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集成学习遥感应用:进展与展望 被引量:1
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作者 杜培军 慕号伟 +3 位作者 郭山川 陈宇 张鑫港 唐鹏飞 《遥感学报》 北大核心 2025年第6期1614-1635,共22页
集成学习是一种基于合作互补思想的机器学习范式,能通过多个学习器的有效组合来克服单个学习器的局限性,提升整体决策性能。集成学习在遥感图像分类、变化检测、定量参数反演中能够综合多源数据、不同算法的优势,被广泛应用。在分析国... 集成学习是一种基于合作互补思想的机器学习范式,能通过多个学习器的有效组合来克服单个学习器的局限性,提升整体决策性能。集成学习在遥感图像分类、变化检测、定量参数反演中能够综合多源数据、不同算法的优势,被广泛应用。在分析国内外研究进展的基础上,归纳总结了集成学习在遥感目标识别、地表覆盖分类、多时相变化检测与时间序列遥感数据分析、地表参数反演、遥感与社会感知数据集成、机理模型与机器学习集成方面的研究进展。随着遥感技术和人工智能的迅猛发展,对遥感数据向地学知识的转化需求不断增加,遥感领域集成学习正在向数据—算法—知识集成发展。遥感大模型与可解释性的集成、多样性的组成与度量、新型集成策略、集成模式与地学需求的优化适配将是未来需要关注的4个发展方向。 展开更多
关键词 遥感 集成学习 图像分类 变化检测 机理与学习集成
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County-level coordination between urbanization and ecological change in dryland urban agglomerations:A quantitative approach based on remote sensing
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作者 LI Chunqiang GUO Shanchuan +5 位作者 XIA Zilong PAN Xiaoquan mu haowei FANG Hong TANG Pengfei DU Peijun 《Journal of Geographical Sciences》 2025年第9期1877-1899,共23页
Dryland regions face complex interactions between urbanization and ecological changes,where effective coordination is essential for enhancing sustainability and resilience.However,most studies concentrate on the natio... Dryland regions face complex interactions between urbanization and ecological changes,where effective coordination is essential for enhancing sustainability and resilience.However,most studies concentrate on the national or provincial scales,with insufficient research on county-level coordination,limiting the ability to provide targeted polifrom a precise perspective.This study addresses this gap by analyzing 39 counties within the Hohhot-Baotou-Ordos-Yulin Urban Agglomeration(HBOYUA),a typical dryland urban cluster in China.We use daytime and nighttime remote sensing images to track the spatio-temporal evolution of urbanization and ecological conditions from 1992 to 2023.A novel quantitative framework based on an improved coupling coordination degree(CCD)is proposed to assess their coordination relationship.The results reveal that:(1)Urbanization and ecological quality both exhibited fluctuating upward trends,with spatial heterogeneity increasing for urbanization and decreasing for the eco-environment.Regions with better ecological conditions had higher urbanization levels.(2)The overall coordinated level improved from imbalance(0.36)to low-level coordination(0.55),although its spatial distribution remained uneven,with central urban areas showing higher CCD than surrounding counties.(3)Socioeconomic factors exerted greater effects on CCD than natural factors,with GDP and land surface temperature(LST)playing a significant role in interaction analysis.(4)In western arid regions,urbanization did not necessarily harm ecosystems;instead,ecological conditions improved alongside urbanization.This research offers targeted and valuable references for county and city governments in resource allocation and sustainable development.The proposed methodology is also adaptable for urban resilience studies in other regions. 展开更多
关键词 dryland urban agglomeration URBANIZATION ecological improvement improved coupling coordination degree geodetector sustainable urban development
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耦合Mask R-CNN和注意力机制的建筑物提取及后处理策略 被引量:5
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作者 苏步宇 杜小平 +3 位作者 慕号伟 徐琛 陈方 罗笑南 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期620-632,共13页
建筑物是城市的重要组成部分,基于高分辨率遥感数据建筑物提取,在土地利用、城市规划和防灾减灾等方面有重要意义。针对建筑物提取存在的问题,提出一种改进的Mask R-CNN建筑物实例分割模型。基于残差神经网络融合卷积注意力模型,构建了... 建筑物是城市的重要组成部分,基于高分辨率遥感数据建筑物提取,在土地利用、城市规划和防灾减灾等方面有重要意义。针对建筑物提取存在的问题,提出一种改进的Mask R-CNN建筑物实例分割模型。基于残差神经网络融合卷积注意力模型,构建了残差卷积注意力网络,改善了特征提取不充分问题。通过添加Dice Loss的方法,对损失函数进行了优化,进而对特征学习过程进行了优化。并引入Douglas–Peucker algorithm、Fine polygon regularization algorithm相结合的后处理策略,使建筑物轮廓更规则。实验结果表明:改进模型相比原模型的检测mAP值在Iou 0.5时提高了7.74%、在Iou 0.75时提高了7.57%,后处理策略在选定合适阈值优化掩膜后较原始模型的F1-Score值提高了6.01%。耦合Mask R-CNN和注意力机制的实例分割模型改善了小型建筑物误检漏检问题、建筑物分割边界粘连问题,提高了建筑物的分割精度;优化了建筑物后处理策略,提高了建筑物规则化程度。 展开更多
关键词 Mask R⁃CNN 卷积注意力模型 建筑物提取 后处理策略
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基于卷积神经网络的中国北方冬小麦遥感估产 被引量:41
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作者 周亮 慕号伟 +1 位作者 马海姣 陈高星 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第15期119-128,共10页
针对传统的农作物估产方法过度依赖人工经验,以及实地采样成本高等问题。该研究使用MODIS数据构建了基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的冬小麦估产模型。对2006-2016年中国北方冬小麦核心区的60个地级市进行模型训练... 针对传统的农作物估产方法过度依赖人工经验,以及实地采样成本高等问题。该研究使用MODIS数据构建了基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的冬小麦估产模型。对2006-2016年中国北方冬小麦核心区的60个地级市进行模型训练,鲁棒性检验以及估产误差空间特征分析。结果表明:1)估产模型在训练集和验证集的均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为183.82 kg/hm^2、689.72 kg/hm^2,决定系数(R^2)分别为0.98、0.71。2)以同样的神经网络结构对2006-2016年估产样本分别作为验证集,训练11个独立模型的RMSE平均值是772.03 kg/hm^2,证明算法具有较高的鲁棒性。3)2007、2012和2016年不同省份的估产结果表明,模型对北方冬小麦区的平原区估产精度较高,尤其是河北和山东2省(RMSE为500 kg/hm^2)。该文构建的估产模型可以实现冬小麦单产的复杂拟合,可以应用于较大尺度(范围)冬小麦产量预报。 展开更多
关键词 作物 产量 遥感 作物估产 卷积神经网络 深度学习 冬小麦
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结合双注意力机制的道路裂缝检测 被引量:16
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作者 张志华 温亚楠 +1 位作者 慕号伟 杜小平 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2022年第7期2240-2250,共11页
目的道路裂缝检测旨在识别和定位裂缝对象,是保障道路安全的关键问题之一。为解决传统深度神经网络在检测背景较复杂、干扰较大的裂缝图像时精度较低的问题,设计了一种基于双注意力机制的深度学习道路裂缝检测网络。方法本文提出了在骨... 目的道路裂缝检测旨在识别和定位裂缝对象,是保障道路安全的关键问题之一。为解决传统深度神经网络在检测背景较复杂、干扰较大的裂缝图像时精度较低的问题,设计了一种基于双注意力机制的深度学习道路裂缝检测网络。方法本文提出了在骨干网络中融入空洞卷积和两种注意力机制的方法,将其中的轻量型注意力机制与残差模块结合为残差注意力模块Res-A。对比研究了该模块“串联”和“并联”两种方式对于裂缝特征关系权重的影响并获得最佳连接。同时,引入Non-Local计算模式的注意力机制,通过挖掘特征图谱的关系权重以提高裂缝检测性能。结合两种注意力机制可以有效解决复杂背景下道路裂缝难检测的问题,提高了道路裂缝检测精度。结果在公开复杂道路裂缝数据集Crack500上进行对比实验与验证。为证明本文网络的有效性,将平均交并比(mean intersection over union,mIoU)、像素精确度(pixel accuracy,PA)和训练迭代时间作为评价指标,并进行了3组对比实验。第1组实验用于评价残差注意力模块中通道注意力机制和空间注意力机制之间不同组合方式的检测性能,结果表明这两种机制并联相加时的mIoU和PA分别为79.28%和93.88%,比其他两种组合方式分别提高了2.11%和2.08%、11.29%和0.23%。第2组实验用于评价残差注意力模块的有效性,结果表明添加残差注意力模块时的mIoU和PA分别比不添加时高出2.34%和3.01%。第3组实验用于对比本文网络和其他典型网络的检测性能。结果表明,本文网络的mIoU和PA分别比FCN(fully convolutional network)、PSPNet(pyramid scene parsing network)、ICNet(image cascade network)、PSANet(point-wise spatial attention network)和Dense ASPP(dense atrous spatial pyramid pooling)高出7.67%和2.94%、1.54%和0.42%、6.51%和3.34%、7.76%和2.13%、7.70%和-1.59%。实验结果表明本文网络的mIoU和PA优于典型的深度神经网络。结论本文使用带空洞卷积的ResNet-101网络结合双注意力机制,在保持特征图分辨率并且提高感受野的同时,能够更好地适应背景复杂、干扰较多的裂缝对象。 展开更多
关键词 深度学习 残差网络 双注意力机制 道路裂缝检测 Crack500数据集
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动态多源数据驱动模式下的滑坡灾害空间预测 被引量:15
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作者 温亚楠 张志华 +2 位作者 慕号伟 田德宇 王筱宇 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期83-92,共10页
滑坡作为危害程度仅次于地震的地质灾害对人类生命和财产安全造成严重威胁,快速准确的滑坡空间预测对人类可持续发展具有重要意义。该研究基于谷歌地球引擎平台,利用动态多源遥感大数据和机器学习算法对滑坡灾害进行训练和预测。首先对2... 滑坡作为危害程度仅次于地震的地质灾害对人类生命和财产安全造成严重威胁,快速准确的滑坡空间预测对人类可持续发展具有重要意义。该研究基于谷歌地球引擎平台,利用动态多源遥感大数据和机器学习算法对滑坡灾害进行训练和预测。首先对2016-2019年全国发生的滑坡灾害建库,并按照7:3随机划分训练集和验证集,然后在主成分分析和特征递归消除特征优化的基础上采用支持向量机和随机森林分类器进行分类和预测,最后通过受试者工作特征曲线的面积量化值评价预测模型。试验表明:特征递归消除结合随机森林方法(RFE-RF)不仅在训练集上表现出较好的预测性能,而且在验证集上获得了最高的预测精度。因此,基于动态多源遥感数据,RFE-RF模型可以在灾害发生前为滑坡预警提供数据参考,旨在探索一种结合遥感大数据和机器学习的滑坡空间预测新思路。 展开更多
关键词 滑坡空间预测 机器学习 谷歌地球引擎 动态多源遥感数据 数据驱动
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SIFT和SVD相结合的GF-2影像感知哈希算法 被引量:1
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作者 王昊 张黎明 +2 位作者 慕号伟 张鑫港 陈金萍 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2020年第8期44-49,共6页
为解决GF-2影像在传输、存储及实际使用中面临的局部篡改问题,本文提出了一种用于GF-2影像完整性认证的感知哈希算法。首先采用固定分块的方式,将整幅影像分割成多个子块,运用SIFT算子提取子块的关键点特征信息;然后采用SVD方法提取SIF... 为解决GF-2影像在传输、存储及实际使用中面临的局部篡改问题,本文提出了一种用于GF-2影像完整性认证的感知哈希算法。首先采用固定分块的方式,将整幅影像分割成多个子块,运用SIFT算子提取子块的关键点特征信息;然后采用SVD方法提取SIFT关键点特征信息的特征值,选取其中较大的10%特征值构建子块的感知哈希序列;最后串联所有子块的感知哈希序列生成整幅影像的感知哈希值。在影像认证过程中,通过计算原始影像与待认证影像的感知哈希值的差异,从而实现对影像内容的认证。试验表明,该算法能够实现GF-2影像中地物篡改的检测与定位,同时对LSB水印嵌入、DAT格式转换及BMP格式转换等内容保持操作具有良好的稳健性,为GF-2影像的安全使用提供保障。 展开更多
关键词 SIFT SVD GF-2影像 感知哈希 内容认证
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