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改进型双支网络模型的遥感海水网箱养殖区智能提取方法被引量：7: 2020年; 针对传统基于遥感影像数据提取网箱信息中存在的精度低、“异物同谱”、“椒盐”噪声等问题。基于高分二号卫星(Gaofen-2 satellite,GF-2)数据,提出了一种改进的双支网络模型网箱信息提取方法。该模型在空间编码路径上利用密集连接块提取网箱的空间特征信息,在全局编码路径上利用全局平均池化快速获得网箱的全局上下文信息,最终通过特征融合来丰富网箱空间细节特征信息和深层判别特征信息,提高了网箱的提取精度。本文方法在精确率、交并比(intersection over union,IOU)和F1分数这3个评价指标上分别取得了87.37%,72.56%和82.47%的得分,与精度最高的传统方法相比分别提高了7.82,4.12和4.64百分点,与经典的深度学习模型相比较在IOU和F1上也取得了8.43和8.69百分点的提高。实验表明,这一方法能很好地满足海水网箱养殖区的提取工作,此方法可以为近海海水网箱养殖业的监管和调控提供技术支持。; 郑智腾范海生王洁吴艳兰王彪王彪; 关键词：网箱养殖遥感影像

基于贝叶斯卷积网络的农村黑臭水体遥感识别算法研究: 2024年; 准确、快速监测农村黑臭水体分布情况是农村黑臭水体治理的重要任务.针对农村黑臭水体底数不清、人工排查效率低等问题,本文通过分析黑臭水体实测水质数据及光谱特征,选择水体清洁指数(WCI)、归一化黑臭水体指数(NDBWI)和反射率光谱指数(BOI)作为黑臭水体特征指标,基于深度学习算法,构建联合光谱与黑臭水体指数的贝叶斯多特征融合黑臭水体识别模型,实现了利用GF-2遥感影像对农村黑臭水体的遥感识别.结果表明:本文方法对六安市、阜阳市和宿州市4个农村区域黑臭水体和一般水体的识别,总体精度为86.72%,综合评价指标为80.21%,交并比为67.82%,Kappa系数为0.84,与典型阈值方法和机器学习常用方法相比,各指标均高于其他方法.此外,对比消融实验结果,贝叶斯卷积模块和全局注意力机制使本文提出的黑臭水体遥感识别算法性能得到显著提升.综上,本文方法对农村黑臭水体的监测和管理工作具有一定的指导意义.; 解明权闵松寒杨辉王彪武永闯潘成荣徐升; 关键词：黑臭水体贝叶斯多特征融合

空间信息感知语义分割模型的高分辨率遥感影像道路提取被引量：13: 2022年; 道路信息自动化提取已经成为遥感领域热门的研究方向,而基于深度学习的遥感影像道路信息提取方法已经取得了许多成果。但由于受到网络中卷积和池化等操作的影响,基于深度学习的道路提取方法存在着空间特征和地物细节信息丢失等问题,造成许多误提现象。针对此问题,本文设计了一种改进的道路提取语义分割网络模型,该网络以改进的ResNet网络为主体,并引入坐标卷积和全局信息增强模块,用于增强空间信息和全局上下文信息的感知能力,突出道路边缘特征进而确保道路分类的精确性。本文方法在公开道路数据集和高分数据集上获得了显著的提取效果,与其它方法相比取得了明显提高;并且,在一定程度上减少了树木、建筑阴影等自然场景因素遮挡的影响,可以完整准确地提取出道路;此外,模型对多尺度道路也可以实现有效地提取。; 吴强强王帅王彪吴艳兰; 关键词：遥感影像道路提取

基于IR-MAD的高光谱数据交叉融合的变化检测方法: 本研究从高光谱数据的空间结构特征和光谱分布信息入手，针对高光谱数据交叉融合的变化检测方法展开研究。基于块的融合方法和降维方法生成四幅交叉融合影像将IR-MAD(Iteratively Regu larizedMultiv...; 王彪吴艳兰吴鹏海高燕; 关键词：高光谱数据影像融合变化检测

安徽省农村黑臭水体特征分析及识别: 2024年; 黑臭水体治理是农村人居环境整治的重要内容,准确识别农村黑臭水体是治理的重要前提。目前多采用建立光谱反射率阈值等方法来确定农村黑臭水体,但大量农村黑臭水体表面被浮萍覆盖,面临着范围广、识别难、任务重等难点问题。针对安徽省农村黑臭水体,自2023年1-10月对省内的合肥市、芜湖市、马鞍山市、淮南市、铜陵市、亳州市、宣城市、蚌埠市、滁州市和宿州市共10个市黑臭水体进行实地调查,收集和整理18幅高分辨率遥感数据和301个实地采样水体,其中水质检测180个。通过遥感分析、实地调查、相关性和回归分析,探讨农村黑臭水体的水质、表征和环境影响因素以及它们之间的联系。结果表明,1)农村黑臭水体特征有大量浮萍覆盖、溶解氧浓度低、季节性黑臭,以及主要分布在居民区周边。2)农村黑臭水体氨氮浓度、透明度受环境影响难以准确反映水体情况,溶解氧浓度低为浮萍型黑臭水体的明显特征。浮萍覆盖率对溶解氧浓度影响极大,其次是温度和水体流通性,3个因素均为负相关。3)农村地区房前屋后水体在4-8月水面浮萍覆盖率超过80.5%时,预测水体溶解氧浓度低于阈值。将结果在安徽省3个地区共54个验证点进行水质验证,水质验证的总体准确率为81.5%。该研究可以通过遥感识别水体的表面特征,并结合周边环境来反映其水质情况,从而辅助识别黑臭水体,对于农村黑臭水体识别和监测工作有一定的参考意义。; 张宝东王彪吴艳兰孟玉徐升钱贞兵秦军; 关键词：水质调查环境因素

基于无人机和卫星遥感影像的升金湖草滩植被地上生物量反演被引量：21: 2019年; 湿地植被地上生物量是衡量湿地生态系统健康状况的重要指标,对于珍稀水禽越冬繁殖、全球碳循环、生态净化具有重要意义,是生态学与遥感解译的研究热点之一.针对于地上生物量的测算,卫星遥感数据覆盖范围广但其空间分辨率较低,无人机遥感数据空间分辨率高但采集范围小,同时受湿地面积、观测系统及外界环境等条件的影响,使得遥感影像地上生物量反演更加复杂和困难.本研究基于无人机和高分一号数据对升金湖草滩植被地上生物量反演进行研究,结合升金湖保护区4个样区无人机可见光影像与相应样区实测样本数据,建立地上生物量与可见光波段、多种可见光植被指数的线性、幂函数、多项式、对数回归模型,并通过可决系数(R^2)、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)对模型进行精度评价,选择最优模型对无人机影像进行地上生物量反演;通过可见光波段反演得到的生物量,与高分一号WFV归一化差分植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)影像相结合进行回归建模,获取整个升金湖草滩植被地上生物量分布.结果表明,利用无人机红光波段建立的多项式方程对地上生物量反演有着最高模拟精度,R^2=0.86、预测精度MAE=111.33 g/m^2、RMSE=145.42 g/m^2,且红光波段生物量反演方法得到的结果与实际生物量分布一致性较高,高分一号WFV NDVI与无人机反演生物量构建的多项式模型为最优模型,R^2为0.91.本研究利用无人机和高分一号数据进行生物量反演研究,整合多源遥感数据优点,以获取更加丰富和准确的信息,进而提高地上生物量反演精度,为湿地监测和湿地恢复管理提供数据和技术支撑,具有重要研究意义和应用价值.; 高燕梁泽毓王彪吴艳兰吴艳兰; 关键词：湿地无人机遥感植被指数升金湖

基于多尺度特征感知网络的城市植被无人机遥感分类被引量：15: 2022年; 目前城市植被分类受特征相近、光谱相似影响导致植被漏分、错分。因此,设计了一种多尺度特征感知网络(MFDN)结合高分辨率无人机可见光影像对城市植被分类。该网络针对漏分、错分问题,通过在输入层引入坐标卷积减少空间信息的丢失;构建并行网络增强多尺度特征信息并在网络之间引入重复多尺度融合模块使整个过程保持高分辨率表示,减少细节特征的丢失;同时添加分离特征模块扩大感受野,获取多尺度特征,从而有效缓解了城市植被错分、漏分现象。结果表明,MFDN方法在仅使用无人机可见光影像条件下主要是通过空间模式而不是光谱信息促进了城市植被分类,平均总体精度为89.54%,平均F1得分为75.85%,平均IOU为65.45%,分割结果准确完整。因此,所提方法与易于操作的低成本无人机系统相匹配,适用于城市植被快速调查,可以为城市空间利用和生态资源调查提供技术支持和科学依据。; 蒯宇王彪吴艳兰陈搏涛陈兴迪薛维宝; 关键词：无人机遥感城市生态系统

新开GIS专业的遥感图像处理课程教学探讨被引量：9: 2016年; 作为地理信息科学(GIS)专业核心课程之一,《遥感数字图像处理》课程已成为遥感课程体系建设的一个重要环节。探讨在新开GIS专业的《遥感数字图像处理》课程教学中,围绕如何提高课程教学质量这一目标,在优化教学内容、丰富实践教育、教研一体化等方面提出了一系列的改革措施与建议,尝试为相关院校新开专业的课程教学提供借鉴与参考。; 吴鹏海吴艳兰王杰胡洪王彪; 关键词：遥感图像处理地理信息科学教学新专业

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王彪

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