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基于侧扫声纳的人工鱼礁自动识别方法研究
被引量：
9
1
作者
沈蔚
马建国
+2 位作者
张进
帅晨甫
管明雷
《海洋测绘》
CSCD
2019年第6期34-37,42,共5页
人工鱼礁的投放是海洋牧场建设的重要措施,为实现大范围人工鱼礁信息的自动识别提取,提出了一套基于侧扫声纳影像的人工鱼礁自动识别方法。首先使用侧扫声纳后处理软件对采集的数据进行预处理,再对预处理后的图像进行均值平滑滤波整体...
人工鱼礁的投放是海洋牧场建设的重要措施,为实现大范围人工鱼礁信息的自动识别提取,提出了一套基于侧扫声纳影像的人工鱼礁自动识别方法。首先使用侧扫声纳后处理软件对采集的数据进行预处理,再对预处理后的图像进行均值平滑滤波整体去噪、自适应平滑滤波局部去噪、极差滤波锐化图像、提取目标边缘判定目标、二值化,最后进行矩阵运算提取礁体及其声影区,最终获得鱼礁的位置信息。实验结果表明,本方法应用于两种侧扫声纳图像人工鱼礁识别,正确度达94%以上,完整度达85%以上,且具有良好的通用性,能够为海洋牧场建设中人工鱼礁投放质量评估提供科学的数据支撑。
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关键词
侧扫声纳
声学遥感
目标识别
数字图像处理
人工鱼礁
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职称材料
一种基于无人机高光谱影像的土壤墒情检测新方法
被引量：
17
2
作者
葛翔宇
丁建丽
+2 位作者
王敬哲
孙慧兰
朱志强
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期602-609,共8页
土壤含水量(SMC)是生物地球化学和大气耦合过程的关键变量,在干旱区农业、生态和环境中扮演着重要角色。相较于星载遥感系统,无人机(UAV)具有可控性强、分辨率高等特点从而被广泛应用,为中小尺度地表参量的快速监测提供新的遥感平台。...
土壤含水量(SMC)是生物地球化学和大气耦合过程的关键变量,在干旱区农业、生态和环境中扮演着重要角色。相较于星载遥感系统,无人机(UAV)具有可控性强、分辨率高等特点从而被广泛应用,为中小尺度地表参量的快速监测提供新的遥感平台。机载高光谱传感器的引入,为UAV遥感系统提供了高维海量、纳米级的数据源。然而基于UAV高光谱数据的研究并未深度挖掘,也尚未形成一个标准的技术方案。该研究立足于新疆维吾尔自治区典型农业区,利用6种预处理方案,包括一阶导数(FDR),二阶导数(SDR),连续体去除(CR)、吸光度(A)、吸光度一阶(FDA)和吸光度二阶(SDA),对所获取的UAV高光谱数据进行处理。在此背景下构建4种类型的适宜光谱指数:差值型指数(DI),比值型指数(RI),归一化型指数(NDI)和垂直型指数(PI),并从光谱机理上讨论指数的合理性。最后利用梯度提升回归树(GBRT)、随机森林(RF)和eXtreme Gradient Boosting(XGBoost)算法,以28个最适光谱指数为独立变量建立SMC估算模型,并通过不同集成学习算法的重要性对变量进行排序,从线性和非线性的角度对所构建光谱指数的效果进行考量评价。结果表明:(1)预处理和最适光谱指数能有效地消除了大气干扰和土壤背景,其中预处理A突出更多的光谱信息,PI相关性显著;(2)通过分析比较相关性系数(r)和集成学习算法的重要性,发现A_PI(|r|=0.773)是最适光谱指数,在线性和非线性关系中均有较优的表现;(3)在3种基于集成学习的SMC预测模型中,XGBoost估算模型效果拔群(R 2 val=0.926,RMSEP=1.943和RPD=2.556),其预测值的统计学特征与实测值的最为接近。3种模型效果排序为:XGBoost>RF>GBRT。综上所述,基于UAV高光谱影像,结合不同预处理和光谱指数,为低空遥感监测土壤墒情提出新的方案。该研究的方案具有潜在的高精度,是检测干旱区SMC的有效方法,针对快速易行地监测地表属性提供了崭新视角。相关结果为干旱区精准农业、生态系统给予更好的管理和保护策略。
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关键词
UAV
遥感
高光谱
机器学习
集成学习
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职称材料
基于系留无人机的应急测绘技术应用
被引量：
14
3
作者
王永全
李清泉
+2 位作者
汪驰升
朱家松
王新雨
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2020年第1期1-6,共6页
传统测绘比较注重“准”,而忽视了“快”。现代应急测绘需要“既快又准”。如果使用传统的测绘技术方法将会消耗大量的时间,会影响到应急救灾的及时性。系留无人机可以采集高质量的数据,并且能够进行实时的长时间视频监测。首先,介绍了...
传统测绘比较注重“准”,而忽视了“快”。现代应急测绘需要“既快又准”。如果使用传统的测绘技术方法将会消耗大量的时间,会影响到应急救灾的及时性。系留无人机可以采集高质量的数据,并且能够进行实时的长时间视频监测。首先,介绍了系留无人机应急测绘的应用现状、特点优势和应用场景;然后,提出一种利用系留无人机采集高质量的影像数据和视频数据生产测绘数据产品,并通过Darknet深度学习框架对视频目标进行识别的经验和方法;最后,在不同场景下进行模拟实验和实际应用。实验结果表明,该方法能够为救灾抢险提供及时有效的测绘保障。
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关键词
系留无人机
应急测绘
Agisoft
Photo
Scan
DARKNET
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职称材料
题名
基于侧扫声纳的人工鱼礁自动识别方法研究
被引量：
9
1
作者
沈蔚
马建国
张进
帅晨甫
管明雷
机构
上海海洋
大学
海洋科学学院
上海河口海洋测绘工程技术研究中心
深圳大学海岸带地理环境监测自然资源部重点实验室
出处
《海洋测绘》
CSCD
2019年第6期34-37,42,共5页
基金
公益性行业(农业)科研专项(201203063)
文摘
人工鱼礁的投放是海洋牧场建设的重要措施,为实现大范围人工鱼礁信息的自动识别提取,提出了一套基于侧扫声纳影像的人工鱼礁自动识别方法。首先使用侧扫声纳后处理软件对采集的数据进行预处理,再对预处理后的图像进行均值平滑滤波整体去噪、自适应平滑滤波局部去噪、极差滤波锐化图像、提取目标边缘判定目标、二值化,最后进行矩阵运算提取礁体及其声影区,最终获得鱼礁的位置信息。实验结果表明,本方法应用于两种侧扫声纳图像人工鱼礁识别,正确度达94%以上,完整度达85%以上,且具有良好的通用性,能够为海洋牧场建设中人工鱼礁投放质量评估提供科学的数据支撑。
关键词
侧扫声纳
声学遥感
目标识别
数字图像处理
人工鱼礁
Keywords
side scan sonar
acoustic remote sensing
target recognition
digital image processing
artificial reef
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
一种基于无人机高光谱影像的土壤墒情检测新方法
被引量：
17
2
作者
葛翔宇
丁建丽
王敬哲
孙慧兰
朱志强
机构
新疆
大学
资源
与
环境
科学学院
新疆
大学
绿洲生态教育
部
重点
实验室
新疆
大学
智慧城市与
环境
建模自治区普通高校
重点
实验室
深圳大学海岸带地理环境监测自然资源部重点实验室
新疆师范
大学
地理
科学与旅游学院
北京化工
大学
材料科学与工程学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期602-609,共8页
基金
国家自然科学基金项目(41961059,41771470)资助
文摘
土壤含水量(SMC)是生物地球化学和大气耦合过程的关键变量,在干旱区农业、生态和环境中扮演着重要角色。相较于星载遥感系统,无人机(UAV)具有可控性强、分辨率高等特点从而被广泛应用,为中小尺度地表参量的快速监测提供新的遥感平台。机载高光谱传感器的引入,为UAV遥感系统提供了高维海量、纳米级的数据源。然而基于UAV高光谱数据的研究并未深度挖掘,也尚未形成一个标准的技术方案。该研究立足于新疆维吾尔自治区典型农业区,利用6种预处理方案,包括一阶导数(FDR),二阶导数(SDR),连续体去除(CR)、吸光度(A)、吸光度一阶(FDA)和吸光度二阶(SDA),对所获取的UAV高光谱数据进行处理。在此背景下构建4种类型的适宜光谱指数:差值型指数(DI),比值型指数(RI),归一化型指数(NDI)和垂直型指数(PI),并从光谱机理上讨论指数的合理性。最后利用梯度提升回归树(GBRT)、随机森林(RF)和eXtreme Gradient Boosting(XGBoost)算法,以28个最适光谱指数为独立变量建立SMC估算模型,并通过不同集成学习算法的重要性对变量进行排序,从线性和非线性的角度对所构建光谱指数的效果进行考量评价。结果表明:(1)预处理和最适光谱指数能有效地消除了大气干扰和土壤背景,其中预处理A突出更多的光谱信息,PI相关性显著;(2)通过分析比较相关性系数(r)和集成学习算法的重要性,发现A_PI(|r|=0.773)是最适光谱指数,在线性和非线性关系中均有较优的表现;(3)在3种基于集成学习的SMC预测模型中,XGBoost估算模型效果拔群(R 2 val=0.926,RMSEP=1.943和RPD=2.556),其预测值的统计学特征与实测值的最为接近。3种模型效果排序为:XGBoost>RF>GBRT。综上所述,基于UAV高光谱影像,结合不同预处理和光谱指数,为低空遥感监测土壤墒情提出新的方案。该研究的方案具有潜在的高精度,是检测干旱区SMC的有效方法,针对快速易行地监测地表属性提供了崭新视角。相关结果为干旱区精准农业、生态系统给予更好的管理和保护策略。
关键词
UAV
遥感
高光谱
机器学习
集成学习
Keywords
UAV
Remote Sensing
Hyperspectral image
Machine learning
Ensemble learning
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
基于系留无人机的应急测绘技术应用
被引量：
14
3
作者
王永全
李清泉
汪驰升
朱家松
王新雨
机构
深圳大学
城市空间信息工程广东省
重点
实验室
深圳大学海岸带地理环境监测自然资源部重点实验室
自然资源
部
城市土地
资源
监测
与仿真
重点
实验室
出处
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2020年第1期1-6,共6页
基金
自然资源部城市土地资源监测与仿真重点实验室开放基金资助课题项目“基于时序多基线InSAR的滑坡隐患监测方法”(编号:KF-2018-03-004)
深圳市科创委研究项目“基于InSAR卫星大地测量数据的地震精细目录标准化构建”(编号:JCYJ20170302144002028)
+3 种基金
“面向SAR大数据的时序InSAR分析处理关键技术研究”(编号:JCYJ20180305125101282)
“基于卫星雷达测角及干涉技术的城市填埋场边坡稳定性监测研究”(编号:KQJSCX20180328093453763)
地震动力学国家重点实验室开放基金项目“贝叶斯框架下多源数据地震震源特征联合反演”(编号:LED2016B03)
深圳市未来产业发展专项资金项目“无人机多传感器集成专业应用示范”(编号:201607281039561400)共同资助。
文摘
传统测绘比较注重“准”,而忽视了“快”。现代应急测绘需要“既快又准”。如果使用传统的测绘技术方法将会消耗大量的时间,会影响到应急救灾的及时性。系留无人机可以采集高质量的数据,并且能够进行实时的长时间视频监测。首先,介绍了系留无人机应急测绘的应用现状、特点优势和应用场景;然后,提出一种利用系留无人机采集高质量的影像数据和视频数据生产测绘数据产品,并通过Darknet深度学习框架对视频目标进行识别的经验和方法;最后,在不同场景下进行模拟实验和实际应用。实验结果表明,该方法能够为救灾抢险提供及时有效的测绘保障。
关键词
系留无人机
应急测绘
Agisoft
Photo
Scan
DARKNET
Keywords
tethered UAVs
emergency surveying and mapping
Agisoft PhotoScan
Darknet
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
基于侧扫声纳的人工鱼礁自动识别方法研究
沈蔚
马建国
张进
帅晨甫
管明雷
《海洋测绘》
CSCD
2019
9
在线阅读
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职称材料
2
一种基于无人机高光谱影像的土壤墒情检测新方法
葛翔宇
丁建丽
王敬哲
孙慧兰
朱志强
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
17
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于系留无人机的应急测绘技术应用
王永全
李清泉
汪驰升
朱家松
王新雨
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2020
14
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职称材料
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