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基于GA-WNN的极化SAR海洋溢油检测方法研究 被引量:1
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作者 陈伟民 丁亚雄 +5 位作者 宋冬梅 王斌 刘善伟 甄宗晋 张婷 杨敏 《海洋科学》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期70-81,共12页
海洋溢油对海洋生态和人类生活带来严重的影响。由于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天时全天候的工作能力,在海洋溢油检测中发挥重要作用。目前,极化SAR是SAR探测技术的先进手段。本文利用6个极化特征进行溢油检测,... 海洋溢油对海洋生态和人类生活带来严重的影响。由于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天时全天候的工作能力,在海洋溢油检测中发挥重要作用。目前,极化SAR是SAR探测技术的先进手段。本文利用6个极化特征进行溢油检测,通过对比分析这些特征对不同溢油的检测能力,得出单一极化特征在溢油检测中存在不足。通过J-M特征优选方法,提取出溢油检测识别度较高的特征影像,并利用遗传算法优化的小波神经网络(Genetic Algorithm-Wavelet Neural Network,GA-WNN)进行溢油检测。利用2套Radarsat-2全极化数据进行了方法验证,结果表明,该方法优于其他检测方法,溢油检测精度分别达到90.31%和95.42%。 展开更多
关键词 RADARSAT-2 SAR 极化特征 遗传算法 小波神经网络 海洋溢油
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基于SCLSTM模型的MODIS地表温度产品重建方法 被引量:1
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作者 宋冬梅 张曼玉 +1 位作者 单新建 王斌 《地震地质》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期1349-1369,共21页
MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer,中分辨率成像光谱仪)LST(Land Surface Temperature,地表温度)产品在大气物质和能量交换、气候变化研究及地震前兆热异常探测等方面具有重要价值。然而,由于云的遮挡导致MODIS LS... MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer,中分辨率成像光谱仪)LST(Land Surface Temperature,地表温度)产品在大气物质和能量交换、气候变化研究及地震前兆热异常探测等方面具有重要价值。然而,由于云的遮挡导致MODIS LST数据产品中存在大量空值,限制了其广泛应用。为此,文中提出了一种基于混合模型的地表温度重建方法——SCLSTM(即SSA-CLSTM)。与传统方法相比,该方法无需建立复杂的回归关系模型。此外,由于CNN(Convolutional Neural Network,卷积神经网络)能够充分提取一维时间序列数据的局部特征,而LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆)能够充分学习数据的长时间序列特征,因此将CNN和LSTM结合能够更加充分地学习数据的潜在特征。首先,使用SSA(Singular Spectrum Analysis,奇异谱分析)模型提取出地表温度时间序列中的趋势值用于填补缺值像元,实现地表温度的初步重建。然后,再利用SCLSTM(即1DCNN-3层堆叠LSTM)模型学习数据的局部时序特征和长期依赖关系,并实现对缺失像元的地表温度进行迭代预测,完成数据的精细重建。新疆和田地区和四川汶川地区的实验结果表明,文中方法与现有其他2种基于混合模型的重建方法相比,重建后的LST数据误差最小,与原始数据的一致性最高。其中,文中方法的RMSE可降至0.712K,AD为0.695K,重建后的LST数据与原始数据的相关系数可达0.95以上。此外,气象站的实测地表温度数据也进一步验证了该方法的可靠性。文中所提方法为基于深度学习的LST重建工作提供了一种新的技术手段和思路,同时也为基于LST的地表过程和地震热异常研究提供了坚实的数据基础。 展开更多
关键词 地表温度 SSA CNN LSTM MODIS
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基于同类地物地表温度日变化相关性的MODIS LST重建算法
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作者 崔建勇 张曼玉 +3 位作者 宋冬梅 罗升 单新建 王斌 《地震地质》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期1240-1256,共17页
地表温度(LST)是研究地表与大气之间物质和能量交换、地表过程变化以及地热探测与地震热异常前兆等方面不可或缺的重要参数,然而云覆盖现象导致MODIS LST产品存在大量空值,限制了LST的广泛应用。文中提出了一种基于同类地物不同时刻LST... 地表温度(LST)是研究地表与大气之间物质和能量交换、地表过程变化以及地热探测与地震热异常前兆等方面不可或缺的重要参数,然而云覆盖现象导致MODIS LST产品存在大量空值,限制了LST的广泛应用。文中提出了一种基于同类地物不同时刻LST日变化相关性的MODIS LST重建算法。以新疆和田为研究区,使用2003-2015年MODIS 8d合成地表温度产品为实验数据,根据一天中同类地物不同时刻LST之间的相关性,以地表覆盖类型产品为依据,分别创建各类地物上午、下午和晚上与凌晨的LST回归模型,将三者的LST拟合回归至凌晨时刻的LST,然后取上午、下午和晚上拟合结果的最优组合以实现对凌晨LST的两步重建。实验结果表明,该方法的最小误差为0.57K,误差均在1.2K以下,平均误差为0.92K。经验证,将该方法应用于其余3个时刻的地表温度重建工作中仍可得到较好的补值效果。与现有的LST补值方法进行对比可知,本方法以少量辅助数据实现了较高的补值精度和补值率,可为基于温度的地表过程研究和地震热异常检测等研究提供坚实的数据基础。 展开更多
关键词 LST MODIS 非线性回归 数据重建 地表覆盖类型
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基于GPR-LSTM的地震热红外背景场的构建方法
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作者 宋冬梅 张曼玉 +2 位作者 单新建 崔建勇 王斌 《地震地质》 EI 2024年第2期492-511,共20页
地震监测是一项非常重要且具有挑战性的任务,遥感技术的不断发展加强了在宏观尺度上对地球表面的监测能力。研究表明,地震前通常都会出现地表温度异常升高的现象,因此各种异常提取算法被应用于地震热异常研究中。其中,基于背景场的提取... 地震监测是一项非常重要且具有挑战性的任务,遥感技术的不断发展加强了在宏观尺度上对地球表面的监测能力。研究表明,地震前通常都会出现地表温度异常升高的现象,因此各种异常提取算法被应用于地震热异常研究中。其中,基于背景场的提取方法由于具有较强的机理解释性而受到广泛应用。然而,以往基于背景场的异常提取方法更多将背景场限定于某一固定阈值,忽略了受外界因素(非震)影响导致的地表温度的小范围正常波动。据此,文中提出了一种基于GPR-LSTM的地震热红外背景场的构建方法。该方法包括两大部分:震期年变基准场的建立、实际LST的残差波动范围计算及背景场的构建。基于MODIS地表温度产品,以2008年四川汶川和新疆于田地震为研究对象,使用所述方法对地震前兆热异常信息进行提取与分析,经过实验得出以下结论:1)地震热异常通常沿青藏高原的断层分布,这不仅证明了文中方法能够减弱地表温度数据中噪声的干扰,同时也证明该方法在热异常信息提取方面的有效性;2)地震年份的构造活动比非地震年份更加活跃,导致地表温度的异常增温更加明显;3)不同地震案例震前的热异常时空特征各不相同。 展开更多
关键词 背景场 热异常 地震前兆 GPR LSTM
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