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基于无人机激光雷达技术的开采沉陷监测方法与参数反演
被引量：
25
1
作者
亓立壮
安士凯
+2 位作者
田超
周大伟
董祥
《科学技术与工程》
北大核心
2022年第12期4752-4761,共10页
矿区开采沉陷监测与预测对于煤炭安全生产来说至关重要,目前煤矿地表沉陷监测的主流手段均有一定的局限性,存在精度与效率不能兼得的问题。利用无人机激光雷达(unmanned aerial vehicle lidar,UAV LiDAR)技术可以实现矿区地表三维点云...
矿区开采沉陷监测与预测对于煤炭安全生产来说至关重要,目前煤矿地表沉陷监测的主流手段均有一定的局限性,存在精度与效率不能兼得的问题。利用无人机激光雷达(unmanned aerial vehicle lidar,UAV LiDAR)技术可以实现矿区地表三维点云的快速获取,建立多期数字高程模型(digital elevation model,DEM),两期DEM相减即可得到沉陷盆地,具有高效高精的特点。对无人机激光雷达地表沉陷监测的原理流程和概率积分预计参数动态反演方法进行了分析讨论,以内蒙古唐家会煤矿为例,设计了无人机激光雷达飞行方案,采集了两期激光点云数据,并对实测数据进行了组合解算、融合、滤波,建立两期DEM,求取了观测时间段内的地表下沉盆地,并进行了全盆地动态反演,得到测区概率积分预计参数。结果表明:DEM精度分别为34 mm和37 mm;下沉盆地精度为50 mm,结果对于煤矿开采沉陷监测与预测来说是相对可靠的,为无人机激光雷达应用于地表监测提供了案例。
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关键词
无人机(UAV)
激光雷达
开采沉陷
煤炭开采
概率积分
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职称材料
基于弱监督鲁棒性自编码的高光谱异常检测
被引量：
1
2
作者
张国建
刘胜震
+2 位作者
孙英君
俞凯杰
刘丽娜
《自然资源遥感》
CSCD
北大核心
2023年第2期167-175,共9页
高光谱异常检测因其以无监督方式检测目标的能力而受到特别关注,自动编码器及其变体可以自动提取深层特征,还可以检测异常目标。由于训练集中存在异常,自动编码器泛化性较强,从而降低了从背景中区分异常的能力。为解决上述问题,该文提...
高光谱异常检测因其以无监督方式检测目标的能力而受到特别关注,自动编码器及其变体可以自动提取深层特征,还可以检测异常目标。由于训练集中存在异常,自动编码器泛化性较强,从而降低了从背景中区分异常的能力。为解决上述问题,该文提出一种基于弱监督鲁棒性自编码的异常探测算法。首先提出了一种显著类别搜索策略,采用基于概率的类别阈值来标记粗样本,为网络弱监督学习做准备;同时,构建一个具有l_(2,1)范数与异常-背景光谱距离共同约束的鲁棒性自编码网络框架,该框架在训练期间对噪声和异常具有鲁棒性;最后,采用所有样本得到的重构误差检测异常目标。在4个高光谱数据集上进行实验,结果表明,与其他先进的异常检测算法相比,所提算法具有更好的检测性能。
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关键词
高光谱图像
异常检测
显著类别搜索
鲁棒性AE
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职称材料
题名
基于无人机激光雷达技术的开采沉陷监测方法与参数反演
被引量：
25
1
作者
亓立壮
安士凯
田超
周大伟
董祥
机构
中
国矿业大学环境与
测
绘学院
平安煤炭开采工程
技术
研究院
有限
责任
公司
黑龙江
地理
信息
工程院
浙江中测新图地理信息技术有限公司
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2022年第12期4752-4761,共10页
基金
国家自然科学基金(52104174)
江苏省自然科学基金(BK20190642)。
文摘
矿区开采沉陷监测与预测对于煤炭安全生产来说至关重要,目前煤矿地表沉陷监测的主流手段均有一定的局限性,存在精度与效率不能兼得的问题。利用无人机激光雷达(unmanned aerial vehicle lidar,UAV LiDAR)技术可以实现矿区地表三维点云的快速获取,建立多期数字高程模型(digital elevation model,DEM),两期DEM相减即可得到沉陷盆地,具有高效高精的特点。对无人机激光雷达地表沉陷监测的原理流程和概率积分预计参数动态反演方法进行了分析讨论,以内蒙古唐家会煤矿为例,设计了无人机激光雷达飞行方案,采集了两期激光点云数据,并对实测数据进行了组合解算、融合、滤波,建立两期DEM,求取了观测时间段内的地表下沉盆地,并进行了全盆地动态反演,得到测区概率积分预计参数。结果表明:DEM精度分别为34 mm和37 mm;下沉盆地精度为50 mm,结果对于煤矿开采沉陷监测与预测来说是相对可靠的,为无人机激光雷达应用于地表监测提供了案例。
关键词
无人机(UAV)
激光雷达
开采沉陷
煤炭开采
概率积分
Keywords
unmanned aerial vehicle(UAV)
lidar
mining subsidence
coal mining
probability integral
分类号
TD325 [矿业工程—矿井建设]
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职称材料
题名
基于弱监督鲁棒性自编码的高光谱异常检测
被引量：
1
2
作者
张国建
刘胜震
孙英君
俞凯杰
刘丽娜
机构
山东建筑大学
测
绘
地理
信息
学院
自然资源部第一大地
测
量队
浙江中测新图地理信息技术有限公司
宁波市鄞州区
测
绘院
出处
《自然资源遥感》
CSCD
北大核心
2023年第2期167-175,共9页
文摘
高光谱异常检测因其以无监督方式检测目标的能力而受到特别关注,自动编码器及其变体可以自动提取深层特征,还可以检测异常目标。由于训练集中存在异常,自动编码器泛化性较强,从而降低了从背景中区分异常的能力。为解决上述问题,该文提出一种基于弱监督鲁棒性自编码的异常探测算法。首先提出了一种显著类别搜索策略,采用基于概率的类别阈值来标记粗样本,为网络弱监督学习做准备;同时,构建一个具有l_(2,1)范数与异常-背景光谱距离共同约束的鲁棒性自编码网络框架,该框架在训练期间对噪声和异常具有鲁棒性;最后,采用所有样本得到的重构误差检测异常目标。在4个高光谱数据集上进行实验,结果表明,与其他先进的异常检测算法相比,所提算法具有更好的检测性能。
关键词
高光谱图像
异常检测
显著类别搜索
鲁棒性AE
Keywords
hyperspectral image
anomaly detection
salient category search
robust AE
分类号
TP79 [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
基于无人机激光雷达技术的开采沉陷监测方法与参数反演
亓立壮
安士凯
田超
周大伟
董祥
《科学技术与工程》
北大核心
2022
25
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于弱监督鲁棒性自编码的高光谱异常检测
张国建
刘胜震
孙英君
俞凯杰
刘丽娜
《自然资源遥感》
CSCD
北大核心
2023
1
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