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基于TA-UNet3+的高分辨率遥感图像地表水体提取: 1; 作者白倩罗小波母仕林《计算机工程与应用》北大核心 2025年第13期245-255,共11页; 遥感图像中准确提取地表水体信息对于水资源管理、环境监测等领域至关重要。然而,由于地表覆盖的多样性、水体与周围环境的交汇、植被的复杂遮挡等因素,使得这项任务仍然面临着一系列挑战。为了提高地表水体提取精度,基于U-Net3+网络进... 展开更多; 关键词地表水体提取遥感图像 TA-UNet3+ 阈值注意力密集上采样卷积 TA-ASPP模块窗口注意力; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合生成对抗网络与Prophet模型的NDVI时序重建方法: 2; 作者李小虎蔡宇罗小波《遥感信息》北大核心 2025年第1期156-164,共9页; 针对当前多数NDVI时序重建方法没有充分利用遥感数据中的时空信息,导致多云多雨地区NDVI数据长时间缺失时重建效果不佳的问题,提出一种融合GAN与Prophet模型,以及时空加权SG滤波的NDVI时序重建方法(GANP-SG)。通过将Prophet模型填补后的... 展开更多; 关键词 NDVI时间序列数据重建 GAN Prophet预测时空信息 SG滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进的DeeplabV3Plus高分辨率遥感影像土地覆盖分类被引量：2: 3; 作者朱凡罗小波《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第13期266-275,共10页; 高分辨率遥感图像中提取的土地覆盖信息在城市规划建设和土地利用等领域具有巨大的价值,但由于土地覆盖类型复杂、光谱差异性较小等因素,目前对土地覆盖类别进行高质量的语义分割仍然受到一定限制。因此,针对该问题提出了一种新颖的全... 展开更多; 关键词遥感图像深度学习语义分割土地覆盖分类 LoveDA数据集; 在线阅读下载PDF 职称材料

耦合地理加权与随机森林的地表温度降尺度: 4; 作者母仕林刘灿 +1 位作者罗小波苟永承《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第5期111-120,共10页; 针对当前主流地理加权地表温度降尺度算法仅考虑地表温度(land surface temperature,LST)与尺度因子间线性或简单非线性关系的问题,提出了一种利用随机森林表征复杂非线性关系并与GWR耦合(geographically weighted random forest model,... 展开更多; 关键词地表温度地理加权随机森林降尺度非线性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于GAN的半监督遥感图像场景分类被引量：5: 5; 作者夏英李骏垚郭东恩《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期28-39,共12页; 针对遥感图像背景复杂及有监督场景分类算法无法利用无标签数据的问题,提出一种基于生成对抗网络的半监督遥感图像场景分类方法。首先,引入谱归一化残差块代替传统生成对抗网络中的二维卷积,利用残差块的跳跃连接解决梯度消失问题;其次... 展开更多; 关键词遥感图像场景分类半监督生成对抗网络注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于细节信息提取的全色与多光谱图像融合方法被引量：2: 6; 作者王欧罗小波《红外技术》 CSCD 北大核心 2022年第9期920-928,共9页; 全色(Panchromatic, Pan)图像与多光谱(Multi-spectral, MS)图像融合的目的是生成具有高空间分辨率的多光谱图像。为了进一步提升融合图像的质量,提出一种基于细节信息提取的融合方法。首先,使用滚动引导滤波器与差值运算分别获取Pan与M... 展开更多; 关键词 AIHS变换引导滤波滚动引导滤波遥感图像融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

考虑连贯语义的光学遥感图像厚云去除方法: 7; 作者楚玉婷罗小波 +2 位作者周建军苟永承郭海洪《计算机工程与应用》 2025年第18期187-197,共11页; 厚云对光学遥感图像的质量有严重影响,限制了其应用。深度学习方法在修复厚云的挑战性任务中表现出了良好的效果。然而,现有方法由于忽略了云覆盖区域的语义相关性和特征连续性,导致生成的内容往往纹理模糊、结构失真。为了解决上述问题... 展开更多; 关键词光学遥感图像去云连贯语义多尺度特征聚合; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于TA-UNet3+的高分辨率遥感图像地表水体提取: 1; 作者白倩罗小波母仕林; 机构重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆邮电大学空间大数据智能技术重庆市工程研究中心; 出处《计算机工程与应用》北大核心 2025年第13期245-255,共11页; 基金国家重点研发计划政府间国际科技创新合作项目(2021YFE0194700) 重庆市高技术产业重大产业技术研发(D2018-82) 重庆市教委重点合作项目(HZ2021008)。; 文摘遥感图像中准确提取地表水体信息对于水资源管理、环境监测等领域至关重要。然而,由于地表覆盖的多样性、水体与周围环境的交汇、植被的复杂遮挡等因素,使得这项任务仍然面临着一系列挑战。为了提高地表水体提取精度,基于U-Net3+网络进行优化,提出了一种适用于高分辨率遥感图像的TA-UNet3+网络模型。在编码器端由深度特征到浅层逐层引入窗口注意力嵌入模块,将来自更深层特征的局部注意力逐步嵌入到较低级特征中,提高特征图的语义理解能力。引入了结合阈值注意力和深度可分离的TA-ASPP模块,有效提高了特征信息的提取效率。在解码器端修改了多尺度融合模块,采用可学习的密集上采样卷积和深度分离卷积替代原始的双线性插值与普通卷积,在保证精度的同时显著降低了计算复杂度。数据集选择了重庆市不同场景下的部分地区,实验结果表明,TA-UNet3+网络模型在精度、召回率、F1和IoU等评价指标上均优于语义分割网络,表现出更高的地表水体提取精度。; 关键词地表水体提取遥感图像 TA-UNet3+ 阈值注意力密集上采样卷积 TA-ASPP模块窗口注意力; Keywords surface water extraction remote sensing images TA-UNet3+ threshold attention dense upsampling convolution TA-ASPP module window attention; 分类号 TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合生成对抗网络与Prophet模型的NDVI时序重建方法: 2; 作者李小虎蔡宇罗小波; 机构重庆邮电大学空间大数据智能技术重庆市工程研究中心重庆市生态环境监测中心; 出处《遥感信息》北大核心 2025年第1期156-164,共9页; 基金国家重点研发计划政府间国际科技创新合作项目(2021YFEO194700) 重庆市科研机构绩效激励引导专项项目(CSTB2023JXJL-YFX0054)。; 文摘针对当前多数NDVI时序重建方法没有充分利用遥感数据中的时空信息,导致多云多雨地区NDVI数据长时间缺失时重建效果不佳的问题,提出一种融合GAN与Prophet模型,以及时空加权SG滤波的NDVI时序重建方法(GANP-SG)。通过将Prophet模型填补后的NDVI时间序列输入到用原始NDVI数据训练完成的GAN生成器中得到生成序列,再利用改进的时空加权SG迭代滤波对生成的时序数据进一步滤波去噪,得到高质量的NDVI时间序列。实验采用重庆市MOD13Q1数据,将GANP-SG方法与SG滤波法、AG法、HANTS法、STSG法进行了对比。通过定性定量的分析验证了GANP-SG方法的重建结果更符合各类植被的物候特征,空间效果保真度最好。另外,在处理NDVI长时间缺失问题时(缺失率达到90%),重建的相关系数仍大于0.6,RMSE和MAE均低于其他4种方法。; 关键词 NDVI时间序列数据重建 GAN Prophet预测时空信息 SG滤波; Keywords NDVI time series data reconstruction GAN Prophet prediction temporal-spatial information SG filter; 分类号 TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进的DeeplabV3Plus高分辨率遥感影像土地覆盖分类被引量：2: 3; 作者朱凡罗小波; 机构重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆邮电大学空间大数据智能技术重庆市工程研究中心; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第13期266-275,共10页; 基金国家重点研发计划政府间国际科技创新合作项目(2021YFE0194700) 重庆市高技术产业重大产业技术研发项目(D2018-82) 重庆市教委重点合作项目(HZ2021008)。; 文摘高分辨率遥感图像中提取的土地覆盖信息在城市规划建设和土地利用等领域具有巨大的价值,但由于土地覆盖类型复杂、光谱差异性较小等因素,目前对土地覆盖类别进行高质量的语义分割仍然受到一定限制。因此,针对该问题提出了一种新颖的全连接网络MFC-Net,该模型采用全新的基于点积注意力的空洞空间金字塔池化模块(DPA-ASPP),提高了聚合上下文信息方面的能力及效率。更进一步的,针对不同尺度的特征提出了注意力增强融合模块(AEFM)来增强特征表示,改善不同形状和大小地物的分割效果。该模型充分利用了高分辨率遥感影像中丰富的上下文信息及多尺度信息,在LoveDA大型遥感图像数据集上取得了优于当前主流模型的分割结果(84.26%MPA和69.67%MIOU)。; 关键词遥感图像深度学习语义分割土地覆盖分类 LoveDA数据集; Keywords remote sensing imagery deep learning semantic segmentation land cover classification LoveDA dataset; 分类号 TP75 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名耦合地理加权与随机森林的地表温度降尺度: 4; 作者母仕林刘灿罗小波苟永承; 机构重庆邮电大学空间大数据智能技术重庆市工程研究中心重庆市生态环境监测中心; 出处《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第5期111-120,共10页; 基金国家重点研发计划政府间国际科技创新合作项目(2021YFEO194700) 重庆市教委重点合作项目(HZ2021008)。; 文摘针对当前主流地理加权地表温度降尺度算法仅考虑地表温度(land surface temperature,LST)与尺度因子间线性或简单非线性关系的问题,提出了一种利用随机森林表征复杂非线性关系并与GWR耦合(geographically weighted random forest model,GWRF)的LST降尺度框架。GWRF降尺度框架从反射率、光谱指数、地形因子等多种尺度因子中筛选出最佳因子,利用地理加权随机森林方法建立LST与尺度因子间复杂的局部非线性关系,实现1000 m LST降尺度到100 m。以北京和张掖地区作为实验区,并与地理加权回归、非线性地理加权回归、随机森林回归模型进行比较。研究发现,基于GWRF的降尺度模型在所有研究区均表现良好,均方根误差和平均绝对误差均低于其他模型,并且具有更高的决定系数R 2。; 关键词地表温度地理加权随机森林降尺度非线性; Keywords land surface temperature geographically weighted random forest spatial downscaling non linearity; 分类号 TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GAN的半监督遥感图像场景分类被引量：5: 5; 作者夏英李骏垚郭东恩; 机构重庆邮电大学南阳理工学院计算机与软件学院; 出处《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期28-39,共12页; 基金国家自然科学基金(No.41871226) 河南省科技攻关项目(No.212102210492) 重庆市教委重点合作项目(No.HZ2021008)。; 文摘针对遥感图像背景复杂及有监督场景分类算法无法利用无标签数据的问题,提出一种基于生成对抗网络的半监督遥感图像场景分类方法。首先,引入谱归一化残差块代替传统生成对抗网络中的二维卷积,利用残差块的跳跃连接解决梯度消失问题;其次,引入特征融合思想,将浅层特征与深层特征进行融合,从而减少特征损失;最后,在生成对抗网络的判别器中加入结合门控的注意力模块,以增强特征判别能力。在EuroSAT和UC Merced数据集上的实验结果表明,该方法能够有效提取判别力更强的特征,提高半监督分类性能。; 关键词遥感图像场景分类半监督生成对抗网络注意力机制; Keywords Remote sensing image Scene classification Semi-supervised Generative Adversarial network Attention mechanism; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于细节信息提取的全色与多光谱图像融合方法被引量：2: 6; 作者王欧罗小波; 机构重庆邮电大学空间大数据智能技术重庆市工程研究中心; 出处《红外技术》 CSCD 北大核心 2022年第9期920-928,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(41871226) 重庆市高技术产业重大产业技术研发项目(D2018-82)。; 文摘全色(Panchromatic, Pan)图像与多光谱(Multi-spectral, MS)图像融合的目的是生成具有高空间分辨率的多光谱图像。为了进一步提升融合图像的质量,提出一种基于细节信息提取的融合方法。首先,使用滚动引导滤波器与差值运算分别获取Pan与MS的高频分量。其次,采用自适应强度-色度-饱和度(AdaptiveIntensity-Hue-Saturation,AIHS)变换处理MS的高频分量与经像素显著性检测后Pan的高频分量,生成对应的强度分量(Intensity,Ⅰ),再将Pan与Ⅰ作差值运算获取细节图像。接着,采用引导滤波器计算Pan与MS的高频分量的差值,得到残差图像。最后,利用最速下降法将细节图像与残差图像注入到原始的MS图像中获得最终融合结果。实验结果表明,本文所提算法得到的融合图像能够取得较好的主观视觉效果,且客观定量评价指标较优。; 关键词 AIHS变换引导滤波滚动引导滤波遥感图像融合; Keywords AIHS transform guided filter rolling guidance filter remote sensing image fusion; 分类号 TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名考虑连贯语义的光学遥感图像厚云去除方法: 7; 作者楚玉婷罗小波周建军苟永承郭海洪; 机构重庆邮电大学计算机科学与技术学院; 出处《计算机工程与应用》 2025年第18期187-197,共11页; 基金国家科技创新合作项目(2021YFE0194700) 重庆市教委重点合作项目(HZ2021008)。; 文摘厚云对光学遥感图像的质量有严重影响,限制了其应用。深度学习方法在修复厚云的挑战性任务中表现出了良好的效果。然而,现有方法由于忽略了云覆盖区域的语义相关性和特征连续性,导致生成的内容往往纹理模糊、结构失真。为了解决上述问题,提出了连贯语义的两阶段云去除生成对抗网络方法。该方法通过对云覆盖区域与无云区域之间以及云覆盖区域内部特征的语义相关性进行建模,保留了上下文结构并对缺失部分进行更有效的预测。该方法采用两阶段深度神经网络,其中连贯语义模块和多尺度特征聚合模块嵌入到第二阶段网络。在38-cloud模拟数据集和RICE2真实数据集上进行了实验验证。实验结果表明,相较于现有方法,该方法能够生成更高质量的图像,为光学遥感图像应用提供了有力的支持。; 关键词光学遥感图像去云连贯语义多尺度特征聚合; Keywords optical remote sensing images cloud removal coherent semantics multi-scale feature aggregation; 分类号 TP751 [自动化与计算机技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于TA-UNet3+的高分辨率遥感图像地表水体提取	白倩罗小波母仕林	《计算机工程与应用》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	融合生成对抗网络与Prophet模型的NDVI时序重建方法	李小虎蔡宇罗小波	《遥感信息》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	改进的DeeplabV3Plus高分辨率遥感影像土地覆盖分类	朱凡罗小波	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	耦合地理加权与随机森林的地表温度降尺度	母仕林刘灿罗小波苟永承	《遥感信息》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于GAN的半监督遥感图像场景分类	夏英李骏垚郭东恩	《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于细节信息提取的全色与多光谱图像融合方法	王欧罗小波	《红外技术》 CSCD 北大核心	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料
7	考虑连贯语义的光学遥感图像厚云去除方法	楚玉婷罗小波周建军苟永承郭海洪	《计算机工程与应用》	2025		在线阅读下载PDF 职称材料