基于离轴三反主光学系统,采用成像镜头加高精度指向镜侧摆、多谱段集成TDICCD线阵探测器推扫的成像体制,实现了9个谱段在水体低辐亮度条件下的高信噪比和大动态范围成像。文章围绕成像仪的系统设计、关键技术突破及性能验证展开研究,在关键技术方面,详细论述了大口径高精度指向镜机构设计、高稳定性光机结构设计以及杂散光抑制设计等。通过实验室性能测试、外场性能测试和在轨性能测试验证了成像仪的成像品质和功能性能,结果表明:成像仪运行稳定,各工作模式功能正常,全色谱段和多光谱谱段的分辨率、图像信噪比、动态传函等各项性能指标均达到设计要求。研究成果为提升海岸带遥感观测能力、服务海洋资源开发和环境保护等提供了可靠数据支撑。 展开更多
关键词 海岸带成像仪 多光谱 遥感相机 信噪比 闭环控制 大口径指向摆镜 海洋水色卫星
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中国海洋水色卫星的海上漂浮浒苔遥感特性分析
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作者 叶小敏 林志佳 +2 位作者 腾和丽 郭茂华 王晓梅 《航天返回与遥感》 北大核心 2025年第2期13-26,共14页
近年来,浒苔绿潮已成为黄海海域的一种海洋生态灾害。卫星遥感作为一种技术手段,为该海洋生态灾害的防控提供了有效的基础监测信息。中国海洋水色卫星(HY-1C、HY-1D和新一代海洋水色观测卫星)可为海上大型漂浮浒苔监测提供多种分辨率的... 近年来,浒苔绿潮已成为黄海海域的一种海洋生态灾害。卫星遥感作为一种技术手段,为该海洋生态灾害的防控提供了有效的基础监测信息。中国海洋水色卫星(HY-1C、HY-1D和新一代海洋水色观测卫星)可为海上大型漂浮浒苔监测提供多种分辨率的同步观测数据源。文章使用准真彩色合成影像分析法和归一化差分植被指数(NDVI)分别从图像、光谱、时空覆盖和信息提取结果差异等方面对海上漂浮浒苔多分辨率遥感数据的监测特性进行分析。分析结果表明:空间分辨率是影响海上漂浮藻体遥感监测结果的主要因素,空间分辨率优于500 m的中国海洋水色卫星遥感影像可较好地用于暴发期的海上漂浮浒苔监测;当前中国海洋水色卫星可实现黄海浒苔的每天一次中等分辨率覆盖监测;NDVI随海面浒苔覆盖率增大而增大;不同分辨率遥感影像直接观测到的浒苔分布具有较大差异,分辨率和监测得到的分布面积呈现负相关的关系。该研究为中国海洋水色卫星数据的生态监测应用及后续卫星指标论证提供了重要参考依据。 展开更多
关键词 中国海洋水色卫星 浒苔 海岸带成像仪 水色水温扫描仪 中分辨率可编程成像光谱仪 遥感监测
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基于ConvNeXt与双特征提取分支的水体提取方法
7
作者 周珂 常然然 +3 位作者 徐西志 苗茹 张广雨 王嘉茜 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第5期1264-1279,共16页
由于复杂的光谱混合物、地物边界模糊、环境噪声等因素的共同作用,从高分辨率遥感图像中准确识别水体边界极具挑战性。针对此问题,在PSPNet的基础上提出基于ConvNeXt与双特征提取分支的水体提取方法(CoNFM-Net)。在编码器阶段,以ConvNeX... 由于复杂的光谱混合物、地物边界模糊、环境噪声等因素的共同作用,从高分辨率遥感图像中准确识别水体边界极具挑战性。针对此问题,在PSPNet的基础上提出基于ConvNeXt与双特征提取分支的水体提取方法(CoNFM-Net)。在编码器阶段,以ConvNeXt代替ResNet50作为主干网络,利用逆瓶颈层、大卷积核等设计来增强网络的特征提取能力。在解码器阶段,设计了多尺度特征融合和上下文信息增强的双特征提取分支结构,多尺度特征融合分支为有效利用主干网络产生的多层次特征图,设计了一种双向特征融合模块(BiFFM),以解决边界识别中尺度不一致的问题;上下文信息增强分支为提高全局信息的利用率,将主干网络输出的深层特征图通过全局上下文信息获取模块(GCIM)。同时,将经过多尺度特征融合分支的最深层特征图与其进行拼接,增强模型对水体边界细节的捕捉能力。实验结果表明,该方法在LoveDA数据集、高分二号(GF-2)数据集及Sentinel-2数据集上的平均交并比和F1分数分别为89.64%、94.32%,92.60%、96.16%及93.72%、96.73%,且在同样环境下,与U-Net、DANet、CMTFNet等语义分割算法相比,该算法CoNFM-Net具有一定优势。 展开更多
关键词 水体提取 ConvNeXt 高分辨率遥感影像 特征融合 双特征提取分支结构
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嵌入自注意力机制的U型高分遥感影像语义分割网络
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作者 杨军 张金影 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第5期1514-1527,共14页
针对高分辨率遥感影像小目标特征提取困难的问题,结合卷积结构和自注意力机制提出一种双编码器特征融合网络模型,适用于高分辨率遥感影像语义分割。设计一种双编码器结构,同时提取遥感影像的全局和局部细节信息,提高小目标地物的分割准... 针对高分辨率遥感影像小目标特征提取困难的问题,结合卷积结构和自注意力机制提出一种双编码器特征融合网络模型,适用于高分辨率遥感影像语义分割。设计一种双编码器结构,同时提取遥感影像的全局和局部细节信息,提高小目标地物的分割准确率;通过特征聚合模块在不同阶段聚合特征信息,以嵌入更多全局上下文信息;利用边缘细化损失模块提高模型对地物目标边缘信息的识别能力。在ISPRS Vaihingen和Potsdam数据集上的分割结果的F_(1)平均值m_(F1)分别达到了91.28%和93.16%,与目前主流算法相比,总体分割准确率及汽车类小目标的分割准确率均有提高。所提模型在一定程度上解决了高分辨率遥感影像语义分割中小目标及边缘信息分割不准确的问题。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 语义分割 深度学习 自注意力机制 特征融合
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联合卫星雷达高度计和辐射计数据的海面高风速反演方法评估
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作者 张有广 林静 《海洋学报》 北大核心 2025年第4期65-75,共11页
基于2002-2020年的Jason系列卫星数据,利用一种高风速计算方法得到431次飓风的风速信息。在此基础上,利用基于再分析的美国飓风中心(The National Hurricane Center, NHC)大西洋和东北太平洋飓风最佳路径数据集进行比对分析,对高风速计... 基于2002-2020年的Jason系列卫星数据,利用一种高风速计算方法得到431次飓风的风速信息。在此基础上,利用基于再分析的美国飓风中心(The National Hurricane Center, NHC)大西洋和东北太平洋飓风最佳路径数据集进行比对分析,对高风速计算方法进行了综合评估。文中计算和评估结果显示,8.03~66.93 m/s飓风风速RMSE优于4 m/s;卫星观测风速和NHC飓风最佳路径数据相关系数在0.9以上。这表明文中方法是可靠的,具备热带气旋高风速观测能力。同时,文中结果显示,飓风观测期间几乎都伴随着不同程度的降雨,当风速大于50 m/s时,卫星观测点均处于中到暴雨的环境下。文中研究证明了利用卫星雷达高度计和校正辐射计这对主被动微波遥感器联合获取极端海洋环境下风速信息的可行性,这为提升台风或飓风风速观测能力提供了一种有潜力的技术手段。另外,统计结果显示飓风期间风速和气压也具备很好的线性相关性,利用这种关系可以基于卫星获取的高风速信息来快速计算得到热带气旋中心气压,这将形成卫星对热带气旋风速和中心气压的同步获取能力。 展开更多
关键词 Jason系列卫星 主被动微波遥感 海面高风速 雷达高度计 校正辐射计
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基于CNN和Transformer聚合的遥感图像超分辨率重建 被引量:1
10
作者 胡明志 孙俊 +2 位作者 杨彪 常开荣 杨俊龙 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第5期938-946,共9页
针对现有的遥感图像超分辨模型很少考虑噪声、模糊、JPEG压缩等因素对图像重建所带来的影响,以及Transformer模块构建高频信息能力受限的问题,提出多层退化模块.设计基于CNN和Transformer聚合的网络,使用CNN识别图像的高频信息,Transfor... 针对现有的遥感图像超分辨模型很少考虑噪声、模糊、JPEG压缩等因素对图像重建所带来的影响,以及Transformer模块构建高频信息能力受限的问题,提出多层退化模块.设计基于CNN和Transformer聚合的网络,使用CNN识别图像的高频信息,Transformer提取全局信息.利用基于注意力机制的聚合模块将2个模块聚合,在保持全局结构连贯性的同时,显著增强局部高频细节的重建精度.利用所提模型,在AID数据集上随机选取6个场景进行实验,与MM-realSR模型在PSNR和SSIM指标上进行比较.结果表明,所提模型在PSNR指标上相比于MM-realSR模型平均提高1.61 dB,SSIM指标平均提升0.023. 展开更多
关键词 遥感图像 超分辨率重建 多层退化模块 高频信息 全局信息 聚合模块
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基于卫星遥感影像的茶园精准识别研究 被引量:1
11
作者 李冬雪 李峰 +2 位作者 赵梦洁 丁兆堂 马青平 《山东农业科学》 北大核心 2025年第4期136-145,共10页
鉴于茶园在卫星遥感图像中展现出复杂多变的纹理特征以及空间分布特性,在进行茶园识别时传统的识别手段难以有效应对这一挑战,本研究拟通过卫星遥感图像结合高精度语义分割技术实现茶园的精准识别。首先,利用日照市卫星图像,使用Labelm... 鉴于茶园在卫星遥感图像中展现出复杂多变的纹理特征以及空间分布特性,在进行茶园识别时传统的识别手段难以有效应对这一挑战,本研究拟通过卫星遥感图像结合高精度语义分割技术实现茶园的精准识别。首先,利用日照市卫星图像,使用Labelme工具对茶园纹理信息进行精确标注,构建了茶园遥感图像数据集;基于该数据集,利用数据增强技术训练了Vgg-unet、Resnet50-unet和Segformer_b2等7个语义分割模型用于茶园精准识别。结果表明,7个语义分割模型中,Segformer_b2模型性能最好,茶园遥感图像分割准确率达91.29%,召回率91.09%,平均交并比(mIoU)84.45%,F1分数91.20%。为进一步提高Segformer_b2模型在茶园遥感图像识别时的性能,引入了MCA(Multi-head Context Attention)注意力机制,并融合了条形卷积(Strided Convolution)以增强模型对茶园关键纹理特征的捕获能力和对图像局部细节的感知和处理能力。改进后的Segformer-b2模型的茶园遥感图像分割性能明显提升,其中准确率提升至91.31%,召回率提升至92.97%,mIoU提升至85.87%,F1分数提升至92.12%,可实现茶园遥感图像的高精度和高效率识别。本研究结果不仅可为未来茶园精准识别和管理提供有力支持,同时也展示了卫星遥感技术在农业领域的应用潜力。 展开更多
关键词 卫星遥感影像 茶园识别 语义分割模型
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高轨遥感卫星数传处理器设计与验证
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作者 李永峰 李文东 +2 位作者 阎昆 刘晓飞 郑小松 《航天器工程》 北大核心 2025年第2期66-74,共9页
针对高轨遥感卫星获取信息成本高、成像分辨率低、星地链路带宽小、信号覆盖范围广的特点,提出一种数传处理器设计。采用高可靠数据接口、高保真图像压缩、多文件存储管理、自适应速率控制等多项关键技术,以较低的硬件资源开销实现了多... 针对高轨遥感卫星获取信息成本高、成像分辨率低、星地链路带宽小、信号覆盖范围广的特点,提出一种数传处理器设计。采用高可靠数据接口、高保真图像压缩、多文件存储管理、自适应速率控制等多项关键技术,以较低的硬件资源开销实现了多个设备间高速遥感数据的无误码交换,具有更优的图像压缩性能,在不增加额外硬件资源配置的前提下可支持多个任务的并行开展,并使传输通道的有效帧效率达到100%。文章提出的设计,高效实现了高轨遥感卫星的数据处理与传输需求,显著提升了高轨遥感卫星的应用效能。 展开更多
关键词 高轨遥感卫星 数传处理器 高保真图像压缩 多文件管理
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卫星遥感影像在尾矿库安全风险监测中的应用研究
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作者 李振涛 付士根 +2 位作者 郭利 褚衍玉 王守印 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第3期126-132,共7页
我国尾矿库数量多、分布散,大多处于条件恶劣、交通不便地区,部分尾矿库库区面积大,难以全面掌握尾矿库整体风险状况,且相当数量的尾矿库为位于生活区、工矿企业或城镇等上游的“头顶库”,随着尾矿逐年堆积,尾矿库溃坝风险更加突出。为... 我国尾矿库数量多、分布散,大多处于条件恶劣、交通不便地区,部分尾矿库库区面积大,难以全面掌握尾矿库整体风险状况,且相当数量的尾矿库为位于生活区、工矿企业或城镇等上游的“头顶库”,随着尾矿逐年堆积,尾矿库溃坝风险更加突出。为进一步提高尾矿库风险监测能力,弥补尾矿库地面监测成本高、盲区多、采集难度大等问题,采用卫星遥感技术,研究尾矿库水体面积、下游重要设施等关键指标识别与风险监测。研究结果表明:相对于传统的地面监测,卫星遥感监测具有快速、高效、成本低、探测范围大和受地面环境限制少等优势,在获取尾矿库区域宏观信息、关键指标参数变化、下游风险区域等方面具有较好的应用,可有效提升尾矿库风险监测能力,为尾矿库早期风险识别和事故调查提供技术参考。 展开更多
关键词 卫星遥感影像 尾矿库 安全监测 风险识别
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面向多源数据的多区域尺度协同高分遥感图像语义分割
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作者 林易丰 陈光剑 +2 位作者 陈浩 翁谦 林嘉雯 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第1期158-166,共9页
在高分遥感图像语义分割中,为解决如何有效融合光谱信息与高程信息以分割相似光谱的不同地物的问题和通过捕获长距离依赖信息来提升局部地物识别精度,本文提出一种面向多源数据的多区域尺度协同语义分割方法.该方法包括:一种不等长的多... 在高分遥感图像语义分割中,为解决如何有效融合光谱信息与高程信息以分割相似光谱的不同地物的问题和通过捕获长距离依赖信息来提升局部地物识别精度,本文提出一种面向多源数据的多区域尺度协同语义分割方法.该方法包括:一种不等长的多分支语义分割网络,以有效提取多源特征,充分利用多源数据之间的互补信息;一个轻量级的协同注意力特征融合模块,用于在特征融合阶段有效地融合多分支特征;一种多区域尺度协同的数据增强方法,引导网络捕获长距离依赖信息.在ISPRS提供的公开数据集Vaihingen和Potsdam上的实验结果表明,与同类型主流方法对比,本文提出的方法具有更优的分割性能,且得到的地物细节信息更加完整,参数量也更小. 展开更多
关键词 语义分割 高分遥感图像 数字表面模型 多源数据融合 协同注意力
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双编码端高分辨率遥感影像语义分割算法
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作者 吴梦可 高心丹 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第1期187-195,共9页
遥感影像具有多尺度对象、复杂背景、不均衡类别等特点。基于卷积神经网络(CNN)的语义分割算法难以捕捉到影像的全局特征,导致分割效果不佳。针对以上问题,利用Swin Transformer的全局特征提取能力,提出了双编码端高分辨率遥感影像语义... 遥感影像具有多尺度对象、复杂背景、不均衡类别等特点。基于卷积神经网络(CNN)的语义分割算法难以捕捉到影像的全局特征,导致分割效果不佳。针对以上问题,利用Swin Transformer的全局特征提取能力,提出了双编码端高分辨率遥感影像语义分割算法DEGFNet。设计特征融合模块(FFB)将Swin Transformer捕获的全局特征引入编码端,应对多尺度对象带来的挑战。在Swin Transformer中设计空间交互模块(SIB),降低复杂背景样本带来的负面影响;在解码端引入全局-局部注意力模块(GLTB)和特征细化模块(FRB),来更好地利用编码端提取的信息,提高语义分割的精确性;采用交叉熵损失和Dice Loss组成的混合损失函数训练模型,减轻样本类别不均衡带来的消极影响。在Vaihingen数据集上,宏观平均F1值(mF1)、平均交并比(mIoU)和整体准确率(OA)指标分别达到91.9%、84.8%和92.4%;在LoveDA数据集上,mIoU指标达到55.0%,均展现出了更好的语义分割效果和良好的泛化性。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 语义分割 卷积神经网络 Swin Transformer
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基于分层融合机制的超分辨率遥感图像目标检测方法 被引量:1
16
作者 殷凌锋 童旭东 倪欢 《航天返回与遥感》 北大核心 2025年第1期123-134,共12页
受制于图像光谱信息承载能力限制,基于可见光或红外的单模态目标的检测方法通常难以有效应对遥感图像复杂场景。针对这一问题,文章提出一种基于分层融合机制的超分辨率(超分)遥感图像目标检测方法,有效融合可见光和红外数据信息。首先,... 受制于图像光谱信息承载能力限制,基于可见光或红外的单模态目标的检测方法通常难以有效应对遥感图像复杂场景。针对这一问题,文章提出一种基于分层融合机制的超分辨率(超分)遥感图像目标检测方法,有效融合可见光和红外数据信息。首先,基于残差融合模块和单分支增强模块构建分层融合机制,其中残差融合模块整合可见光与红外图像的潜在互补信息,单分支模块进一步强化双模态数据融合特征表达。其次,构建超分辅助分支,增强目标细节特征生成能力,进一步提高检测精度。实验结果表明:文章方法在VEDAI与Drone Vehicle数据集上的检测精度优于传统主流目标检测方法,分别达到了79.45%与81.29%,有效提高了遥感图像目标检测的准确性。 展开更多
关键词 卫星遥感图像 目标检测 超分辨率 特征融合
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基于改进YOLOv3的高分辨率遥感影像中受损建筑物检测研究
17
作者 李琳 《印刷与数字媒体技术研究》 北大核心 2025年第4期200-209,220,共11页
针对地震后利用遥感图像检测受损建筑物,本研究提出了一种基于改进YOLOv3模型的受损建筑物识别方法。首先,通过深入分析尺度特征,对主干网络进行了针对性优化,增强了模型对微小目标特征的捕获能力。其次,引入感受野模块(Receptive Field... 针对地震后利用遥感图像检测受损建筑物,本研究提出了一种基于改进YOLOv3模型的受损建筑物识别方法。首先,通过深入分析尺度特征,对主干网络进行了针对性优化,增强了模型对微小目标特征的捕获能力。其次,引入感受野模块(Receptive Field Block,RFB),拓宽了特征图的感知域,提高了对小尺寸目标的检测灵敏度。最后,对锚框及其分配策略进行了精细调整。实验结果表明,相较于原始YOLOv3模型,所提方法检测精度和检测速度均大幅提升,并且在抗噪能力上展现出显著优势;与已有识别方法相比,平均检测精度分别提升了4.8%和5.4%;在处理复杂的目标检测任务时展现出更优的性能和更强的鲁棒性,有效实现了高分辨率遥感图像中受损建筑物的准确识别。 展开更多
关键词 改进YOLOv3 受损建筑物 遥感影像 高分辨率 目标检测
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面向红外弱小舰船检测的轻量化神经网络设计
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作者 唐文婷 李波 季梦奇 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第7期2394-2403,共10页
为高效提取红外遥感图像中弱小舰船的深度特征,提出一种轻量化骨干网络设计方法。受视觉注意力驱动的感受野调节机制启发,提出包含多尺寸感受野感知与选择过程的视觉感受野调节机制模拟方法,提高红外弱小舰船目标的表征效果;结合特征复... 为高效提取红外遥感图像中弱小舰船的深度特征,提出一种轻量化骨干网络设计方法。受视觉注意力驱动的感受野调节机制启发,提出包含多尺寸感受野感知与选择过程的视觉感受野调节机制模拟方法,提高红外弱小舰船目标的表征效果;结合特征复用与卷积核分解的设计思想优化了多尺寸感受野模拟过程,实现轻量特征选择算子模拟多尺寸感受野选择过程,进一步降低网络的运算开销。在红外弱小舰船检测数据集上的实验结果表明:该网络检测精度提高了2%,且相较通用轻量化网络参数量减少2.3×106,计算量降低9.1 GFLOPs次;在存在相似地物干扰的港口及离岸复杂场景下,所提方法有效降低了虚警,并抑制了漏检。 展开更多
关键词 小目标检测 卫星遥感图像 感受野 神经网络设计 轻量化神经网络
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基于多光谱卫星遥感的输电网冰灾场景时序建模与韧性提升策略优化
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作者 牛涛 黄骞谦 +2 位作者 方斯顿 李晓冬 廖瑞金 《电工技术学报》 北大核心 2025年第13期4200-4215,4305,共17页
冰灾会对输电网造成严重破坏,提升冰灾天气下的输电网韧性至关重要。不同于台风、地震等极端自然灾害,冰灾因持续时间长且地理覆盖范围受微气象和地形等影响而难以精准预测,目前冰灾的时空演变规律尚不清晰。因此,该文提出一种基于多光... 冰灾会对输电网造成严重破坏,提升冰灾天气下的输电网韧性至关重要。不同于台风、地震等极端自然灾害,冰灾因持续时间长且地理覆盖范围受微气象和地形等影响而难以精准预测,目前冰灾的时空演变规律尚不清晰。因此,该文提出一种基于多光谱卫星遥感的冰灾场景时序建模方法,结合多光谱遥感图像融合方法对Sentinel-2卫星遥感图像中的覆冰区域空间分布和时序变化进行高效提取和分析,利用偏微分卷积实现覆冰区域滚动预测,构建冰灾时序模型并基于条件变分自动编码器生成冰灾场景集。基于冰灾场景集,提出一种综合韧性评估指标并构建输电网两阶段鲁棒韧性提升规划模型:第一阶段研究灾前固定储能配置和维修资源的预规划,寻找最优投资决策;第二阶段研究灾中固定储能应急供电,并考虑有限资源的应急维修,保证负荷快速恢复,最大限度地提升系统韧性,减少系统经济损失。最后利用改进IEEERTS-79输电系统验证所提方法的有效性。 展开更多
关键词 冰灾 多光谱卫星遥感 图像融合 时序场景 输电网规划 韧性提升
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基于双路全局信息优化网络的遥感影像海陆分割算法
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作者 谢巴图 胡佳睿 潘俊 《测绘通报》 北大核心 2025年第3期52-58,86,共8页
针对高分辨率遥感影像中靠岸地物对海陆边界精细化分割的影响,本文提出了一种基于双路全局信息优化网络(DGIONet)的遥感影像海陆分割算法。在编码端,该网络设计基于矩形条带卷积的多尺度空间注意力特征提取模块,利用不同尺度下垂直构建... 针对高分辨率遥感影像中靠岸地物对海陆边界精细化分割的影响,本文提出了一种基于双路全局信息优化网络(DGIONet)的遥感影像海陆分割算法。在编码端,该网络设计基于矩形条带卷积的多尺度空间注意力特征提取模块,利用不同尺度下垂直构建的矩形条带卷积实现多尺度大内核卷积效果,依靠提取到的多尺度特征与模块内的点卷积实现空间注意力机制,从而有效提高网络关注海陆大尺度特征的能力,实现海陆全局信息及上下文信息的特征提取。在解码端,该网络设计双路全局信息优化解码器,解码器内依靠深度可分离空洞卷积信息优化模块和Hamburger全局特征恢复模块,分别利用提取到的全局信息及上下文信息实现特征恢复,同时将编码端提取到的阶段特征与阶段恢复特征融合,以实现更好的信息优化。为验证本文方法的有效性,构建分辨率优于0.3 m的高分辨率遥感影像海陆分割数据集,在此数据集基础上进行对比试验。结果表明,相较于目前主流语义分割方法Vision Transformer,本文方法像素精度提高了3.01%,平均交并比提高了10.51%,即在高分辨率遥感影像的精细化海陆分割问题中具有优势。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 海陆分割 深度学习 卷积神经网络 注意力机制
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