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基于面向对象的建筑物信息提取方法研究被引量：12: 1; 作者贺晓璐刘振华胡月明《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第2期53-61,共9页; 为了更好地进行城市建设和规划,对建筑物进行有效识别非常重要。针对目前遥感技术对建筑物难以实现高精度提取的问题,本文提出一种基于引入红色边缘波段规则的面向对象和基于样本的面向对象相结合的方法,提取城市建筑物信息。该方法利用... 展开更多; 关键词建筑物信息提取面向对象红色边缘波段 worldview2; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于HRNet的高分辨率遥感影像建筑物变化信息提取被引量：12: 2; 作者陈智朗付振华 +4 位作者朱紫阳王慧慧刘沁雯杨钰灵许耿然《测绘通报》 CSCD 北大核心 2022年第5期126-132,共7页; 建筑物图斑变化检测是遥感影像信息提取的重要内容之一,对于土地调查、自然资源常态化监测、土地执法监测等具有重要意义。岭南地区建设结构复杂,高分辨率遥感影像信息丰富,包含建筑结构细节多种多样,加上成像的季节不同、时间不同等因... 展开更多; 关键词高分辨率遥感影像建筑物变化信息提取 HRNet 图像分割二值化; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合深度学习和图割法的遥感影像建筑物检测被引量：7: 3; 作者刘舸邓兴升《测绘通报》 CSCD 北大核心 2019年第11期69-73,共5页; 提出一种基于卷积神经网络和图割法的自动提取高分影像建筑物的方法。首先,通过卷积神经网络定位与检测建筑物的位置,逐一提取单个建筑物轮廓,利用检测结果分别建立建筑物和非建筑物的高斯混合模型(GMM),然后结合最大流最小割的图像分... 展开更多; 关键词高分辨率正射图像深度学习建筑物信息提取图割卷积神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

层析SAR技术研究进展被引量：3: 4; 作者李芳芳刘宁 +2 位作者李新武韩冰洪文《雷达科学与技术》北大核心 2021年第5期610-624,共15页; 合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)通过将三维场景投影到距离-方位平面获取场景二维成像信息,但由此导致的叠掩问题影响图像解译。层析合成孔径雷达(Tomographic Synthetic Aperture Radar,TomoSAR)利用同一场景的多次航过数... 展开更多; 关键词层析SAR 三维重构建筑物信息提取森林参数提取冰川结构参数提取; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于面向对象的建筑物信息提取方法研究被引量：12: 1; 作者贺晓璐刘振华胡月明; 机构华南农业大学资源环境学院国土资源部建设用地再开发重点实验室广东省土地利用与整治重点实验室广东省土地信息工程技术研究中心青海大学农牧学院电子科技大学资源与环境学院; 出处《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第2期53-61,共9页; 基金国家重点研发计划项目(2018YFD1100800) 广州市科技计划项目(201807010048) 青海省科技计划项目(2017-ZJ-730); 文摘为了更好地进行城市建设和规划,对建筑物进行有效识别非常重要。针对目前遥感技术对建筑物难以实现高精度提取的问题,本文提出一种基于引入红色边缘波段规则的面向对象和基于样本的面向对象相结合的方法,提取城市建筑物信息。该方法利用worldview 2影像的全色和多光谱的融合数据,进行尺度分割,根据建筑物的光谱特征、形状特征、数字表面模型(digital surface model,DSM)和worldview2的红色边缘波段(RedEdge)的纹理特征建立双层规则知识库,进行建筑物信息提取;同时,利用基于样本的面向对象方法对worldview 2数据影像进行建筑物信息提取。最后,对2种方法获取的建筑物信息结果进行融合,实现建筑物的高精度提取。以广州市天河区试验区为例,研究结果表明:基于样本的面向对象法、基于规则的面向对象法、基于引入红色边缘波段规则的面向对象法以及本文方法的分类精度分别为81.27%,83.75%,87.06%,91.43%。基于引入红色边缘波段规则的面向对象与基于样本的面向对象分类相结合的方法比其他3种方法提取的精度都高,为高分辨率遥感影像建筑物信息的识别提供了有效的手段。; 关键词建筑物信息提取面向对象红色边缘波段 worldview2; Keywords building information extraction object-oriented RedEdge band worldview 2; 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

题名基于HRNet的高分辨率遥感影像建筑物变化信息提取被引量：12: 2; 作者陈智朗付振华朱紫阳王慧慧刘沁雯杨钰灵许耿然; 机构广东省国土资源测绘院自然资源部华南热带亚热带自然资源重点实验室广东省自然资源科技协同创新中心武汉汉达瑞科技有限公司; 出处《测绘通报》 CSCD 北大核心 2022年第5期126-132,共7页; 基金广东省海洋经济发展(海洋六大产业)专项(GDNRC[2020]051) 广东省省级科技计划(2018B020207002) 自然资源部地理国情监测重点实验室开放基金重点项目(2020NGCMZD03)。; 文摘建筑物图斑变化检测是遥感影像信息提取的重要内容之一,对于土地调查、自然资源常态化监测、土地执法监测等具有重要意义。岭南地区建设结构复杂,高分辨率遥感影像信息丰富,包含建筑结构细节多种多样,加上成像的季节不同、时间不同等因素导致建筑物变化信息的自动提取十分困难。针对此问题,本文提出了基于HRNet的语义分割模型,通过筛选保留高分辨率的特征层,从而保留更细节的图像信息。此外,结合图像分割二值化对结果进行优化,在一定程度上提高了高分辨率遥感影像建筑物变化自动检测的能力。; 关键词高分辨率遥感影像建筑物变化信息提取 HRNet 图像分割二值化; Keywords high⁃resolution remote sensing images building change extraction HRNet GraphCut; 分类号 P237 [天文地球—摄影测量与遥感]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合深度学习和图割法的遥感影像建筑物检测被引量：7: 3; 作者刘舸邓兴升; 机构长沙理工大学交通运输工程学院; 出处《测绘通报》 CSCD 北大核心 2019年第11期69-73,共5页; 基金湖南省教育厅资助科研项目(17B004); 文摘提出一种基于卷积神经网络和图割法的自动提取高分影像建筑物的方法。首先,通过卷积神经网络定位与检测建筑物的位置,逐一提取单个建筑物轮廓,利用检测结果分别建立建筑物和非建筑物的高斯混合模型(GMM),然后结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化,完成建筑物初步提取,最后用形态学进行优化。通过试验证明了该方法的可行性。; 关键词高分辨率正射图像深度学习建筑物信息提取图割卷积神经网络; Keywords high-resolution remote sensing image deep learning building information extraction graph cuts convolutional neural networks; 分类号 P237 [天文地球—摄影测量与遥感]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名层析SAR技术研究进展被引量：3: 4; 作者李芳芳刘宁李新武韩冰洪文; 机构中国科学院空天信息创新研究院中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室中国科学院大学电子电气与通信工程学院中国科学院数字地球重点实验室; 出处《雷达科学与技术》北大核心 2021年第5期610-624,共15页; 文摘合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)通过将三维场景投影到距离-方位平面获取场景二维成像信息,但由此导致的叠掩问题影响图像解译。层析合成孔径雷达(Tomographic Synthetic Aperture Radar,TomoSAR)利用同一场景的多次航过数据在高程向合成孔径,获取目标三维成像结果,能够从根本上解决叠掩问题。本文从层析SAR信号模型出发,描述了不同维度下的层析SAR成像算法,系统地总结了应用于层析SAR研究的各机载和星载系统,阐述了层析SAR在城区、森林和冰川等场景下的应用,对于城区建筑物信息提取、森林参数信息提取和冰川结构参数提取中面临的主要问题和现有解决策略进行了详细的分析。最后,总结本文内容并展望层析SAR技术的发展前景。; 关键词层析SAR 三维重构建筑物信息提取森林参数提取冰川结构参数提取; Keywords TomoSAR three-dimensional reconstruction information extraction of urban buildings parameter extraction of forest structure extraction of glaciers; 分类号 TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]; 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	基于面向对象的建筑物信息提取方法研究	贺晓璐刘振华胡月明	《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2020	12	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于HRNet的高分辨率遥感影像建筑物变化信息提取	陈智朗付振华朱紫阳王慧慧刘沁雯杨钰灵许耿然	《测绘通报》 CSCD 北大核心	2022	12	在线阅读下载PDF 职称材料
3	结合深度学习和图割法的遥感影像建筑物检测	刘舸邓兴升	《测绘通报》 CSCD 北大核心	2019	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	层析SAR技术研究进展	李芳芳刘宁李新武韩冰洪文	《雷达科学与技术》北大核心	2021	3	在线阅读下载PDF 职称材料