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机载LiDAR DEM在流域水文分析与模拟中的尺度效应
被引量：
4
1
作者
兰进京
于海洋
+2 位作者
陈琳
马慧慧
张慧勇
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2020年第4期40-46,共7页
DEM数据是流域水文分析和模拟的基础,不同DEM分辨率尺度深刻影响着水文分析和水文过程模拟的结果。本文基于机载LiDAR获取的DEM数据,分析了不同分辨率LiDAR DEM在坡度提取、水文指数分析和流域特征参数提取中的差异及产生原因;基于SWAT...
DEM数据是流域水文分析和模拟的基础,不同DEM分辨率尺度深刻影响着水文分析和水文过程模拟的结果。本文基于机载LiDAR获取的DEM数据,分析了不同分辨率LiDAR DEM在坡度提取、水文指数分析和流域特征参数提取中的差异及产生原因;基于SWAT分布式水文模型模拟研究了不同分辨率DEM数据的水文效应。研究结果表明:随着DEM分辨率的降低,坡度平均值减小,TWI平均值增大,SPI平均值减小,LSF均值先增大后减小,当分辨率为10 m时,LSF取得最大值;SWAT模型模拟结果表明,随分辨率的降低、坡度值的变小,地形湿度指数变大,蒸散发量增加,地表径流深减小,而土壤渗漏量与地下径流量则是先减小后增加,出现极值时DEM分辨率为10 m,与LSF出现极值时一致。
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关键词
LIDAR
DEM
尺度效应
水文分析
SWAT模型
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职称材料
基于改进Faster R-CNN的高分遥感影像储油罐检测与信息提取
被引量：
8
2
作者
江一帆
于海洋
+2 位作者
李朝亮
刘鹏
张慧勇
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2020年第4期89-96,共8页
快速获取储油罐分布、体积等信息对于估算全球各国当前石油储备具有重要意义。针对高分辨率卫星遥感影像中储油罐目标快速搜索、罐体体积估算等问题,以高分二号影像为数据源,引入深度学习方法,建立了储油罐目标遥感影像样本集,通过使用...
快速获取储油罐分布、体积等信息对于估算全球各国当前石油储备具有重要意义。针对高分辨率卫星遥感影像中储油罐目标快速搜索、罐体体积估算等问题,以高分二号影像为数据源,引入深度学习方法,建立了储油罐目标遥感影像样本集,通过使用改进特征提取网络和优化区域建议网络等策略,优化原始Faster R-CNN模型。实验表明,相比原始Faster R-CNN,mAP值提高了6.39%,实现了遥感影像储油罐目标的高精度检测。之后,基于检测罐体阴影的亚像元分析准确提取阴影长度,通过遥感成像阴影空间几何关系计算罐体高度,结合Hough变换获取的罐体半径,实现了罐体体积的快速估算。利用所提出的方法可以快速检测储油罐目标,提取油罐阴影并估算油罐高度,油罐体积估算的平均相对误差为2.37%,说明该方法具有较高的可行性。
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关键词
Faster
R-CNN
高分遥感影像
储油罐
目标检测
信息提取
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职称材料
题名
机载LiDAR DEM在流域水文分析与模拟中的尺度效应
被引量：
4
1
作者
兰进京
于海洋
陈琳
马慧慧
张慧勇
机构
河南省
地矿局第二地质矿产
调查
院
河南
理工大学测绘与
国土
信息工程学
院
黄河水利职业技术学
院
杭州天远三维检测技术有限公司
河南省国土资源调查规划院新郑分院
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2020年第4期40-46,共7页
基金
2019年度河南省自然资源科研项目(豫财招标购-2019-378-16)。
文摘
DEM数据是流域水文分析和模拟的基础,不同DEM分辨率尺度深刻影响着水文分析和水文过程模拟的结果。本文基于机载LiDAR获取的DEM数据,分析了不同分辨率LiDAR DEM在坡度提取、水文指数分析和流域特征参数提取中的差异及产生原因;基于SWAT分布式水文模型模拟研究了不同分辨率DEM数据的水文效应。研究结果表明:随着DEM分辨率的降低,坡度平均值减小,TWI平均值增大,SPI平均值减小,LSF均值先增大后减小,当分辨率为10 m时,LSF取得最大值;SWAT模型模拟结果表明,随分辨率的降低、坡度值的变小,地形湿度指数变大,蒸散发量增加,地表径流深减小,而土壤渗漏量与地下径流量则是先减小后增加,出现极值时DEM分辨率为10 m,与LSF出现极值时一致。
关键词
LIDAR
DEM
尺度效应
水文分析
SWAT模型
Keywords
LiDAR
DEM
scale effect
hydrological analysis
SWAT model
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
基于改进Faster R-CNN的高分遥感影像储油罐检测与信息提取
被引量：
8
2
作者
江一帆
于海洋
李朝亮
刘鹏
张慧勇
机构
河南
理工大学测绘与
国土
信息工程学
院
自然
资源
部矿山时空信息与生态修复重点实验室
河南省
国土资源
科学研究
院
河南省国土资源调查规划院新郑分院
出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2020年第4期89-96,共8页
基金
国家自然科学基金项目(U1304402)
河南理工大学青年骨干教师项目(672105/216)
2019年度河南省自然资源科研项目(豫财招标购-2019-378-16)。
文摘
快速获取储油罐分布、体积等信息对于估算全球各国当前石油储备具有重要意义。针对高分辨率卫星遥感影像中储油罐目标快速搜索、罐体体积估算等问题,以高分二号影像为数据源,引入深度学习方法,建立了储油罐目标遥感影像样本集,通过使用改进特征提取网络和优化区域建议网络等策略,优化原始Faster R-CNN模型。实验表明,相比原始Faster R-CNN,mAP值提高了6.39%,实现了遥感影像储油罐目标的高精度检测。之后,基于检测罐体阴影的亚像元分析准确提取阴影长度,通过遥感成像阴影空间几何关系计算罐体高度,结合Hough变换获取的罐体半径,实现了罐体体积的快速估算。利用所提出的方法可以快速检测储油罐目标,提取油罐阴影并估算油罐高度,油罐体积估算的平均相对误差为2.37%,说明该方法具有较高的可行性。
关键词
Faster
R-CNN
高分遥感影像
储油罐
目标检测
信息提取
Keywords
Faster R-CNN
high-resolution remote sensing image
oil storage tank
target detection
information extraction
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
机载LiDAR DEM在流域水文分析与模拟中的尺度效应
兰进京
于海洋
陈琳
马慧慧
张慧勇
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2020
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进Faster R-CNN的高分遥感影像储油罐检测与信息提取
江一帆
于海洋
李朝亮
刘鹏
张慧勇
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2020
8
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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