针对高光谱影像分类中的深度学习模型设计问题,提出了一种面向高光谱影像分类的网络结构自动搜索方法。该方法首先利用可微分结构搜索技术在源高光谱数据集上进行网络结构搜索,然后采用堆叠单元的形式构建深度网络模型,最后利用目标高...针对高光谱影像分类中的深度学习模型设计问题,提出了一种面向高光谱影像分类的网络结构自动搜索方法。该方法首先利用可微分结构搜索技术在源高光谱数据集上进行网络结构搜索,然后采用堆叠单元的形式构建深度网络模型,最后利用目标高光谱影像对模型进行分类性能评估。该方法仅在源高光谱数据集上进行一次网络结构搜索,得到的深度网络模型即可应用于其他目标高光谱影像的分类任务,能够有效提高模型利用率。为了提高自动搜索得到的模型的泛化能力和分类精度,采用多源多分辨率的高光谱影像构建源数据集,并引入部分通道连接操作提高搜索效率。试验表明,该方法能够自动搜索出适合高光谱影像分类任务且具备一定通用性的深度网络模型,该模型能够取得较常规深度学习模型更为优异的分类效果,在University of Pavia、Indian Pines、Salinas和Houston 2018这4个目标高光谱影像上分别取得了98.15%、98.74%、97.30%和74.47%的总体分类精度。展开更多
现有人口空间化方法多基于行政单元构建回归模型并分配格网单元人口,但分析单元的尺度差异引发模型迁移问题。同时,格网特征建模仅考虑格网自身属性,导致格网间空间关联被人为割裂。为此,基于随机森林模型提出一种顾及格网属性分级与空...现有人口空间化方法多基于行政单元构建回归模型并分配格网单元人口,但分析单元的尺度差异引发模型迁移问题。同时,格网特征建模仅考虑格网自身属性,导致格网间空间关联被人为割裂。为此,基于随机森林模型提出一种顾及格网属性分级与空间关联的人口空间化方法。该方法在格网特征建模中:(1)基于自然断点法构造建筑区类别约束的夜间灯光分级特征,并在行政单元尺度统计各等级网格占比作为训练输入,以减小模型跨尺度误差;(2)利用核密度估计刻画邻域兴趣点(point of interest,POI)对当前格网人口分布的影响及距离衰减效应;(3)基于叠置分析统计不同类型建筑区轮廓包含的各类POI数量,提升特征建模精细度。选取武汉市作为实验区域,在街道尺度与WorldPop、GPW及中国公里网格人口数据集进行对比验证方法的有效性。结果表明,该方法的平均绝对值误差仅为对比数据集的1/6~1/3。此外,还探讨了特征构成、格网大小及核密度带宽对精度的影响。展开更多
针对传统GPS PPP(precise point positioning)时间比对算法依赖精密星历产品、时间延迟较长和实时性差等问题,提出了一种多站组网实时时间比对算法。采用IGU超快速星历产品作为解算输入条件,利用多站联测增加多余观测,将测站钟差和卫星...针对传统GPS PPP(precise point positioning)时间比对算法依赖精密星历产品、时间延迟较长和实时性差等问题,提出了一种多站组网实时时间比对算法。采用IGU超快速星历产品作为解算输入条件,利用多站联测增加多余观测,将测站钟差和卫星钟差作为未知数统一解算。实验结果表明,比对结果与IGS最终钟差的一致性达到了0.3 ns以内,比对结果的天频率稳定度优于2.5×10^(-15)。展开更多
文摘针对高光谱影像分类中的深度学习模型设计问题,提出了一种面向高光谱影像分类的网络结构自动搜索方法。该方法首先利用可微分结构搜索技术在源高光谱数据集上进行网络结构搜索,然后采用堆叠单元的形式构建深度网络模型,最后利用目标高光谱影像对模型进行分类性能评估。该方法仅在源高光谱数据集上进行一次网络结构搜索,得到的深度网络模型即可应用于其他目标高光谱影像的分类任务,能够有效提高模型利用率。为了提高自动搜索得到的模型的泛化能力和分类精度,采用多源多分辨率的高光谱影像构建源数据集,并引入部分通道连接操作提高搜索效率。试验表明,该方法能够自动搜索出适合高光谱影像分类任务且具备一定通用性的深度网络模型,该模型能够取得较常规深度学习模型更为优异的分类效果,在University of Pavia、Indian Pines、Salinas和Houston 2018这4个目标高光谱影像上分别取得了98.15%、98.74%、97.30%和74.47%的总体分类精度。
文摘现有人口空间化方法多基于行政单元构建回归模型并分配格网单元人口,但分析单元的尺度差异引发模型迁移问题。同时,格网特征建模仅考虑格网自身属性,导致格网间空间关联被人为割裂。为此,基于随机森林模型提出一种顾及格网属性分级与空间关联的人口空间化方法。该方法在格网特征建模中:(1)基于自然断点法构造建筑区类别约束的夜间灯光分级特征,并在行政单元尺度统计各等级网格占比作为训练输入,以减小模型跨尺度误差;(2)利用核密度估计刻画邻域兴趣点(point of interest,POI)对当前格网人口分布的影响及距离衰减效应;(3)基于叠置分析统计不同类型建筑区轮廓包含的各类POI数量,提升特征建模精细度。选取武汉市作为实验区域,在街道尺度与WorldPop、GPW及中国公里网格人口数据集进行对比验证方法的有效性。结果表明,该方法的平均绝对值误差仅为对比数据集的1/6~1/3。此外,还探讨了特征构成、格网大小及核密度带宽对精度的影响。
文摘针对传统GPS PPP(precise point positioning)时间比对算法依赖精密星历产品、时间延迟较长和实时性差等问题,提出了一种多站组网实时时间比对算法。采用IGU超快速星历产品作为解算输入条件,利用多站联测增加多余观测,将测站钟差和卫星钟差作为未知数统一解算。实验结果表明,比对结果与IGS最终钟差的一致性达到了0.3 ns以内,比对结果的天频率稳定度优于2.5×10^(-15)。
