【摘 要】
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针对遥感影像中类别不均衡的小目标分割效果不理想的问题,提出了一种类别不均衡小目标二分类分割的损失函数——TopPixelLoss损失函数。首先计算出每个像素的交叉熵,然后将所有像素的交叉熵按从大到小进行排序,随后确定一个K值作为阈值,筛选出前K个交叉熵最大的像素,最后对于筛选出的K个像素交叉熵取平均,做为损失值。在ISPRS提供的Vaihingen数据集上,使用PSPNet网络与普通交叉熵、Foc
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针对遥感影像中类别不均衡的小目标分割效果不理想的问题,提出了一种类别不均衡小目标二分类分割的损失函数——TopPixelLoss损失函数。首先计算出每个像素的交叉熵,然后将所有像素的交叉熵按从大到小进行排序,随后确定一个K值作为阈值,筛选出前K个交叉熵最大的像素,最后对于筛选出的K个像素交叉熵取平均,做为损失值。在ISPRS提供的Vaihingen数据集上,使用PSPNet网络与普通交叉熵、FocalLoss、TopPixelLoss三种损失函数分别对车辆进行二分类分割试验。结果表明,不同的K值,使
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草原植被长势遥感监测具有时效性高、覆盖范围广的特点,及时高效的草原长势遥感监测信息对于草地资源的保护与合理利用具有重要意义。为明确不同作物长势遥感监测方法在草原长势信息监测中的差异及其应用的局限性,本研究利用MODIS数据的NDVI产品,将直接监测法、植被生长过程曲线法、同期对比法、基于NDVI百分位数法分别在内蒙古自治区西乌珠穆沁旗草原进行了应用和适宜性研究,并对其长势遥感监测结果进行了验证。结
加拿大自然资源部网站信息综合报道,加拿大许多森林处于人迹罕至的偏远地区,为此,加拿大自然资源部利用遥感、GPS、GIS等多种先进科技手段管护森林资源,监测森林资源变化情况,开展林火和病虫害的防治,预测森林的动态发展趋势,旨在有效地帮助公众和决策者了解加拿大森林的变化趋势和管护方向,从而促进实现森林可持续经营目标。
在介绍了无人机平台及携带的多种传感器的基础上,总结了无人机遥感提取植被覆盖度的算法,并将算法分成了三大类:颜色空间法、植被指数法和机器学习分类法;针对无人机遥感提取植被覆盖度所存在的问题及发展趋势进行了讨论.结果表明:颜色空间法能有效消除无人机图像中亮度和饱和度等因素的干扰;植被指数法原理简单,且具有良好的精度,是应用最广泛的方法;机器学习分类法适用于不同传感器获取的图像且提取精度高.
本文选取海南省澄迈县的花场湾红树林湿地为研究对象,采用遥感技术中的人机交互方式,对2000年、2005年、2010年、2015年和2020年五个时段的Landsat影像数据进行提取分析,得出花场湾红树林湿地的自然分布状况及变化趋势。在此基础上,进一步选取六种景观指数并对花场湾红树林进行了定量分析,直观地反映其景观破碎化的过程。同时,对影响红树林变化的因子进行了特定分析,为花场湾红树林湿地区域的生态
梳理了石漠化研究领域内的相关文献,重点以遥感数据中的石漠化信息提取方法为主线,从石漠化评价指标、石漠化遥感信息提取两个方面进行分析和讨论,分析了人机交互解译、监督及非监督分类、面向对象等石漠化遥感信息提取方法以及多光谱遥感、高光谱遥感、微波遥感、无人机遥感等数据来源方面的进展与不足。并展望了中国当前石漠化地区遥感影像信息提取的发展,提出在未来研究中应重视石漠化程度分级指标的量化,同时应探索融合多源
红树林是海岸带生态系统中重要的植物群落,具有较高的社会、生态和经济价值。遥感技术的发展为红树林监测提供了一种高效便利的手段。雷达遥感由于具有穿透性好、不受云雨影响的特点,在红树林分布地区具有得天独厚的优势。对近几十年来雷达遥感在红树林监测方面的研究进行了回顾,着重分析了红树林散射机制、红树林分类与识别和红树林生物物理参数反演这3个方面的研究进展,对各类方法进行了总结和对比,最后针对存在的问题提出了
针对太阳诱导叶绿素荧光(Solar-Induced chlorophyll Fluorescence,SIF)可以有效指示陆表植被水分胁迫的特点,提出了归一化叶绿素荧光干旱指数(Normalized SIF Drought Index,NSDI)用于黄淮海地区冬小麦旱情监测。该方法首先基于哨兵-5p卫星(Sentinel-5p)对流层观测仪(Tropospheric Monitoring Inst
光学遥感观测极易受到云雾影响,降低数据质量并限制其后续应用潜力。由此,提出了一种基于类内拟合的遥感影像薄云雾校正方法。首先,利用滑动窗口逐波段地搜索局部最小值,称之为暗目标,通过拟合不同波段的暗目标样本估计出薄云雾辐射的相关性。基于此,联合云雾波段相关性与成像模型,生成不含云雾干扰的合成假彩色影像,利用K均值分类自动得到地表覆被类型。利用地类信息,进一步选取晴空区像元获取不同地类在不同波段对间的线
水库流域覆被变化检测是流域生态环境变化研究的基础,及时掌握精确的流域覆被变化信息对于水库洪水预报、优化调度和生态环境保护等具有重要意义。以河南省出山店水库流域为研究区域,采用Landsat 8 OLI遥感数据和土地覆盖分类数据,对目前常用的光谱斜率差异法、主成分分析法、变化向量分析法3种地表覆被变化遥感检测方法进行对比分析,研究这些方法的适用条件和局限性,并在此基础上,提出了一种基于光谱斜率差值(
森林病虫害等扰动类型造成的亚健康林木监测预警工作不能及时到位,导致防治工作长期处于灾后救灾的被动局面。基于2019年5～9月份的多时相GF-1 WFV数据,应用比值植被指数和红绿植被指数,准实时地监测逆生长、叶冠胁迫或失色等"灾害"信息。结果表明:虽然树木叶片枯黄、萎蔫等叶绿素降解并逐渐转化成叶黄素和叶红素需要一定的过程,或"灾害症状"有时具有滞后性,但高频次遥感动态监测结果对于指导森林灾害地面踏