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期刊信息/Journal information
航天返回与遥感
航天返回与遥感

刘兆军

双月刊

1009-8518

remotesensor2003@yahoo.com.cn

010-68378497

100190

北京市2747信箱35分箱

航天返回与遥感/Journal Spacecraft Recovery & Remote SensingCSCD北大核心CSTPCD
正式出版
收录年代

    基于改进DeepLabV3+的石漠化地区裸岩信息提取

    吴永俊汪泓杨晨
    123-135页
    查看更多>>摘要：针对传统喀斯特地区裸岩提取方法成本高、精度低的问题，文章构建了一种基于改进DeepLabV3+的裸岩提取方法。该方法首先在编码器中用CA-DC-MobileNetV3 替换DeepLabV3+骨干网络Xception进行特征提取，很大程度上减少了模型的参数量;其次，将编码器提取的特征通过特征金字塔网络和坐标注意力机制进行加强特征提取，以获取更多小目标信息并减少图像细节损失;最后在空洞空间金字塔池化模块将不同空洞率的卷积层进行特征融合，提高信息的利用率。研究结果表明:文章方法在不同场景裸岩提取任务中表现最好，模型参数量约为DeepLabV3+的 1/13，交并比、F1 分数分别为72。46%、84。03%，上述 2 个指标相比于DeepLabV3+模型分别提高了 4。62 和 3。19 个百分点，并优于其余常用语义分割模型，提高了裸岩提取精度。

    裸岩提取深度学习语义分割坐标注意力机制

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    融合ASPP与双注意力机制的建筑物提取模型

    于明洋徐海青张文焯徐帅...
    136-146页
    查看更多>>摘要：精准高效地从高分辨率遥感影像中提取建筑物信息对国土规划和地图制图意义重大，近年来基于卷积神经网络进行建筑物信息提取已经取得了很大的进展，然而在处理高分辨率遥感影像时仍存在影像的高级语义特征利用不够充分，难以获得细节丰富高精度分割影像的问题。文章针对以上问题提出了一种用于建筑物自动提取的深度学习网络结构空洞空间与通道感知网络(Atrous Space and Channel Perception Network，ASCP-Net)。该模型将空洞空间金子塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling，ASPP)和空间与通道注意力(Spatial and Channel Attention，SCA)模块融入到编码器-解码器结构中，通过ASPP模块来捕获和聚合多尺度上下文信息，采用SCA模块选择性增强特定位置和通道中更有用的信息，并将高低层特征信息输入解码网络完成建筑物信息的高效提取。在WHU建筑数据集(WHU Building Dataset)上进行实验，结果表明:文章提出的方法总体精度和F1 评分分别达到了 97。4%和 94。6%，相比其他模型能够获得更清晰的建筑物边界，尤其对图像边缘不完整建筑的提取效果较好，有效提升了建筑物提取的精度和完整性。

    高分辨率遥感影像双注意力机制空洞卷积建筑物提取

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    基于光学影像的滑坡实时自动识别技术研究

    王辉范硕超黄晓胤邱鹏...
    147-160页
    查看更多>>摘要：滑坡实时自动识别技术研究对于保护人民生命财产和生态安全都具有极其重要的意义，可以解决现阶段缺乏对滑坡进行及时识别而导致滑坡风险的排查与防治时效性差的问题。考虑植被覆盖指数(NDVI)的变化可作为滑坡检测的重要依据之一，文章模型结合NDVI变化检测技术、自动阈值选取算法和形态学技术实现滑坡的实时、自动识别。与现阶段已有研究算法相比，增加了滑坡自动识别过程中一些重要参数(如:NDVI、山体阴影等)。自适应设置的自动阈值选取算法，减少了人工参与，在保证较高识别准确率的同时显著增强其时效性。文章基于两幅光学影像，以北京市门头沟区某块区域为研究区，对该地区 2021 年 9 月 7 日—2022 年 9 月 7 日的滑坡进行实时、自动识别，以人工目视解译的结果作为正确标准，将文章的识别结果与其进行精度验证，滑坡检测率达到 92。31%，证明了该方法用于检测滑坡的准确性和高效性。最后将该方法应用于都江堰市中部，进一步证明了该方法的有效性和泛化能力。

    归一化植被指数变化检测自动阈值形态学滑坡实时自动识别遥感应用

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    顾及样本优化选择的机器学习云检测研究

    张辉周仿荣徐真文刚...
    161-173页
    查看更多>>摘要：针对云层日变化、云类型、云相态、云光学厚度等特征差异带来的光谱差异，导致传统阈值算法对云识别精度不高的问题，文章提出了一种顾及样本优化选择，耦合物理阈值方法和机器学习的云检测算法模型，利用"葵花 8 号"卫星(Himawari-8)数据进行日间云检测。通过样本优化选择，使样本中尽可能包括不同情形下的云特征，为机器学习模型提供良好的样本基础，增加模型泛化能力;同时输入特征除了考虑反照率、亮温、亮温差以及天顶角等因素外，还加入了基于反照率和亮温差的物理阈值方法云识别结果;最后基于极限随机树模型进行云检测。结果表明:模型云检测交叉验证精度为96。41%，总漏检率和总虚检率分别为 2。08%和 0。91%;通过云-气溶胶激光雷达与红外探路者卫星观测(CALIPSO)产品数据进行对比分析，结果显示云检测总体精度为 97。1%。

    样本优化极限随机树机器学习云检测航天遥感

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    基于Hydrolight模型的太湖SDGSAT-1卫星悬浮物浓度反演研究

    王雅萍胡雪可李家国姜晟...
    174-186页
    查看更多>>摘要：利用卫星遥感反演水体中的悬浮物浓度对水质监测和保护具有重要意义，在悬浮物浓度反演过程中，如何避免或最大程度降低水体中叶绿素a、有色可溶性有机物(Colored Dissolved Organic Matter，CDOM)的干扰是当前的技术难点。文章针对可持续发展科学卫星 1 号(SDGSAT-1)MII传感器，利用Hydrolight辐射传输模型，从理论上挖掘只与悬浮物强相关的反演因子，以此构建适用于MII影像的太湖悬浮物浓度反演模型，通过水体的实测数据和遥感数据对模型应用效果进行验证。结果表明:反演因子R′(B5/B3)与悬浮物浓度为强相关，同时与叶绿素a、CDOM浓度弱相关;利用R′(B5/B3)作为反演因子构建的幂函数模型为最优反演模型;将幂函数模型分别应用于实测数据和 2022 年 5 月 4 日的太湖SDGSAT-1 MII数据，两次验证试验显示反演结果和现场测量结果具有较强一致性，模型适用性较好。该研究可为SDGSAT-1 卫星在湖泊水体悬浮物浓度监测、水资源评估与保护等提供一些技术参考。

    悬浮物浓度反演可持续发展科学卫星1号相关性水体辐射传输模拟遥感应用

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