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武汉大学学报（信息科学版）
武汉大学学报（信息科学版）

刘经南

月刊

1671-8860

journalw@whu.edu.cn

027-68778465

430072

武汉市珞喻路129号武汉大学测绘校区

武汉大学学报（信息科学版）/Journal Geomatics and Information Science of Wuhan UniversityCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊为测绘专业学术期刊，主要刊登测绘、遥感、图形图像处理等专业及相关学术论文。发表论文强调先进性、创造性。该刊发表的论文部分收录于EI、SCI、AJ等。
正式出版
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    结合DCNN与短距条件随机场的遥感影像道路提取

    赫晓慧陈明扬李盼乐田智慧...
    333-342页
    查看更多>>摘要：深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)在高分辨率遥感图像自动道路提取领域被广泛应用,但现有方法难以对预测结果中像素间的上下文关系建模.针对此问题,已有研究利用全连接条件随机场(fully con-nected conditional random field,FullCRF)结合上下文信息对语义分割结果进行二次优化,但无法有效改善道路结构不连续问题.为改善道路结构的完整性,提出一种结合DCNN的短距条件随机场模型(short range conditional random field,SRCRF),SRCRF利用DCNN强大的特征提取能力并控制FullCRF的推理范围缓解过度平滑现象,解决道路提取结果中的结构不连续、不完整问题.实验结果表明,在Zimbawe-Roads数据集与Cheng-Roads数据集中,SRCRF的F1分数相比DCNN分别上升约4.01％、3.73％,相比FullCRF分别上升约3.25％、2.28％.

    遥感影像道路提取深度学习条件随机场语义分割

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    基于MS-DeepLabV3+的街景语义分割及城市多维特征识别

    柳林马泽鹏孙毅李万武...
    343-354页
    查看更多>>摘要：传统城市特征识别采用空间和统计方法提取分析指标,特征评价指标主观性较大.街景影像包含城市视觉信息,可以进行城市特征识别.以中国青岛市为例,构建面向街景的多尺度语义分割模型MS-DeepLabV3+.在编码区增加全特征提取通道聚合多尺度特征;在解码区增加多尺度特征提取通道,有效捕捉低层次特征;引入注意力机制模块和通道注意力,聚焦关键特征,提高街景语义分割的准确性,模型平均交并比、精确率和召回率分别提高了 3.47％、2.37％和3.96％.在地块尺度上,从6个维度建立了城市多维特征向量,即环境维度、设施便利维度、经济富裕度、交通维度、城市安全维度和城市综合度,结合兴趣点数据和居住用地数据,以表征青岛市各城区的城市特征.使用Grad-CAM方法对语义分割模型进行可解释分析,采用特征归因SHAP方法挖掘了城市多维特征的内在驱动因素.结果发现,不同城区具有不同的特征向量,不同城区的特征向量具有在特定维度上的优势.研究结果有助于优化城市空间中多维度特征,为城市的规划建设提供参考.

    街景影像MS-DeepLabV3+模型语义分割多维特征向量归因分析

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    基于多特征融合与对象边界联合约束网络的建筑物提取

    高贤君冉树浩张广斌杨元维...
    355-365页
    查看更多>>摘要：针对现有全卷积神经网络因光谱混杂造成建筑物漏检、误检以及边界缺失的问题,设计了 一种基于多特征融合与对象边界联合约束网络的高分辨率遥感影像建筑物提取方法.所提方法基于编解码结构,并在编码阶段末端融入连续空洞空间金字塔模块,以在不损失过多有效信息的前提下进行多尺度特征提取和融合;在解码阶段,通过实现基于对象和边界的多输出融合约束结构,为网络融入更多准确的建筑物特征并细化边界;在编码与解码阶段间的横向跳级连接中引入卷积块注意力机制模块,以增强有效特征.此外,解码阶段的多层级输出结果还被用于构建分段多尺度加权损失函数,实现对网络参数的精细化更新.在WHU和Massachusetts建筑物数据集上进行对比试验分析,其中交并比和F1分数分别达到了 90.44％、94.98％和72.57％、84.10％,且模型的复杂度与效率均优于MFCNN与BRRNet.

    建筑物提取全卷积神经网络多尺度特征注意力机制联合约束

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    融合多尺度注意力的多视角遥感影像场景分类

    时永欣周维勋邵振峰
    366-375页
    查看更多>>摘要：针对现有场景分类方法特征表征能力差以及单视角遥感影像分类精度难以提升的问题,提出一种融合多尺度注意力的多视角遥感影像场景分类方法.首先,将航空图像和地面图像构造成正负图像对,并划分为训练集、验证集和测试集;其次,构建融合多尺度注意力的卷积神经网络并训练,通过特征融合模块得到融合注意力且表征能力更强的特征,实现多尺度特征学习;然后,利用训练的多尺度注意力网络分别提取航空图像和地面图像特征并进行融合;最后,基于融合后的特征使用支持向量机进行场景分类.实验结果表明,相比现有方法,所提方法在两个公开数据集上均取得了更高的分类精度,改善了单视角场景分类效果,同时也证明了多视角所提供的补充信息能进一步提升遥感场景分类的准确性.

    场景分类多视角遥感图像卷积神经网络特征融合视觉注意力

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    基于双路细节关注网络的遥感影像建筑物提取

    张卓尔潘俊舒奇迪
    376-388页
    查看更多>>摘要：房屋等建筑物的分布情况是衡量地区发展的重要指标,利用遥感影像实现建筑物的自动高精度提取在指导城乡规划和市镇建设等方面具有重要意义.已有方法大多忽略了像素数较少的小面积建筑和边缘等细节信息的处理,针对此问题,提出了一种双路细节关注网络,将语义特征与细节关注特征双路并行优化,进一步提高了遥感影像中建筑物的提取精度.所提方法首先使用双路特征提取模块获取语义特征与细节关注特征,并在解码过程中进行双向优化,增强语义特征细节的同时提高细节关注特征的连续性与类别准确性,然后对二者进行融合,结合细节关注损失的监督,实现建筑物的高精度提取.在WHU建筑物数据集、ISPRS Vaihingen数据集与某地区国产高分数据集上,将所提方法与多种主流方法进行了对比验证,所提方法的F1分数和交并比均高于对比方法,且提取的建筑物完整性更好,小面积建筑漏检、误检率更低.

    遥感影像建筑物提取全卷积神经网络深度学习特征优化

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    利用FS-InSAR技术精细监测内蒙古新井露天矿地表形变

    吴宏安张永红康永辉魏钜杰...
    389-399页
    查看更多>>摘要：2023-02-22,中国内蒙古自治区新井露天矿发生大面积坍塌事故,造成重大人员伤亡.为了全面获取新井露天矿的地表形变信息及灾前形变特征,采用全散射体合成孔径雷达干涉测量(full scatterer interferometric synthetic aperture radar,FS-InSAR)技术,利用2021-09-09-2022-08-11的24期哨兵1号雷达影像,对该露天矿开展了精细化监测.结果表明,对于低相干露天矿地区,FS-InSAR技术能够获取全域精细的地表形变信息,监测点密度可达4 758个/km2;2022年2月以后,坍塌体底部开始出现加速失稳的形变异常先兆特征,南帮西侧底部形变最为严重,多处形变速率超过200 mm/a,存在较大坍塌风险.卫星InSAR技术可以全面掌握露天矿的形变空间分布及灾前时序变化特征,对于矿区安全生产具有重要意义.

    合成孔径雷达干涉测量全散射体地表形变精细监测露天矿

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    高植被山区泥石流物源LiDAR遥感精细识别方法研究

    刘小莎董秀军钱济人郭晨...
    400-410页
    查看更多>>摘要：泥石流物源识别与计算是科学评估泥石流规模、危害程度以及综合治理的基础,而传统的地面调查和光学遥感手段难以有效识别山区植被茂密覆盖下的泥石流物源.机载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)技术能有效去除植被获取真实的地表形态,为泥石流物源的识别提供了新的解决方案.以九寨沟震区的日则沟泥石流为例,基于高分辨率机载LiDAR数据结合震前卫星影像,开展泥石流物源识别研究,根据物源所处位置和在山体阴影图像上的色彩及纹理差异,将物源分为崩滑物源、坡面物源和沟道物源,并建立各类型物源的机载LiDAR识别标志与遥感解译方法.共解译出 日则沟泥石流物源155处,总面积达1.06 km2,占流域总面积的31.56％,在此基础上分析了各类型物源的发育分布规律.为泥石流物源的精确计算提供理论参考和数据支撑,进一步服务于九寨沟震区泥石流的防治与风险评价.

    机载激光雷达泥石流物源识别遥感解译九寨沟地震

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    使用同名弧距的卫星影像油罐高度反演模型

    龙恩吕守业曲小飞孟钢...
    411-418页
    查看更多>>摘要：为提高卫星影像反演油罐高度的精度,构建了一种使用同名弧距(same name arc distance,SNAD)的圆柱型油罐高度反演模型.首先,定义单幅卫星影像上SNAD概念,明确油罐影像的主要几何要素及其物理意义;然后,结合圆柱型油罐空间结构的各向同性特征,进行成像条件多策略组合的成像模拟,构建高度反演模型;最后,明确模型中各输入参数,推导SNAD核心参数解算方法.选取四型亚米级卫星影像,对两型油罐进行高度反演实验,与常规方法进行对比分析.所提方法能有效地实现多型卫星图像上同名弧边的检测和高度反演,在反演精度方面,所提模型的均方根误差为0.50～1.00 m,平均达0.78 m,而常规模型的均方根误差为9.28～9.59 m,平均仅为9.44 m;在反演的稳定性方面,所提模型标准差为0.35～0.63 m,平均为0.46 m,而常规模型标准差为6.50～6.69 m,平均为6.60 m.结果表明,所提模型反演精度高、稳定性好、普适性强、便捷高效,为开展卫星影像油罐高度反演及精细化判读提供一种新的模型算法.

    同名弧距高分辨率影像圆柱型油罐油罐高度反演模型

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    栅格DEM山顶点提取的坡向分布特征法

    周访滨肖智文刘学军马国伟...
    419-425页
    查看更多>>摘要：山顶点提取方法决定着山体部位划分结果的正确性和微地形自动分类效率.以高程和等高线为参考提取山顶点的方法存在伪山顶点剔除不完全和局部山顶点丢失的问题,依据山顶点邻域坡向呈均匀分布规律,提出了基于坡向分布特征的山顶点提取方法,构建了以山顶点为中心的邻域坡向顺时针逐渐递增模型,并以山脊线拟合和深度优先搜索(depth first search,DFS)算法的递推思想,剔除提取结果中的伪山顶点.顾及实体数字高程模型(digital elevation model,DEM)地形破碎对提取方法的影响,采用了模拟DEM和实体DEM分别进行实验和分析.实验结果表明,坡向分布特征法避免了传统基于封闭等高线提取山顶点时主观选取阈值的不确定性;模拟DEM因其连续、光滑,山顶点提取准确率可达到100％,而实体DEM沿用模拟DEM机制,因其地形破碎导致的不可适性,通过调整坡向分布约束条件可予以改善,实验提取准确率平均可达到96.1％.

    数字地形分析栅格DEM坡向山顶点分布特征

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    2023年大地测量学领域自然科学基金项目申请与资助分析

    程惠红宋小刚
    426-433页
    查看更多>>摘要：介绍了大地测量学领域2023年度国家自然科学基金各类项目的申请、评审和资助等情况,从研究方向、依托单位等角度对申请项目进行了统计分析,并对关键词进行了词云分析.2023年度集中受理项目申请共计534项,较2022年度增加了 3.1％.截至2023年10月底,共116项项目获得资助.关键词词云分析结果显示,大地测量学科当前的研究热点仍主要围绕GNSS(global navigation satellite system)、InSAR(interferometric synthetic aperture radar)和北斗卫星导航系统3种支撑技术展开,卫星精密定位、定轨、导航及应用、InSAR技术及应用以及青藏高原物质迁移和气候变化研究是目前热点研究领域.

    自然科学基金大地测量学项目申请项目资助

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