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1
《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第4期22-22,共1页
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关键词 数字化方式 视为同意 版权声明 信息网络传播 遥感信息 信息技术发展 文章发表 《中国学术期刊(光盘版)》
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《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第2期11-11,共1页
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3
《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第1期17-17,共1页
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4
《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第5期11-11,共1页
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应用卷积神经网络VGG16的星载GNSS-R海冰检测 被引量：1
5
作者 胡媛 华曦帆 +1 位作者 刘卫 江志豪 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第2期28-35,共8页
针对全球卫星导航系统反射计(global navigation satellite system-reflection,GNSS-R)海冰检测中延迟-多普勒图(delay-Doppler map,DDM)数据噪声大、消融期精度低等问题,提出将VGG16卷积神经网络模型应用于海冰检测。通过深层的网络结... 针对全球卫星导航系统反射计(global navigation satellite system-reflection,GNSS-R)海冰检测中延迟-多普勒图(delay-Doppler map,DDM)数据噪声大、消融期精度低等问题,提出将VGG16卷积神经网络模型应用于海冰检测。通过深层的网络结构提取DDM多层次特征进行海冰海水分类,以提高海冰检测的精度和稳定性。实验结果表明,与美国国家海洋和大气管理局地表类型数据对比,所提出的基于VGG16海冰检测方法检测准确率为98.02%,有效提升了海冰检测的准确率和稳定性。 展开更多
关键词 海冰遥感 海冰检测 星载GNSS-R 卷积神经网络 延迟-多普勒图 NOAA
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融合注意力和扩张卷积的遥感影像道路信息提取方法 被引量：1
6
作者 肖振久 郝明 +1 位作者 曲海成 侯佳兴 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第1期18-25,共8页
针对高分辨率遥感影像语义分割存在地物边缘分割不连续、道路及背景特征复杂多样导致道路提取分割精度不高的问题,提出了一种融合双通道注意力和扩张卷积的遥感影像道路信息提取语义分割网络(A 2DU-Net)。首先,在特征提取部分引入坐标... 针对高分辨率遥感影像语义分割存在地物边缘分割不连续、道路及背景特征复杂多样导致道路提取分割精度不高的问题,提出了一种融合双通道注意力和扩张卷积的遥感影像道路信息提取语义分割网络(A 2DU-Net)。首先,在特征提取部分引入坐标注意力(coordinate attention,CA)模块,捕捉道路位置、方向和跨通道信息,精确定位道路信息。其次,针对网络对细节特征丢失的敏感问题,在编码器的末端利用不同扩张率的空洞卷积构建多尺度特征融合的空洞空间金字塔池化模块(multi-scale Atrous spatial pyramid pooling module,MASPPM)来获得更大的感受野,提高网络性能。最后,为了避免U-Net中纯跳跃连接在语义上不相似特征的融合,在编码器和解码器的跳跃连接之间增加了双通道注意力机制来实现门控筛选,抑制非目标区域的特征,提高网络的分割精度。实验在公共道路数据集Massachusetts上对网络模型进行测试,OA(准确率)、交并比(IoU)、平均交并比(mIoU)和F1等评价指标分别达到98.07%、64.39%、81.20%和88.67%。与主流方法U-Net和DDUNet进行比较,mIoU分别提升了3.07%、0.22%,IoU分别提升了1.98%、0.52%。实验结果表明,所提出的方法优于所有的比较方法,能够有效提高道路分割的精确度。 展开更多
关键词 语义分割 道路提取 注意力机制 U-Net 空洞空间金字塔池化
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融合长短基线的干涉图解缠错误自动改正
7
作者 刘莹 吴宏安 +1 位作者 张永红 康永辉 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第5期38-45,共8页
合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技术因具有全天时、全天候、大范围的独特优势,已被广泛应用于地球科学研究、自然灾害监测和环境管理等领域。然而,受地表失相干、干涉条纹密集等因素影响,InSAR... 合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技术因具有全天时、全天候、大范围的独特优势,已被广泛应用于地球科学研究、自然灾害监测和环境管理等领域。然而,受地表失相干、干涉条纹密集等因素影响,InSAR数据处理关键的步骤——干涉图相位解缠常出现错误,进而影响高程反演和地表形变监测精度。为此,文章提出了一种融合长短基线干涉相位闭合环的解缠错误自动探测与改正方法,并利用湖南省-江西省高植被覆盖区的Sentinel-1雷达影像开展了算法验证。实验结果表明,该方法可有效地改正干涉相位解缠错误,这对InSAR技术提升高程反演和形变监测精度具有重要意义。 展开更多
关键词 合成孔径雷达干涉测量 相位解缠错误改正 长短基线 闭合相位 相位梯度
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面向城市复杂场景的多尺度监督融合变化检测
8
作者 潘建平 谢鹏 +2 位作者 郭志豪 林娜 张慧娟 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第4期23-32,共10页
城市复杂场景中,地物形状多样,光照和成像角度变化大会导致变化检测结果受到干扰。为解决这些问题,文章提出了一种双上下文多尺度监督融合的网络模型(dual context multi-scale supervised fusion network model,DCMSFNet)。首先,在编... 城市复杂场景中,地物形状多样,光照和成像角度变化大会导致变化检测结果受到干扰。为解决这些问题,文章提出了一种双上下文多尺度监督融合的网络模型(dual context multi-scale supervised fusion network model,DCMSFNet)。首先,在编码部分使用双上下文增强模块获得地物丰富的全局上下文信息。在解码部分,采用级联的方法组合特征,然后通过自适应注意力模块捕捉不同尺度的变化关系,设计多尺度监督融合模块,增强深度网络融合,获得具有更高辨别能力的变化区域特征,将不同层级的输出结果与主网络的重构变化图融合形成最终的变化检测结果。该模型在LEVIR-CD和SYSU-CD变化检测数据集取得了较好的结果,F1-score分别提高了1.58%和2.17%,可更加精确识别复杂场景的变化区域,进一步减少无关因素引起的误检和漏检,且对目标地物边缘的检测更加平滑。 展开更多
关键词 深度学习 变化检测 双上下文增强 自适应注意力模块 多尺度监督融合
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附加距离约束的导航相机快速标定方法
9
作者 赵洪涛 白金国 左金凤 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第2期70-78,共9页
针对在轨条件下因观测条件匮乏导致巡视器导航相机标定精度受限的问题,提出了一种基于直线特征的导航相机快速在轨自标定方法。首先,利用SAM(segment anything model)对导航影像太阳能板区域进行图像分割,并对太阳能板OCR(optical contr... 针对在轨条件下因观测条件匮乏导致巡视器导航相机标定精度受限的问题,提出了一种基于直线特征的导航相机快速在轨自标定方法。首先,利用SAM(segment anything model)对导航影像太阳能板区域进行图像分割,并对太阳能板OCR(optical control room)直线特征进行提取;然后,构建附加距离约束的导航相机自检校模型;最后,利用Levenberg-Marquardt方法对标定模型进行求解。开展了模拟实验及在轨实验。分析结果表明,相比光束法自标定、CAHVOR及Vanishing Points等标定方法,所提出方法标定参数重建的坐标精度平均值分别提升了20.60%、30.82%和35.92%,对太阳能板OCR距离恢复距离偏差范围在-1.4~1.5 mm之间。该方法可为巡视器导航相机在轨标定技术提供一定的价值参考。 展开更多
关键词 SAM 在轨标定 光束法 LM算法 距离约束
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基于OCO-2卫星数据的中国CO_(2)浓度时空变化特征
10
作者 杨梅焕 邓彦昊 +2 位作者 王涛 姚明昊 赵滢滢 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第2期52-60,共9页
大气CO_(2)浓度增加引起的全球变暖问题是国内外学者关注的热点议题,但对CO_(2)的监测一直存在较多的不确定性。利用2015—2022年OCO-2卫星观测的CO_(2)柱浓度混合比数据(XCO_(2)),基于克里金插值和标准差椭圆等方法,分析了中国CO_(2)... 大气CO_(2)浓度增加引起的全球变暖问题是国内外学者关注的热点议题,但对CO_(2)的监测一直存在较多的不确定性。利用2015—2022年OCO-2卫星观测的CO_(2)柱浓度混合比数据(XCO_(2)),基于克里金插值和标准差椭圆等方法,分析了中国CO_(2)浓度时空分布与变化特征,有以下3个结论。1)基于OCO-2卫星数据的XCO_(2)数据集精度较高,与地面监测站(瓦里关站、鹿林站)观测结果的均方根误差仅为1.75 ppm和1.58 ppm,相关系数分别为0.91和0.96。2)年际上,2015—2022年中国年均XCO_(2)由399.52 ppm增至417.64 ppm,年均增速为2.56 ppm/a,高于过去10年全球CO_(2)浓度平均增速(2.06 ppm/a),但在2019年之后XCO_(2)增速呈下降趋势。季节上,XCO_(2)具有明显的季节变化特征,春季XCO_(2)最高,夏季最低。3)空间分布上,XCO_(2)表现出东部高,西部、东北地区低的空间分布特征。XCO_(2)浓度高值区域集中在京津冀和长三角等城市群。中国东北、西南地区XCO_(2)增速较快,高于华东、华南等经济发达地区。 展开更多
关键词 遥感数据反演 OCO-2 XCO_(2) 时空分析
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利用星载激光雷达数据校正森林区DEM误差
11
作者 刘天清 王丽 +2 位作者 王烽 潘紫阳 万阿芳 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第4期44-52,共9页
在植被区,通过光学遥感或InSAR技术生产的DEM产品不能反映真实林下地形高度。森林区DEM误差主要是植被高引起的系统偏差,植被覆盖度和地形是森林区DEM的主要误差来源。新一代星载激光雷达可以提供大量高精度林下地形控制点产品,为森林区... 在植被区,通过光学遥感或InSAR技术生产的DEM产品不能反映真实林下地形高度。森林区DEM误差主要是植被高引起的系统偏差,植被覆盖度和地形是森林区DEM的主要误差来源。新一代星载激光雷达可以提供大量高精度林下地形控制点产品,为森林区DEM误差的纠正提供了新的契机。鉴于此,文章提出基于机器学习框架下顾及植被覆盖及地形因素的林区DEM误差校正方法。首先,获取高精度星载激光雷达地形控制点与DEM的地形残差;其次,利用光学遥感数据、SAR遥感数据及DEM产品数据计算与植被覆盖和地形有关的特征参数;最后,联合这些特征参数与获取的地形残差点分别建立不同类型DEM产品误差校正模型。选取位于美国田纳西州和北卡罗来纳州交界处的山地林区作为本研究的实验区。研究结果表明,相对原始DEM,校正高程误差后的DEM精度提升超过40%,有效校正了林区DEM误差。 展开更多
关键词 ICESat-2 地形高度 误差因素 随机森林 DEM校正
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改进YOLOv7的遥感图像小目标检测
12
作者 孙超 周永康 +2 位作者 陈正超 刘均学 丁建军 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第4期53-60,共8页
针对在遥感图像中进行小目标检测时,由于目标尺寸小、视觉信息不明显以及背景复杂多变等因素,导致传统的检测方法在精度和鲁棒性方面存在局限性,容易造成漏检、误检的问题,文章提出了一种改进YOLOv7的目标检测算法,采用SIoU作为损失函数... 针对在遥感图像中进行小目标检测时,由于目标尺寸小、视觉信息不明显以及背景复杂多变等因素,导致传统的检测方法在精度和鲁棒性方面存在局限性,容易造成漏检、误检的问题,文章提出了一种改进YOLOv7的目标检测算法,采用SIoU作为损失函数,改善目标检测框的定位精度,从而提高检测的准确性和鲁棒性。同时,通过将CNeB模块应用于特征融合过程,增强了特征之间的空间交互能力,进一步提升了小目标的检测性能。此外,为了更好地捕捉遥感图像中小目标的细节特征,利用CA注意力机制,设计了MPCA模块,实现了对特征图的自适应调整,以提高表征能力。在实验部分,使用了经典的遥感图像数据集进行了大量的实验评估。实验结果表明,所提出的基于SIoU、CNeB模块和CA注意力机制的改进方法在RSOD数据集上四分类均值平均精度达到了96.8%,比原版YOLOv7提升了2.5%,有效提高了遥感图像小目标检测精度。 展开更多
关键词 目标检测 小目标 YOLOv7 损失函数 注意力机制
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利用Sentinel-3 SLSTR气候参数对江西省干旱事件的分析
13
作者 鲁铁定 章园 +1 位作者 王新驰 曾思婷 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第3期7-14,共8页
利用Sentinel-3 SLSTR数据研究地表温度(land surface temperature,LST)、植被覆盖度(fractional vegetation cover,FVC)、总柱水汽含量(total column water vapor content,TCWV)等气象参数及其与DEM的相互关系,分析了2018—2022年江西... 利用Sentinel-3 SLSTR数据研究地表温度(land surface temperature,LST)、植被覆盖度(fractional vegetation cover,FVC)、总柱水汽含量(total column water vapor content,TCWV)等气象参数及其与DEM的相互关系,分析了2018—2022年江西短期干旱等气象事件。分析结果表明:全省气候事件中FVC之间呈现显著正相关,相关系数在0.86~0.93且FVC逐年在增加;LST之间存在显著正相关;干旱事件中TCWV之间存在显著正相关,洪涝和干旱事件间TCWV之间存在中度负相关。同时,LST和FVC呈负相关,TCWV和FVC呈正相关,且FVC之间和TCWV之间的变化趋势相似。另外,DEM与FVC存在中度正相关,DEM与LST存在负相关,DEM与TCWV存在双重相关。因此,Sentinel-3 SLSTR数据可作为江西省气象异常事件监测的有效数据源,TCWV和FVC数据的利用对异常数据监测具有重要意义。 展开更多
关键词 干旱 Sentinel-3 SLSTR 植被覆盖度 地表温度 大气含量 江西省
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结合大卷积与优化器的遥感影像建筑物提取网络
14
作者 齐向明 侯佳兴 郝明 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第3期22-31,共10页
针对建筑物大小形状各异和背景相似度高导致的遥感影像建筑物提取网络的整体识别能力较差、多尺度信息提取能力低、边界模糊的问题,提出一种结合大卷积核和优化器的2U-Net网络,以更有效地提升建筑物提取精度。首先,在特征提取部分采用... 针对建筑物大小形状各异和背景相似度高导致的遥感影像建筑物提取网络的整体识别能力较差、多尺度信息提取能力低、边界模糊的问题,提出一种结合大卷积核和优化器的2U-Net网络,以更有效地提升建筑物提取精度。首先,在特征提取部分采用大核深度卷积模块构造U型网编码器,使用更大的卷积核提升感受野,解决整体识别和多尺度信息提取问题;其次,针对建筑物整体语义信息关注度低的问题,在解码器的输出端增加无参数注意力机制,通过权重函数提高建筑物关注度,抑制无用背景信息表达;最后,避免直接输出粗略特征图、建筑物边界提取模糊,构造U型优化器提高建筑物边界提取精度,优化边缘细节信息。在Satellite datasetⅡ(East Asia)和WHU数据集上,评价指标IoUBuilding达到72.04%、90.71%,MIoU达到85.19%、94.75%,与U-Net对比分别提高了2.54%、2.64%和1.34%、1.51%,且均优于现有主流方法。实验结果表明,2U-Net网络提取效果更准确,对实际应用具有一定参考价值。 展开更多
关键词 语义分割 建筑物提取 U-Net 注意力机制 多尺度 深度学习
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CT-CloudDetect:用于遥感卫星云检测的混合模型
15
作者 方巍 陶恩屹 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第5期1-11,共11页
云检测是在遥感卫星云图中检测云的任务。近年来,人们提出了基于深度学习的云检测方法,并取得了良好的性能。然而,现有的基于深度学习的云检测模型大多还是基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),由于卷积运算的固有局部... 云检测是在遥感卫星云图中检测云的任务。近年来,人们提出了基于深度学习的云检测方法,并取得了良好的性能。然而,现有的基于深度学习的云检测模型大多还是基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),由于卷积运算的固有局部性,难以捕获长距离依赖关系。针对上述问题,文章提出一个基于CNN和ViT(Vision Transformer)的混合型云检测模型,并提出一种基于CNN和ViT的编码器,使网络具备捕捉局部和全局信息的能力。为了更好地融合语义和尺度不一致的特征,提出了一个双尺度注意力融合模块,通过注意力机制有选择地融合特征。此外,提出了轻量级路由解码器,该解码器通过路由结构降低模型复杂度。在3个公开云检测数据集上对模型进行了评估。大量实验表明,所提出的模型具有比现有模型更好的性能。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 空间Vision Transformer 混合模型 云检测
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语义增强与高阶强交互的SAR图像舰船检测
16
作者 郭伟 杨涵西 +1 位作者 李煜 王春艳 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第3期32-39,共8页
合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像背景信息复杂、舰船目标边缘模糊,且多为容易丢失的小尺度舰船目标。针对上述问题,提出语义增强与高阶强交互的SAR图像舰船检测。该方法利用部分卷积与非对称卷积构建部分非对称卷积聚... 合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像背景信息复杂、舰船目标边缘模糊,且多为容易丢失的小尺度舰船目标。针对上述问题,提出语义增强与高阶强交互的SAR图像舰船检测。该方法利用部分卷积与非对称卷积构建部分非对称卷积聚合网络,在减少计算复杂度、轻量化主干网络的同时,更好地捕捉多尺度舰船特征,同时在上采样部分引入双层路由注意力,增强对图像上下文信息的利用。另外,通过递归的方式进行特征提取,可以较好解决区域内信息交互的问题,实现不同级别特征之间的高阶交互建模,提升模型检测能力。在公开的HRSID遥感数据集上进行实验的结果表明,该方法的检测精度达到91.23%,相比原模型提升5.13%,准确率与召回率分别提升2.41%和7.16%,与主流算法相比具有较好的检测效果。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 目标检测 语义增强 高阶强交互 特征提取
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基于自适应矩阵的核联合稀疏表示高光谱图像分类
17
作者 陈善学 夏馨 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第2期19-27,共9页
针对高光谱图像丰富的空间信息和光谱信息未充分利用的问题,提出了基于自适应矩阵的核联合稀疏表示高光谱图像分类的方法。在特征表示阶段,定义了自适应矩阵特征,通过结合自适应邻域块策略与非线性相关熵度量构成的特征来描述原始光谱像... 针对高光谱图像丰富的空间信息和光谱信息未充分利用的问题,提出了基于自适应矩阵的核联合稀疏表示高光谱图像分类的方法。在特征表示阶段,定义了自适应矩阵特征,通过结合自适应邻域块策略与非线性相关熵度量构成的特征来描述原始光谱像素,充分融合了形状可变的空间信息与非线性光谱信息。在分类阶段,考虑自适应矩阵和高光谱图像非线性,采用对数欧式核函数,构建了核联合稀疏表示模型,以获得重构误差。同时利用字典空间信息构建了矩阵相关性,引入平衡参数实现了稀疏重构误差与矩阵相关性的联合分类。在两个数据集上的实验结果表明,该算法充分利用了高光谱图像的空间信息、光谱信息,能够有效提高分类精度。 展开更多
关键词 高光谱图像分类 核联合稀疏表示 自适应邻域块 自适应矩阵 矩阵相关性
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深度学习支持下的城市破损路沿石检测方法
18
作者 戴激光 李岩 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第3期15-21,共7页
针对破损路沿石在街景影像中受到目标多尺度、相似地物干扰以及遮挡等问题,提出了一种面向城市街道两侧破损路沿石检测的CDD-YOLO(convolutional swin transformer deformable decouple-YOLO,CDD-YOLO)模型。依据破损路沿石呈现形状尺... 针对破损路沿石在街景影像中受到目标多尺度、相似地物干扰以及遮挡等问题,提出了一种面向城市街道两侧破损路沿石检测的CDD-YOLO(convolutional swin transformer deformable decouple-YOLO,CDD-YOLO)模型。依据破损路沿石呈现形状尺度多样性特点,嵌入C3_STR(convolutional swin transformer,C3_STR)模块进行特征融合,增强模型对多尺度特征的感知性能;对于相似地物干扰导致的误检现象,加入可变形卷积模块,利用目标区域自适应特性,提升模型对相似地物的判别能力;为避免因遮挡引起的定位不准确问题,引入解耦检测头结构,增强模型对模糊边界特征的提取能力。在自制的街景破损路沿石数据集上进行验证,分析表明,该方法的precision、recall、F1、IoU 4项评价指标分别达到了82.45%、81.22%、81.01%和80.23%,显著优于其他主流目标检测方法,验证了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 破损路沿石检测 街景影像 目标多尺度 特征融合 解耦检测头
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训练样本标签误差对高光谱影像分类影响
19
作者 余腾 朱益民 +2 位作者 王月华 向健斌 张丹丹 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第4期68-79,共12页
在影像尤其是高光谱影像分类中,用于学习训练的标签质量对分类成效影响并未得到充分重视。为此,文章基于PyTorch框架,利用Indian Pines高光谱数据集,探讨了在RF、BP、CNN和SSConvNeXt模型下,光谱特征相似度较高的地物在不同比例人为误... 在影像尤其是高光谱影像分类中,用于学习训练的标签质量对分类成效影响并未得到充分重视。为此,文章基于PyTorch框架,利用Indian Pines高光谱数据集,探讨了在RF、BP、CNN和SSConvNeXt模型下,光谱特征相似度较高的地物在不同比例人为误标注情况时对分类结果的影响。分析结果认为:同样错误标注情况下,SSConvNeXt和CNN相较RF、BP模型体现出20%以上的分类精度优势;在无人为错误标注、10个错误噪声标签、错误标签占比15%和25%时,SSConvNeXt和CNN模型的分类精度都在96%以上,体现了模型的容错性和稳定性;在相对传统的RF和BP模型中,错误标签对分类影响较大且离散。最后重点分析了SSConvNeXt模型在分类方面的机制优势。该研究可从训练样本角度为遥感影像分类精度问题给予一定的方法选择和定量分析依据。 展开更多
关键词 高光谱遥感 样本标签质量 深度学习 分类精度 分类机制
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基于Cycle Siamese VGG16的遥感影像建筑物变化检测
20
作者 戴激光 段永康 +1 位作者 黄泽超 胡彦玲 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第5期12-19,共8页
遥感影像建筑物变化检测在城市规划、环境监测、灾害评估等领域中发挥着关键作用。但现有方法忽略了不同时相的影像色彩差异带来的域间隙,使得模型难以拟合欧氏距离过大的变化特征。另外,现有常规解码方法无法在感受野内聚合上下文信息... 遥感影像建筑物变化检测在城市规划、环境监测、灾害评估等领域中发挥着关键作用。但现有方法忽略了不同时相的影像色彩差异带来的域间隙,使得模型难以拟合欧氏距离过大的变化特征。另外,现有常规解码方法无法在感受野内聚合上下文信息,不能准确识别建筑物变化检测结果的边缘。针对以上问题,文章从时间-色彩关联性角度提出一种建筑物变化检测方法。在数据层面,考虑前、后时相影像色调不一致现象,基于循环一致生成对抗网络迁移后时相风格,缩短影像域间隙。在特征拟合过程中,在特征级联后嵌入时空注意力模块,通过增强对建筑物的关注度,解决检测结果假阴性问题。基于建筑屋顶的纹理相似性,嵌入上下文增强模块,利用影像的深层上下文信息,避免出现建筑物孔洞现象;考虑建筑物边缘平滑性,使用感知重组模块对建筑物变化信息进行自适应感知,以提升建筑物边界位置准确性。实验结果表明,相对于其他方法,所提出的模型在建筑物变化检测任务上取得了最佳F1值。 展开更多
关键词 变化检测 上下文信息 注意力机制 孪生神经网络 深度学习
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