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基于港口船舶识别的高分二号卫星遥感影像融合方法比较被引量：2: 1; 作者赵益智朱海天 +2 位作者李修楠杨劲松陈鹏《海洋学研究》 CSCD 北大核心 2022年第4期90-96,共7页; 在卫星遥感影像识别中,相较于海上单一环境的船舶识别,港口船舶识别由于存在集装箱、码头等大量干扰目标,显得更为困难。采用强度-色度-饱和度(Intensity-Hue-Saturation, IHS)变换、Brovey变换(Brovey Transform, BT)、ESRI全色锐化变... 展开更多; 关键词遥感影像融合港口船舶高分二号卫星影像; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于“高分二号”卫星影像的黑臭水体识别被引量：2: 2; 作者韩文龙赵起超 +2 位作者金永涛苑林罗巍《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2022年第1期120-128,共9页; 黑臭水体的遥感识别对水环境监测治理具有重要意义。文章对廊坊市及其周边区域地面采集水体数据的光谱信息进行了分析,在此基础上提出基于决策树的黑臭水体识别算法,并利用“高分二号”(GF-2)卫星影像进行验证,分析黑臭水体空间分布特... 展开更多; 关键词黑臭水体 “高分二号”卫星影像决策树遥感应用; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于国产高分卫星数据的矿山环境变化检测被引量：16: 3; 作者王立娟靳晓 +2 位作者贾虎军唐尧马国超《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2018年第3期151-158,共8页; 为了提高矿山遥感监测的自动化程度,弥补传统监测方法的缺陷,以国产高分二号(GF-2)影像为数据源,根据矿山监测的目标,提取多源特征,构建一种自动化程度较高的面向对象的变化检测方法,用于矿山环境的动态监测。这种方法在利用变化向量分... 展开更多; 关键词矿山监测变化检测高分二号卫星影像极限学习机; 在线阅读下载PDF 职称材料

MDS-DeepLabV3+——一种轻量级的复杂山地耕地提取方法: 4; 作者殷海倩甘淑 +2 位作者袁希平朱智富张家铮《兰州大学学报(自然科学版)》北大核心 2025年第3期341-349,356,共10页; 针对复杂山地空间异质性显著、耕地信息破碎化严重、提取困难等问题,对DeepLabV3+模型进行改进,基于恐龙谷高分二号卫星影像,构建一种用于复杂山地耕地信息自动提取的MDS-DeepLabV3+模型.使用MobileNetV2作为特征提取器,引入其在ImageNe... 展开更多; 关键词语义分割高分二号卫星影像 MobileNetV2模型 scSE注意力模块 DeepLabV3+模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于特征优选随机森林算法的GF-2影像分类被引量：17: 5; 作者杨迎港刘培 +1 位作者张合兵张文志《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2022年第2期115-126,共12页; 基于随机森林算法(RF,RandomForest)对“高分二号”(GF-2)卫星遥感数据进行面向对象地表信息提取时存在如下不足:1)有限的光谱波段导致随机森林可选特征变量受限,影响分类器性能;2)面向对象影像分割尺度以经验判别为主,缺少定量化的判... 展开更多; 关键词 “高分二号”卫星遥感影像特征优选随机森林面向对象分类最优分割尺度; 在线阅读下载PDF 职称材料

最佳波段组合的典型地物信息提取被引量：3: 6; 作者王芳《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2022年第2期82-91,共10页; 随着国产高分辨率卫星的快速发展,可获取的影像数据愈加丰富,但如何进一步提高其利用效率是亟待解决的问题,针对国产高分卫星影像光谱特征利用率不高、波段间信息冗余及相互干扰的问题,以“高分二号”和“北京二号”卫星影像数据为数据... 展开更多; 关键词波段组合土地利用信息提取 “高分二号”卫星影像 “北京二号”卫星影像遥感应用; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于港口船舶识别的高分二号卫星遥感影像融合方法比较被引量：2: 1; 作者赵益智朱海天李修楠杨劲松陈鹏; 机构自然资源部第二海洋研究所卫星海洋环境动力学国家重点实验室国家卫星海洋应用中心; 出处《海洋学研究》 CSCD 北大核心 2022年第4期90-96,共7页; 基金高分海洋资源环境遥感信息处理与业务应用示范系统(二期)(41-Y30F07-9001-20∕22) 海洋领域融合应用示范项目。; 文摘在卫星遥感影像识别中,相较于海上单一环境的船舶识别,港口船舶识别由于存在集装箱、码头等大量干扰目标,显得更为困难。采用强度-色度-饱和度(Intensity-Hue-Saturation, IHS)变换、Brovey变换(Brovey Transform, BT)、ESRI全色锐化变换、简单均值变换和施密特正交变换法(Gram-Schmidt, GS)等5种融合算法,进行高分二号卫星全色和多光谱影像的融合试验,通过定性和定量评价选出适用于港口船舶影像的最优方法。结果显示GS融合方法在增加影像空间信息的同时维持了光谱保真性,其均方根误差、峰值信噪比、结构相似性等指标均优于其他4种融合方法,可用于港口船舶识别。; 关键词遥感影像融合港口船舶高分二号卫星影像; Keywords remote sensing image fusion port ship GF-2 satellite data; 分类号 TP75 [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“高分二号”卫星影像的黑臭水体识别被引量：2: 2; 作者韩文龙赵起超金永涛苑林罗巍; 机构北华航天工业学院遥感信息工程学院河北省航天遥感信息处理与应用协同创新中心河北省廊坊市生态环境局; 出处《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2022年第1期120-128,共9页; 基金国防基础科研计划(JCKY201904D004) 河北省自然科学基金(2020409005) 河北省全职引进高端人才科研项目(2020HBQZYC002)。; 文摘黑臭水体的遥感识别对水环境监测治理具有重要意义。文章对廊坊市及其周边区域地面采集水体数据的光谱信息进行了分析,在此基础上提出基于决策树的黑臭水体识别算法,并利用“高分二号”(GF-2)卫星影像进行验证,分析黑臭水体空间分布特点及成因。利用决策树模型对GF-2卫星2020年5月影像黑臭水体空间分布进行排查识别,研究结果表明:1)通过卫星同步样点验证,决策树算法识别准确率达到80%,在迁移实验中也有79%准确率,优于传统的阈值法与波段指数法,能有效地识别出黑臭水体;2)黑臭水体分布广泛且不连续,水体受到工业生产、人类生活影响较大,窄小河道、坑塘和断头浜容易发生黑臭现象。利用文中所提方法进行黑臭水体遥感识别,精度高且响应迅速,在水环境管理监测过程中具有较高的应用价值。; 关键词黑臭水体 “高分二号”卫星影像决策树遥感应用; Keywords black and odorous water body GF-2 image decision tree remote sensing applications; 分类号 P407.8 [天文地球—大气科学及气象学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于国产高分卫星数据的矿山环境变化检测被引量：16: 3; 作者王立娟靳晓贾虎军唐尧马国超; 机构成都理工大学环境与土木工程学院四川省安全科学技术研究院重大危险源测控四川省重点实验室; 出处《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2018年第3期151-158,共8页; 基金四川省安全科学技术研究院项目"基于高分辨率对地观测系统的非煤矿山重大危险源安全监测与综合评估"(编号:87-Y40G06-9001-15/18)资助; 文摘为了提高矿山遥感监测的自动化程度,弥补传统监测方法的缺陷,以国产高分二号(GF-2)影像为数据源,根据矿山监测的目标,提取多源特征,构建一种自动化程度较高的面向对象的变化检测方法,用于矿山环境的动态监测。这种方法在利用变化向量分析法(change vector analysis,CVA)进行变化检测的基础上自动选择训练样本,然后利用极限学习机(extreme learning machine,ELM)提取变化信息。将该方法与其他常用的5种方法对比,实验结果表明:该方法的检测精度高达98. 73%,且自动化程度高,很适用于矿山环境的动态监测分析;以四川省攀枝花市米易县的典型矿山和尾矿库为例,开展矿山及周边环境动态监测实验,准确地检测出了矿山及其周边区域所发生的变化,验证了该方法的可行性,也为矿山实施大规模遥感动态监测提供了范例。; 关键词矿山监测变化检测高分二号卫星影像极限学习机; Keywords mine monitoring change detection GF-2 remote sensing images extreme learning machine; 分类号 TP751.1 [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MDS-DeepLabV3+——一种轻量级的复杂山地耕地提取方法: 4; 作者殷海倩甘淑袁希平朱智富张家铮; 机构昆明理工大学国土资源工程学院昆明理工大学云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心滇西应用技术大学云南省高校山地实景点云数据处理及应用重点实验室中国科学院武汉植物园; 出处《兰州大学学报(自然科学版)》北大核心 2025年第3期341-349,356,共10页; 基金国家自然科学基金项目(62266026) 云南省自然科学基金项目(2015FA016)。; 文摘针对复杂山地空间异质性显著、耕地信息破碎化严重、提取困难等问题,对DeepLabV3+模型进行改进,基于恐龙谷高分二号卫星影像,构建一种用于复杂山地耕地信息自动提取的MDS-DeepLabV3+模型.使用MobileNetV2作为特征提取器,引入其在ImageNet数据集上的预训练权重,降低复杂度,加速模型拟合;提出密集连接的空间空洞金字塔池化模块与scSE注意力模块结合的DscASPP模块,获取多尺度图像特征,整合空间通道信息.采用CARAFE算子替代原始上采样方法,在较大的感受野范围内聚合上下文信息,实现更准确和高效的特征重建.结果表明,MDS-DeepLabV3+模型平均交并比DeepLabV3+提升6.5%,平均像素准确率增加4.08%,F_(1)上升4.04%,模型参数量仅有3.97 MB.在禄丰数据集上对各种耕地类型的提取效果均优于其他分割网络,有效降低耕地漏提率和误提率,提取效率及准确性较高.; 关键词语义分割高分二号卫星影像 MobileNetV2模型 scSE注意力模块 DeepLabV3+模型; Keywords semantic segmentation Gaofen-2 satellite imagery MobileNetV2 model scSE attention module DeepLabV3+model; 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

题名基于特征优选随机森林算法的GF-2影像分类被引量：17: 5; 作者杨迎港刘培张合兵张文志; 机构河南理工大学测绘与国土信息工程学院海南省海洋与渔业科学院; 出处《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2022年第2期115-126,共12页; 基金国家自然科学基金(41601450,U1810203) 河南理工大学杰出青年基金(J2021-3) 江苏省水利科技基金(2020002)。; 文摘基于随机森林算法(RF,RandomForest)对“高分二号”(GF-2)卫星遥感数据进行面向对象地表信息提取时存在如下不足:1)有限的光谱波段导致随机森林可选特征变量受限,影响分类器性能;2)面向对象影像分割尺度以经验判别为主,缺少定量化的判定标准。为了克服上述问题,文章提出了一种优化特征空间的随机森林分类算法。首先根据面向对象分割的理论方法,引入方差变化率,获取研究区影像的最优分割尺度;然后利用随机森林–平均精度减少模型(RF-MDA,Random Forest-Mean Decrease in Accuracy)与K折交叉验证算法(K-CV,K-Cross Validation),进行特征重要性排序并优化特征空间;最后,基于不同特征组合的随机森林分类算法进行面向对象分类,并对分类结果进行对比分析。结果表明,改进的基于特征优选随机森林分类算法的总体精度和Kappa系数分别为93.44%和0.928,优于原始RF算法。该方法能够有效提高GF-2卫星遥感影像在土地利用分类方面的精度,可为国土监测和管理提供技术支持和理论指导。; 关键词 “高分二号”卫星遥感影像特征优选随机森林面向对象分类最优分割尺度; Keywords GF-2 satellite remote sensing images feature optimization random forest object-based classification optimal segmentation scale; 分类号 N37 [自然科学总论] N39 [自然科学总论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名最佳波段组合的典型地物信息提取被引量：3: 6; 作者王芳; 机构内江师范学院自然资源智能化监测应用实验室; 出处《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2022年第2期82-91,共10页; 基金教育部产学合作协同育人项目(202101096041) 四川省社会科学重点研究基地“沱江流域高质量发展研究中心”资助项目(TJGZL2020-10)。; 文摘随着国产高分辨率卫星的快速发展,可获取的影像数据愈加丰富,但如何进一步提高其利用效率是亟待解决的问题,针对国产高分卫星影像光谱特征利用率不高、波段间信息冗余及相互干扰的问题,以“高分二号”和“北京二号”卫星影像数据为数据源,开展典型地物最佳波段组合研究,基于光谱特征分析、最佳指数因子、联合熵和典型地物的光谱曲线等逐步确定其最佳波段组合,并采用目视判别和最佳指数因子对最优波段组合的选取结果进行了验证,结果表明,两种影像的最佳波段组合为B1、B3、B4;最后,对四种波段组合的影像均进行典型地物信息提取,实验表明,在两种影像中,B1、B3、B4组合的典型地物信息提取精度和Kappa系数均最高,这说明B1、B3、B4组合是适用于两种影像土地利用信息提取的最佳波段组合,同时再次验证了最佳波段的选取结果,具有一定的实用意义,为同类卫星影像典型地物信息提取的最佳波段组合选取方法提供了参考。; 关键词波段组合土地利用信息提取 “高分二号”卫星影像 “北京二号”卫星影像遥感应用; Keywords band combination land application information extraction Gaofen-2 satellite image Beijing-2 satellite image remote sensing application; 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于港口船舶识别的高分二号卫星遥感影像融合方法比较	赵益智朱海天李修楠杨劲松陈鹏	《海洋学研究》 CSCD 北大核心	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于“高分二号”卫星影像的黑臭水体识别	韩文龙赵起超金永涛苑林罗巍	《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于国产高分卫星数据的矿山环境变化检测	王立娟靳晓贾虎军唐尧马国超	《国土资源遥感》 CSCD 北大核心	2018	16	在线阅读下载PDF 职称材料
4	MDS-DeepLabV3+——一种轻量级的复杂山地耕地提取方法	殷海倩甘淑袁希平朱智富张家铮	《兰州大学学报(自然科学版)》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于特征优选随机森林算法的GF-2影像分类	杨迎港刘培张合兵张文志	《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心	2022	17	在线阅读下载PDF 职称材料
6	最佳波段组合的典型地物信息提取	王芳	《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料