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基于语义分割和融合残差U⁃Net的单视光学遥感影像三维重建方法
被引量：
2
1
作者
黄桦
朱宇昕
+3 位作者
章历
陈志达
张乙志
王博
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2024年第2期348-360,共13页
从单视遥感图像进行三维重建本身是一个解不唯一的非适定问题,往往需要大量的人工经验来补充缺失信息以构建完整三维模型。为了解决这一问题,提出了一种基于语义分割和融合残差U-Net的单视遥感影像三维重建方法。该方法包括语义分割和...
从单视遥感图像进行三维重建本身是一个解不唯一的非适定问题,往往需要大量的人工经验来补充缺失信息以构建完整三维模型。为了解决这一问题,提出了一种基于语义分割和融合残差U-Net的单视遥感影像三维重建方法。该方法包括语义分割和单视遥感影像高度估计两个阶段。语义分割阶段使用U-Net确定地物属性,在此基础上改进U-Net对遥感影像进行高度估计,并联合语义特征进行锚定高度回归以提高重建精度。针对改进U-Net,通过嵌入不同数量与通道的残差块,强化编码器的特征提取能力,并修改解码器输出层使其适应于高度回归任务,从而实现逐像素预测遥感影像的数字表面模型(Digital surface model,DSM)高度值。在公开的US3D数据集上得到了均方根误差(Root mean square error,RMSE)为2.751 m、平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)为1.446 m的结果,重建结果均优于其余网络,证实该方法实现了基于单视遥感影像的三维估计,能够重建地物的分布结构。
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关键词
语义分割
深度残差学习
融合残差U-Net
单视三维重建
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职称材料
基于无人机多光谱影像的冬小麦氮肥监测
被引量：
4
2
作者
斯钧浪
董超
李百红
《安徽农业科学》
CAS
2020年第5期239-241,245,共4页
[目的]研究无人机多光谱影像与土壤养分水平变化的关系。[方法]利用无人机搭载的多光谱传感器生成研究区50 m高的反射率正射影像,计算NDVI,GNDVI和SAVI指数值,调取作物感兴趣区进行研究。[结果]植被指数在小麦越冬期的不同长势小麦有明...
[目的]研究无人机多光谱影像与土壤养分水平变化的关系。[方法]利用无人机搭载的多光谱传感器生成研究区50 m高的反射率正射影像,计算NDVI,GNDVI和SAVI指数值,调取作物感兴趣区进行研究。[结果]植被指数在小麦越冬期的不同长势小麦有明显差别。在其他外部条件一致的情况下,土壤N水平的变化对冬小麦越冬期长势影响较明显。[结论]无人机多光谱影像对冬小麦有较好的氮诊断潜力,可利用估测结果指导精准氮肥管理。
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关键词
无人机
多光谱影像
植被指数
冬小麦
氮水平
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职称材料
题名
基于语义分割和融合残差U⁃Net的单视光学遥感影像三维重建方法
被引量：
2
1
作者
黄桦
朱宇昕
章历
陈志达
张乙志
王博
机构
浙江
省测绘科学
技术
研究院
南京航空航天大学航天学院
浙江艺佳地理信息技术有限公司
绍兴市上虞区自然资源监测中心
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2024年第2期348-360,共13页
基金
浙江省基础公益研究计划(LTGS23D010003)。
文摘
从单视遥感图像进行三维重建本身是一个解不唯一的非适定问题,往往需要大量的人工经验来补充缺失信息以构建完整三维模型。为了解决这一问题,提出了一种基于语义分割和融合残差U-Net的单视遥感影像三维重建方法。该方法包括语义分割和单视遥感影像高度估计两个阶段。语义分割阶段使用U-Net确定地物属性,在此基础上改进U-Net对遥感影像进行高度估计,并联合语义特征进行锚定高度回归以提高重建精度。针对改进U-Net,通过嵌入不同数量与通道的残差块,强化编码器的特征提取能力,并修改解码器输出层使其适应于高度回归任务,从而实现逐像素预测遥感影像的数字表面模型(Digital surface model,DSM)高度值。在公开的US3D数据集上得到了均方根误差(Root mean square error,RMSE)为2.751 m、平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)为1.446 m的结果,重建结果均优于其余网络,证实该方法实现了基于单视遥感影像的三维估计,能够重建地物的分布结构。
关键词
语义分割
深度残差学习
融合残差U-Net
单视三维重建
Keywords
semantic segmentation
deep residual learning
residual U-Net fusion
single-view 3D reconstruction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于无人机多光谱影像的冬小麦氮肥监测
被引量：
4
2
作者
斯钧浪
董超
李百红
机构
浙江艺佳地理信息技术有限公司
山东农业大学
信息
科学与工程学院
山东省泰安市自然资源和规划局
出处
《安徽农业科学》
CAS
2020年第5期239-241,245,共4页
基金
山东省重点研发项目(14032761、140380198)
文摘
[目的]研究无人机多光谱影像与土壤养分水平变化的关系。[方法]利用无人机搭载的多光谱传感器生成研究区50 m高的反射率正射影像,计算NDVI,GNDVI和SAVI指数值,调取作物感兴趣区进行研究。[结果]植被指数在小麦越冬期的不同长势小麦有明显差别。在其他外部条件一致的情况下,土壤N水平的变化对冬小麦越冬期长势影响较明显。[结论]无人机多光谱影像对冬小麦有较好的氮诊断潜力,可利用估测结果指导精准氮肥管理。
关键词
无人机
多光谱影像
植被指数
冬小麦
氮水平
Keywords
Unmanned aerial vehicle(UAV)
Multispectral image
Vegetation index
Winter wheat
Nitrogen level
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于语义分割和融合残差U⁃Net的单视光学遥感影像三维重建方法
黄桦
朱宇昕
章历
陈志达
张乙志
王博
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于无人机多光谱影像的冬小麦氮肥监测
斯钧浪
董超
李百红
《安徽农业科学》
CAS
2020
4
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职称材料
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