基于深度学习的无人机遥感影像水体识别
多源遥感影像数据的分类与识别研究
多源遥感影像数据的分类与识别研究摘要：多源遥感影像数据的分类与识别是当前遥感图像处理领域的关键研究方向之一。
随着遥感技术的迅速发展，获取到的遥感影像数据来源越来越多样化，包括航空影像、卫星影像、无人机影像等。
这种多样化的数据来源使得遥感影像数据的分类与识别面临着更大的挑战。
本文针对多源遥感影像数据的分类与识别问题进行综述，介绍了相关的研究进展和方法。
同时，分析了目前存在的问题，并提出了未来的研究方向。
一、引言遥感影像数据的分类与识别是将获取到的遥感影像数据按照其特征进行分类和识别的过程。
这一研究方向在农业、环境监测、城市规划等领域有着广泛的应用价值。
然而，由于多源遥感影像数据的源头多样性和大规模性，研究和开发高效准确的分类与识别方法仍然是一个挑战。
二、多源遥感影像数据的特点多源遥感影像数据具有以下几个特点：1. 高维度：多源遥感影像数据包含大量的像素信息，具有高维度的特点，使得数据处理和分析变得困难。
2. 数据冗余：不同源数据中可能存在相同的信息，这导致数据的冗余性增加，处理和分析效率下降。
3. 数据分辨率不统一：不同源数据的空间分辨率和波段分辨率可能不一致，这要求在分类和识别过程中考虑到数据的分辨率差异。
4. 数据矛盾性：不同源数据中的信息可能具有相互矛盾的情况，这需要在分类和识别过程中进行数据校正和一致性检验。
三、多源遥感影像数据的分类与识别方法目前，针对多源遥感影像数据的分类与识别存在多种方法，包括基于特征提取的方法、基于深度学习的方法等。
1. 基于特征提取的方法基于特征提取的方法是将多源遥感影像数据转换为特征向量，然后利用分类算法进行分类和识别。
常用的特征包括纹理特征、形状特征和光谱特征等。
这种方法通常需要人工选择和提取特征，然后利用分类算法进行分类和识别。
虽然这种方法具有较好的可解释性，但是对于高维度的遥感影像数据处理效率较低，并且容易受到特征选择的影响。
2. 基于深度学习的方法基于深度学习的方法是利用深度神经网络模型对多源遥感影像数据进行特征提取和分类。
无人机遥感影像处理与图像识别方法
无人机遥感影像处理与图像识别方法无人机已经成为了监测、测绘、地理信息等领域不可或缺的工具。
无人机遥感技术，即通过无人机平台获取地面信息进行实时监测和数据分析，已经成为了目前最前沿的科技领域之一。
其中，无人机遥感影像处理与图像识别方法是无人机遥感技术的关键问题之一。
一、无人机遥感影像处理无人机遥感影像处理是利用无人机拍摄的遥感影像进行像元分析、分类和处理等各种操作，从而获取有用信息的技术。
无人机获取的图像具有高时空分辨率、数据量大、信息量丰富等特点，但同时也带来了处理难度大等问题。
1.像元分析像元指图像中的一个个像素点，像元分析是指对图像中每一个像素点的分析和处理。
像元分析根据图像中像素点的亮度、颜色和纹理等特征进行分析和处理。
像元分析可以提取出大量的图像特征，比如纹理、色调、边缘等，对图像的分类和识别有着重要的作用。
2.分类处理分类是指将像元根据其特征分为不同类别，并赋予标签。
在遥感影像的处理中，分类是一个非常重要的步骤。
常用的分类方法有聚类、最大似然、决策树等。
分类后，可利用机器学习等方法对分类结果进行进一步的分析和处理。
二、无人机遥感图像识别方法无人机遥感图像识别方法是指根据无人机获取的遥感影像对图像中目标进行自动识别的方法。
遥感图像识别方法可以分为两种，即基于特征提取的方法和基于深度学习的方法。
1.基于特征提取的方法基于特征提取的方法是通过对遥感影像进行像元分析和特征提取，从而得到图像中目标的识别特征。
这种方法处理速度快，但是对图像中目标特征的提取精度有一定局限。
2.基于深度学习的方法基于深度学习的方法是基于卷积神经网络（CNN）的图像识别方法，它通过大量的数据训练模型，从而实现对图像中目标的自动识别。
这种方法处理精度高，但需要大量的数据进行训练和优化，且计算成本较高。
三、无人机遥感影像处理与图像识别的应用1.农业无人机遥感技术在农业领域的应用非常广泛。
无人机可以根据农田的土壤、气候、降雨等数据进行实时监测，从而在农业生产中更精准地施肥、浇水等，提高了农业生产效率。
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基于深度学习的海洋生物图像识别与分类
基于深度学习的海洋生物图像识别与分类海洋生物的多样性和复杂性给其研究和保护带来了挑战。
在过去的几十年中，深度学习技术取得了巨大的发展，为海洋生物研究提供了新的机会和解决方案。
基于深度学习的海洋生物图像识别与分类技术在近年来得到了广泛应用并取得了显著进展。
海洋生物图像识别与分类是指利用图像处理和深度学习技术，通过对海洋生物图像进行分析和学习，进而实现对不同海洋生物物种的自动识别与分类。
传统的图像识别与分类方法往往依赖于手工设计的特征提取算法，但在处理复杂多变的海洋生物图像时效果不佳。
而基于深度学习的方法通过学习图像中的抽象特征，能够更好地处理复杂情况下的海洋生物图像识别与分类任务。
深度学习模型中最常用的架构是卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。
CNN通过多层卷积和池化操作，将输入图像转化为具有高层次语义信息的特征图，然后通过全连接层进行分类。
对海洋生物图像进行训练时，可以使用已标注的大量图像数据集进行监督学习，让神经网络通过多次迭代优化，逐渐提高对不同生物物种的区分能力。
在海洋生物图像识别与分类领域，研究人员遇到的挑战之一是数据集的获取和标注。
由于海洋生物的分布范围广泛、数量庞大，采集、整理和标注大量的高质量图像数据是一项巨大的工作。
为了克服这一难题，研究人员通常借助众包平台，通过对志愿者进行培训和监督，共同完成数据集的构建和标注工作。
除了标准的CNN模型外，研究人员还提出了一些改进的深度学习方法，用于进一步提高海洋生物图像识别与分类的性能。
例如，使用迁移学习（Transfer Learning）可以将在其他任务上训练得到的模型参数作为初始化，加快模型的收敛速度；使用生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）可以生成合成图像，从而增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。
在实际应用中，基于深度学习的海洋生物图像识别与分类技术已经得到了广泛的应用。
无人机遥感影像中的目标识别与跟踪算法研究
无人机遥感影像中的目标识别与跟踪算法研究目标识别与跟踪是无人机遥感应用的重要方面之一。
随着无人机技术的迅猛发展和应用范围的扩大，目标识别与跟踪算法的研究也日益受到重视。
本文将重点探讨无人机遥感影像中的目标识别与跟踪算法，介绍常见的算法方法，并分析其应用现状与未来发展趋势。
一、目标识别算法1. 特征提取算法特征提取算法是目标识别的重要基础。
常用的特征提取算法包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）、HOG （方向梯度直方图）等。
这些算法通过提取目标区域的独特特征，实现对目标的精确识别。
特征提取算法在无人机遥感影像中的目标识别中具有广泛应用。
2. 目标检测算法在目标识别中，目标检测是关键步骤。
常用的目标检测算法有基于模板匹配、基于概率图模型、基于深度学习的方法等。
这些算法通过分析图像中的像素点特征以及目标的空间关系，实现对目标的快速检测和定位。
随着深度学习算法的发展，目标检测算法在无人机遥感影像中的应用效果逐渐提升。
3. 目标分类算法目标分类算法是指将目标进行分类，根据其属性和特征进行判断和归类。
常用的目标分类算法有支持向量机、K近邻算法、决策树等。
通过对目标特征进行学习和训练，实现对无人机遥感影像中不同类型目标的准确分类。
目标分类算法在军事侦察、环境监测等领域有着重要的应用。
二、目标跟踪算法1. 基于单目标跟踪的算法基于单目标跟踪的算法主要是针对无人机遥感影像中的单个目标进行跟踪。
常用的算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、最小二乘法等。
这些算法通过对目标的位置、速度、加速度等参数进行预测和更新，实现对目标在连续帧中的精确定位和跟踪。
2. 基于多目标跟踪的算法基于多目标跟踪的算法主要是针对无人机遥感影像中的多个目标进行跟踪。
常用的算法有基于Kalman滤波的多目标跟踪算法、基于图论的多目标跟踪算法等。
这些算法通过对多个目标的位置、速度、运动轨迹等进行联合建模和估计，实现对多目标的同时跟踪和识别。
遥感水体提取是利用遥感技术获取地表水体信息的过程
遥感水体提取是利用遥感技术获取地表水体信息的过程
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遥感水体提取是利用遥感技术获 取地表水体信息的过程，对于水 资源管理、环境保护和自然灾害
监测等领域具有重要意义
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以下是一份遥感水体 提取方法的综述，包 括常用的方法和实例
1
一、基于阈值 分割的方法
一、基于阈值分割的方法
阈值分割是最简单直观的遥感 水体提取方法之一
1
无人机影像具有较高的空间分辨率和灵活性， 可用于水体提取和监测
2
无人机影像可以提供更详细的水体边界和细节
信息，并可以进行高分辨率的图像分类和分割
3
通过结合无人机影像和遥感影像，可以获得更 全面、准确的水体信息
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九、基于物理 模型的方法
九、基于物理模型的方法
物理模型方法利用水体在遥感影像中的光学、热学或电磁特性建立数学模型，并应用这些模型进行水体
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七、基于深度 学习的方法
七、基于深度学习的方法
深度学习技术在遥感水体提取中表现出很强的潜力
卷积神经网络(CNN)和语义分割网络(Semantic Segmentation Network)等深度学习模型可以学习 级特征和语义信息，从而实现更精确的水体提取
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八、基于无人 机影像的方法
八、基于无人机影像的方法
九、基于物理模型的方法
2. 基于指 数转换的方 法
计算归一化水体指数 (NDWI)或修正的归一 化水体指数(MNDWI) ，通过阈值分割或灰 度拉伸等方法将水体 提取出来
九、基于物理模型的方法
3. 基于机器学习的方法
使用支持向量机(SVM)或卷积神经网络(CNN)等算法，通过对训练样本进行学习和分类，实 现对水体的提取
无人机遥感图像目标检测算法研究
无人机遥感图像目标检测算法研究随着科技的不断进步，无人机遥感技术逐渐被广泛应用于农业、环境保护、灾害监测等领域。
作为无人机遥感技术中的一部分，目标检测算法的研究与应用也日益受到关注。
本文将对无人机遥感图像目标检测算法进行探讨。
一、无人机遥感图像目标检测算法简介无人机（UAV）遥感图像目标检测算法是一种通过无人机拍摄的遥感图像进行目标识别和提取的技术。
其主要应用于农业、林业、城市规划、水资源管理和地质勘探等领域。
在实际应用中，无人机遥感图像目标检测算法最常用的方法是基于深度学习的目标检测算法。
二、无人机遥感图像目标检测算法的分类1. 基于传统图像处理方法的目标检测算法这种算法常用于目标在图像中占比较大的情况下，例如对于大型建筑物、道路等目标的检测。
传统图像处理方法的常用技术包括图像分割、纹理特征提取、形状描述子、边缘检测等。
2. 基于深度学习方法的目标检测算法对于一些较小的目标物的识别和提取，深度学习方法是一种更为有效的解决方案。
基于深度学习的目标检测算法又可以分为两类：（1）单阶段目标检测算法单阶段目标检测算法通常以冗余的框架为基础，可直接从图像中检测出目标物并提出属性特征。
主要包括YOLO、SSD、RetinaNet等算法。
（2）两阶段目标检测算法两阶段目标检测算法通过先检测出可能的目标来进一步提出目标物，主要算法有RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN等。
三、无人机遥感图像目标检测算法的关键技术1. 特征提取技术特征提取技术是无人机遥感图像目标检测算法的核心技术之一。
通过对图像信息的分析提取出具有差异性的特征，以此提高目标检测的准确度和效率。
卷积神经网络（CNN）是特征提取技术中最常使用的方法。
2. 数据增强技术数据增强技术是一种在原始数据集中添加扰动、变形等方法，以增加数据集的数量和丰富度，增强模型的泛化能力和鲁棒性。
在无人机遥感图像目标检测算法中，数据增强技术可以有效提高算法的识别效率和准确度。
基于分层特征提取和多尺度特征融合的高分辨率遥感影像水体提取深度学习算法
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｅｎｍｉｎｚｈｕｊｉａｎｇ．ｃｎＤＯＩ：１０ ３９６９／ｊ ｉｓｓｎ １００１ ９２３５ ２０２４ ０２ ００６第４５卷第２期人民珠江 ２０２４年２月 ＰＥＡＲＬＲＩＶＥＲ基金项目：国家重点研发计划项目（２０２２ＹＦＣ３００２７０１）收稿日期：２０２３－０６－１３作者简介：盛晟（１９９６—），女，博士研究生，主要从事径流模拟与预报等方面研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｓｈｅｎｇｓｈｅｎｇ＠ｗｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎ通信作者：陈华（１９７７—），男，教授，主要从事水利信息化、流域水文模拟等方面的研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｃｈｕａ＠ｗｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎ盛晟，万芳琦，林康聆，等．基于分层特征提取和多尺度特征融合的高分辨率遥感影像水体提取深度学习算法［Ｊ］．人民珠江，２０２４，４５（２）：４５－５２．基于分层特征提取和多尺度特征融合的高分辨率遥感影像水体提取深度学习算法盛 晟１，万芳琦２，林康聆１，胡朝阳３，陈 华１（１．武汉大学水资源工程与调度全国重点实验室，湖北 武汉 ４３００７２；２．江西省自然资源测绘与监测院，江西 南昌 ３３０００９；３．福建省水利水电勘测设计研究院，福建 福州 ３５０００１）摘要：高精度的水体提取有助于水资源监测和管理。
目前基于遥感影像的水体提取方法缺乏对于边界质量的重视，造成边界划分不准确，细节保留度低的问题。
为了提升遥感影像水体提取的边界与细节的精度，提出了一种基于多尺度特征融合的高分辨率遥感影像水体提取深度学习算法，包括分层特征提取模块与融合多尺度特征的堆叠连接解码器模块。
分层特征提取模块中，引入了通道注意力结构，用于整合高分辨率遥感影像中水体的形状、纹理和色调信息，以便更好地理解水体的形状和边界。
在融合多尺度特征的堆叠连接解码器模块中，进行了多层次语义信息的堆叠连接，并加强了特征提取，同时捕捉了广泛的背景信息和细微的细节信息，以实现更好的水体提取效果。
在自行标注的数据集与公开数据集上的试验结果表明，模型的准确率达到了９８．３７％和９１．２３％，与现有的语义分割模型相比，提取的水体边缘更加完整，同时保留细节的能力更强。
基于深度学习的多源融合遥感影像分类
基于深度学习的多源融合遥感影像分类一、基于深度学习的多源融合遥感影像概述随着遥感技术的快速发展，多源遥感数据的获取变得越来越容易，这些数据包括但不限于光学影像、雷达影像、红外影像等。
多源数据融合技术能够充分利用不同传感器的优势，提高遥感数据的应用价值和准确性。
基于深度学习的多源融合技术，通过模拟人脑处理信息的方式，对多源遥感数据进行智能分析和处理，以实现更精准的影像分类。
1.1 多源遥感影像数据的特点多源遥感影像数据具有以下特点：首先，它们来自不同的传感器，具有不同的分辨率、光谱范围和成像原理；其次，这些数据可以提供更丰富的地表信息，有助于提高分类精度；最后，多源数据的融合可以克服单一数据源的局限性，如云层遮挡、光照条件变化等。
1.2 深度学习在遥感影像分类中的应用深度学习是一种模拟人脑神经网络结构的机器学习方法，它通过构建多层的神经网络来学习数据的高层次特征。
在遥感影像分类中，深度学习模型能够自动提取影像特征，进行复杂的图像分析，从而实现对地物的精确分类。
二、基于深度学习的多源融合方法2.1 多源数据预处理在进行多源数据融合之前，需要对原始数据进行预处理，包括辐射校正、大气校正、几何校正等步骤，以确保数据的质量和一致性。
此外，还需要对不同传感器的数据进行配准，以保证空间上的对齐。
2.2 深度学习模型的选择与设计选择合适的深度学习模型对于多源融合遥感影像分类至关重要。
目前，卷积神经网络(CNN)是遥感影像分类中最常用的深度学习模型之一。
根据具体任务的需求，可以设计不同的网络结构，如AlexNet、VGGNet、ResNet等。
2.3 特征提取与融合策略深度学习模型能够自动提取影像的高级特征，但多源数据的融合需要特定的策略。
常见的融合策略包括特征级融合、决策级融合和混合融合。
特征级融合是在特征提取阶段将不同源的数据进行组合；决策级融合是在分类决策阶段综合考虑不同源的信息；混合融合则是结合了特征级和决策级融合的方法。
遥感技术在水生态保护中的创新应用
遥感技术在水生态保护中的创新应用水，是生命之源，对于维持生态平衡、促进经济发展和保障人类福祉具有至关重要的作用。
然而，随着人类活动的不断加剧，水生态系统面临着诸多威胁，如水资源短缺、水污染、水生态破坏等。
为了有效地保护水生态系统，需要借助先进的技术手段进行监测、评估和管理。
遥感技术作为一种非接触式、大面积、快速获取信息的手段，在水生态保护中发挥着越来越重要的作用，并不断涌现出创新的应用。
一、遥感技术概述遥感技术是指从远距离、高空或外层空间的平台上，利用可见光、红外、微波等电磁波探测仪器，通过摄影或扫描、信息感应、传输和处理，从而识别地面物体的性质和运动状态的现代化技术系统。
它具有大面积同步观测、时效性强、数据综合性和可比性好、经济性等优点，能够为水生态保护提供丰富而准确的信息。
二、遥感技术在水生态保护中的应用1、水资源监测遥感技术可以用于监测地表水资源的分布和变化情况。
通过对卫星影像的解译，可以获取河流、湖泊、水库等水体的面积、水位、蓄水量等信息，为水资源的合理开发和利用提供依据。
例如，利用雷达高度计可以精确测量大型湖泊和海洋的水位变化，从而推算出水资源的储量变化。
2、水污染监测水污染是水生态系统面临的主要威胁之一。
遥感技术可以通过监测水体的光谱特征来判断水质状况。
不同的污染物在水体中会导致光谱反射率的变化，例如，富营养化的水体在可见光波段的反射率较高，而石油污染的水体在红外波段有明显的特征。
此外，还可以利用热红外遥感监测水体的温度分布，从而发现异常的热污染区域。
3、水生态系统健康评估水生态系统的健康状况是水生态保护的重要指标。
遥感技术可以获取水生态系统的结构和功能信息，如植被覆盖度、湿地面积、生物多样性等。
通过对这些信息的分析，可以评估水生态系统的健康程度，并为制定保护措施提供科学依据。
例如，利用高分辨率遥感影像可以识别湿地中的植被类型和分布，进而评估湿地的生态功能。
4、水灾害监测与预警遥感技术在水灾害监测与预警方面也发挥着重要作用。
基于深度学习的遥感影像分类与地物识别
基于深度学习的遥感影像分类与地物识别遥感影像是指通过航空器、卫星等远距离获取地面物体信息的技术。
随着遥感技术的不断发展和深度学习算法的兴起，基于深度学习的遥感影像分类与地物识别成为了研究的热点之一。
本文将介绍基于深度学习的遥感影像分类与地物识别的相关概念、方法和应用。
一、遥感影像分类与地物识别概述遥感影像分类是指将遥感影像中的像素分配到预定义的类别中，以实现对地物的自动识别和分类。
地物识别是指根据遥感影像的特征，将其分为不同的地物类别，并进行识别。
遥感影像分类与地物识别在农业、城市规划、环境监测等领域有着广泛的应用。
二、基于深度学习的遥感影像分类与地物识别方法基于深度学习的遥感影像分类与地物识别方法主要包括以下几个方面：1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习中最常用的模型之一，其强大的特征提取和分类能力使其在遥感影像分类与地物识别中得到广泛应用。
通过多层卷积和池化操作，CNN可以有效地提取遥感影像中的文本、纹理、形状等特征。
并且，卷积神经网络可以通过多层网络结构实现对复杂地物的识别和分类。
2. 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种专门用于处理序列数据的深度学习算法。
在遥感影像分类与地物识别中，循环神经网络可以用于处理时间序列的遥感影像数据，以实现对地物的时间变化和时空关系的建模。
通过循环结构，循环神经网络可以沿着时间序列传递信息，并捕捉到地物在时间和空间上的特征。
3. 生成对抗网络（GAN）生成对抗网络是一种由生成器和判别器组成的网络结构。
在遥感影像分类与地物识别中，生成对抗网络可以用于生成模拟的遥感影像，以扩充训练数据的规模和多样性。
通过生成对抗网络，可以生成更多的样本用于训练，提高模型的泛化能力和分类准确度。
4. 迁移学习迁移学习是一种将已经学习到的知识和模型迁移到新的任务中的技术。
在遥感影像分类与地物识别中，通过在已有的遥感影像数据集上训练深度学习模型，并将其应用于新的遥感影像数据集上，可以大大加快模型的训练速度和提高分类准确度。
遥感影像图像处理技术的新进展
遥感影像图像处理技术的新进展一、引言遥感影像技术是指通过卫星、飞机或者其他平台获取地面图像数据，对地表物体进行观测和测量分析。
近年来，随着人造卫星、遥感传感器和计算机技术的不断发展，遥感影像图像处理技术也在不断更新和发展。
本文将重点介绍遥感影像图像处理技术的新进展，包括数据预处理、分类识别、目标检测和影像融合等方面的发展及应用。
二、遥感数据预处理遥感数据预处理是遥感影像处理中非常重要的一步。
遥感数据由于存在数据丢失、噪声干扰和大范围的地表遮盖等问题，因此需要进行数据预处理，以提高遥感图像数据的质量和精度。
新的遥感数据预处理方法主要包括以下几个方面。
1.基于深度学习的遥感数据预处理方法基于深度学习的遥感数据预处理方法是一种新型的数据处理方法，它从图像中提取具有丰富质量信息的特征，进而对遥感数据进行处理。
该方法利用卷积神经网络（CNN）对遥感图像数据进行特征学习，通过反向传播的方式对特征进行优化。
比如使用CNN技术可以克服遥感图像中的云、雾、烟、雨等干扰，保证遥感数据的质量。
2.小波变换的遥感数据去噪方法小波变换是一种非常常用的数学变换方法，可以将时域或空域数据变换到频域中，以达到去噪和降噪的目的。
小波变换在遥感影像处理中经常用于降低图像的噪声干扰，提高图像的质量和精度。
三、遥感数据分类与识别遥感数据分类与识别技术是指根据遥感影像的特征和属性，将其分类到不同的物体、地面覆盖、土地类型或植被类型等类别中去。
新的遥感数据分类和识别技术主要包括以下几个方面。
1.基于深度学习的遥感影像分类方法深度学习在遥感影像分类中的应用越来越广泛。
基于深度学习的方法可以快速对遥感影像的不同区域进行分类，并且可以快速提取影像中的特征。
此外，基于深度学习的方法也能够有效克服地形、植被遮盖、云雾干扰等影响遥感影像分类的干扰因素。
2.基于集成学习的遥感影像分类方法集成学习是一种将多个基分类器组合成一个高性能分类器的技术。
在遥感影像分类中，集成学习同样需要结合多个不同的分类器以减小分类器的误差率和增强分类器的性能。
基于遥感的水体生态监测研究
基于遥感的水体生态监测研究一、引言水是生命之源，对于人类社会的发展和生态系统的平衡至关重要。
随着工业化和城市化的快速推进，水体生态系统面临着越来越多的压力和挑战，如污染、富营养化、水资源短缺等。
为了有效地保护和管理水体生态系统，及时、准确地监测其状态和变化成为当务之急。
遥感技术作为一种能够快速、大面积获取地表信息的手段，为水体生态监测提供了新的思路和方法。
二、遥感技术在水体生态监测中的应用原理遥感技术是通过传感器接收来自地球表面物体反射或发射的电磁波信号，进而获取地表信息的一种技术。
在水体生态监测中，主要利用水体对不同波长电磁波的吸收、散射和反射特性来获取有关水质、水深、水温和水生植被等方面的信息。
例如，可见光和近红外波段的电磁波能够反映水体中悬浮物质、藻类等的含量，从而评估水体的浑浊度和富营养化程度；热红外波段可以用于测量水体的温度，进而了解水体的热交换和能量平衡；微波波段则能够穿透云层，在恶劣天气条件下实现对水体的监测。
三、基于遥感的水体水质监测（一）监测指标常见的水体水质监测指标包括叶绿素 a 浓度、总悬浮物浓度、化学需氧量（COD）、生化需氧量（BOD）、氮磷营养盐等。
遥感技术可以通过建立这些指标与电磁波特征之间的关系模型，实现对水质参数的定量反演。
（二）数据处理与分析在获取遥感影像数据后，需要进行一系列的数据处理和分析工作。
首先是辐射定标和几何校正，以确保数据的准确性和可比性。
然后，通过波段运算、主成分分析等方法提取与水质相关的信息。
最后，利用统计分析和机器学习算法等建立水质参数反演模型。
（三）实例分析以某湖泊为例，利用多光谱遥感影像数据和实地采样数据，建立了叶绿素 a 浓度的反演模型。
结果表明，该模型能够较好地预测湖泊中叶绿素 a 的浓度分布，为湖泊水质监测和管理提供了重要的依据。
四、基于遥感的水体温室气体监测（一）温室气体与水体的关系水体是温室气体（如二氧化碳、甲烷等）的重要源和汇。
无人机航拍影像遥感测绘技术研究
無人機航拍影像遙感測绘技術研究无人机航拍影像遥感测绘技术研究概述无人机航拍影像遥感测绘技术是近年来快速发展的一项技术，通过利用无人机进行航拍，获取大量高空影像数据，并结合遥感技术进行数据处理与分析，以实现地理信息的获取、测绘和空间分析。
本文将探讨无人机航拍影像遥感测绘技术的原理、应用领域以及发展趋势，并对其优势和挑战进行分析。
一、原理无人机航拍影像遥感测绘技术的原理基于无人机的航拍功能和遥感技术的应用。
无人机通过搭载高分辨率相机或其他感知设备，例如多光谱传感器或红外相机，获取地表的图像或数据。
这些数据可以包括地形、地貌、植被覆盖等地理信息。
同时，遥感技术通过对这些数据进行处理和分析推算出更多的地理信息，例如地表温度、土地利用类型、植被生长状态等。
二、应用领域无人机航拍影像遥感测绘技术在多个领域具有广泛的应用前景。
1. 地质灾害监测与防治无人机航拍影像遥感测绘技术可以用于地质灾害的监测与预警，例如山体滑坡、地震灾害等。
通过获取和分析影像数据，可以实时掌握地质灾害的情况，提前采取措施减少灾害带来的损失。
2. 农业与林业资源管理使用无人机进行航拍，可以获取农田和森林的相关数据，例如作物生长情况、病虫害监测、土地肥力评估、森林覆盖度等。
这些数据对于合理规划和管理农业与林业资源、提高生产力具有重要意义。
3. 城市规划与建设无人机航拍影像遥感测绘技术可以提供高精度的城市地理信息与空间数据，辅助城市规划和建设工作。
例如，可以通过航拍数据进行城市结构分析、地表覆盖变化监测、建筑物高度测量等，为城市规划与建设提供科学依据。
4. 生态环境保护与监测无人机航拍影像遥感测绘技术可以用于生态环境保护与监测，例如湿地保护、水域监测等。
通过获取大范围的影像数据，可以获得关于生态环境的详细信息，为环境保护工作提供科学依据。
三、发展趋势无人机航拍影像遥感测绘技术具有巨大的发展潜力，未来几年将呈现以下几个趋势：1. 自动化与智能化发展随着人工智能和自动化技术的不断发展，无人机航拍影像遥感测绘技术将变得更加智能化和自动化。
深度学习方法用于遥感图像处理的研究进展
深度学习方法用于遥感图像处理的研究进展罗仙仙;曾蔚;陈小瑜;张东水;庄世芳【摘要】深度学习是当前机器学习与人工智能研究热点,深度学习方法用于遥感图像处理取得快速发展.首先简要介绍现有遥感数据源及其非监督与监督分类方法.在总结深度学习典型方法及其最新演化模型基础上,分析了深度信念网络、卷积神经网络、自动编码器在遥感图像处理中的国内外研究现状.针对当前应用现状与存在问题,指出今后研究方向:一方面要适应智能化遥感图像处理的发展趋势,加强算法理论研究,尤其人机协同工作、典型方法应用与修正、新模型拓展与应用;另一方面针对遥感大数据的应用需求,应加强遥感数据集建设、构建行业统一遥感大数据监测平台.【期刊名称】《泉州师范学院学报》【年(卷),期】2017(035)006【总页数】7页(P35-41)【关键词】遥感;深度学习;图像处理【作者】罗仙仙;曾蔚;陈小瑜;张东水;庄世芳【作者单位】泉州师范学院数学与计算机科学学院,福建泉州 362000;福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室,福建泉州 362000;智能计算与信息处理福建省高等学校重点实验,福建泉州 362000;泉州师范学院数学与计算机科学学院,福建泉州 362000;福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室,福建泉州362000;智能计算与信息处理福建省高等学校重点实验,福建泉州 362000;泉州师范学院资源与环境科学学院,福建泉州 362000;湖南科技大学资源环境与安全工程学院,湖南湘潭 411201;泉州师范学院数学与计算机科学学院,福建泉州362000;福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室,福建泉州 362000;智能计算与信息处理福建省高等学校重点实验,福建泉州 362000【正文语种】中文【中图分类】TP39121世纪以来，以对地观测技术为核心的空间地球信息科技已经成为一个国家科技水平、经济实力和国家安全保障能力的综合体现[1].遥感，作为采集地球数据及其变化信息的重要技术手段，被广泛应用于全球气候变化研究、航空航天、军事指挥、环境监测和国土资源调查等领域，遥感数据源向高光谱分辨率、高空间分辨率和高时间分辨率的方向发展.遥感技术的快速发展与广泛应用，使得遥感大数据逐步成为研究自然环境与社会经济的重要技术途径，已成为智慧城市发展的重要支撑.目前，影响遥感图像处理结果主要有两个影响因素:一是遥感数据源的质量，二是遥感图像处理方法，包括遥感图像预处理与分类方法.综合提取多种遥感影像特征并提高计算机自动解译精度，是遥感图像自动解译的一个发展方向.深度学习是人工智能研究的一个重要分支，由加拿大多伦多大学Hinton教授于2006年提出的一种有效的特征提取及分类方法[2]，被应用到语音识别、图像识别、计算机视觉等领域，并取得了良好的效果.Google、Facebook、微软、百度、腾讯以及其他创业公司都在使用深度学习做到顶级的智能识别实用精度.深度学习方法能够自动进行特征提取，越来越多应用遥感领域.本文总结深度学习方法用于遥感图像处理中的研究成果，指出当前研究存在问题，展望今后发展趋势，以期为拓展深度学习在不同行业遥感应用提供参考.1 遥感数据源及其分类方法1.1 遥感数据源遥感影像记录的是观测区在某一时间内地物的电磁波辐射，其亮度值反映了地物的辐射光谱能量的特征，其纹理特征反映了地物的光谱结构特征[3].目前，常用的遥感卫星影像数据有Landsat、Spot、NOAA、Quickbird、IKONOS、ASTER等.不同类型的遥感影像数据具有不同的空间分辨率、光谱分辨率、辐射分辨率、时间分辨率，其信息提取精度也就不同，从而适应于不同的研究尺度及不同的研究领域.如NOAA气象卫星，其空间分辨率低，但实时性强，因而常用于洲级或全球范围尺度的土地利用/土地覆盖、海洋的遥感变化研究；而Landsat卫星系列影像，其最低空间分辨率为30 m，在中尺度的资源环境、生态效益等的综合调查及监测，具有明显的经济与技术优势.1.2 遥感图像分类方法1.2.1 非监督分类非监督分类又称边学习边分类，它的前提是假定遥感影像上同类物体在同样条件下具有相同的光谱信息特征.非监督分类不必对影像地物获取先验知识，仅依靠影像上不同种类的地物光谱信息特征进行特征提取，再统计特征的差别来达到分类的目的，最后对已分出的各个类别的实际属性进行确认[4].非监督分类方法有：K均值、ISODATA方法等.研究者对非监督分类产生的类别较难控制，并不一定是研究者想要的，因而还必须与想要的类别匹配，结果不一定理想.1.2.2 监督分类监督分类是一种常用的精度较高的统计判别分类，又称为训练区分类.监督分类是先选择具有代表性的典型训练区，用从训练区中获取的地物样本的光谱特征来选择特征参数、确定判别函数或判别规则，从而把影像中的各个像元划归到各个给定类的分类方法[3-4].这种方法要求对所要分类的地区必须要有先验的类别知识，即先要从所研究地区中选择出所有要区分的各类地物的训练区，用于建立判别函数.常用的监督分类方法有：K近邻法、马氏距离分类、最大似然法等方法.2 深度学习典型方法、演化模型与经典遥感数据集深度学习通常是指超过三层的神经网络模型[5]，模仿人类大脑的层次结构，是一组尝试通过使用体系结构的多个非线性变换组成模型中数据的高级抽象机器学习算法.在深度学习结构中，每个中间层的输出可以视为原始输入数据的表征.每一层使用由前一层生成的表征作为输入，并生成新的表征作为输出，然后传到更高的层.底层的输入是原始数据，最后一层的输出为最终的低维特征.这一特征学习的过程是从低层到高层特征自动的提取.深度学习典型方法包括限制玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machines，RBM)、深度信念网络(deep belief network，DBN)，卷积神经网络(convolution neural network，CNN)和自动编码器(auto encoder，AE)等[6].新型深度学习方法包括递归神经网络(recurrent neural network，RNN)及其变种模型长短时记忆模型(long short-term memory，LSTM)、生成对抗网络(generative adversarial nets，GAN)等.RNN中具有反馈机制，每层神经元的输入包括前一层神经元的输出、自身在上一时间点的输出，使得RNN对序列数据具有较好处理能力，被广泛应用于语音识别、自然语言处理等.GAN由Goodfellow等提出.GAN同时训练两个相互对抗的模型，一个是生成模型G，另一个是判别模型D.生成模型G负责生成服从真实样本分布的假样本，判别模型D负责对输入的样本进行二分类判别，即尽量正确识别出是真实样本还是假样本.GAN的训练过程是一个极大极小博弈问题，在训练过程中，固定其中一个模型，更新另一个模型的权重，双方不断优化，从而形成对抗关系，直至达成纳什均衡.目前，GAN主要应用于图像、语音及语言生成.2.1 深度信念网络限制玻尔兹曼机是一种典型神经网络，具有两层结构，一层为可视层，另一层为隐层.可视层是数据输入层，隐层是特征提取层.层间全连接，层内无连接[7].预训练采用无监督贪心逐层方式来获取生成性权值，使用梯度下降的方法训练避免局部最小的情况，如对比散度、连续对比散度算法等.深度信念网络通过多层的RBM和一层分类器组成.其训练过程分为两步.第一步是对DBN进行网络预训练，即自下而上对每层的RBM进行无监督学习.第二步是网络微调，即自上向下的监督学习.此时使用的训练集是有标签的训练集，训练算法是标准的误差反向传播算法.对无监督学习阶段得到的特征信息进行总结、归纳、取舍，最后达到一个较好的识别水平.2.2 卷积神经网络卷积神经网络是当前应用较为广泛一种，其低隐含层由卷积层、池化层(降采样层)交替组成，高层通常由全连接层作为分类器使用[8].卷积层进行线性操作，负责特征提取，通常为组合卷积，其参数包括卷积核数量、核尺寸、步长、填充方式等；卷积层后加一个激活函数，通常是非线性激活函数，如Sigmoid、Tanh、ReLU，进行非线性操作，减轻梯度消失问题；池化层在于减少特征图尺寸规模，增强特征对于旋转和变形的鲁棒性；全连接层全负责推断与分类.卷积神经网络不断改进与优化，演化模型分别是Caffenet、AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet、ResNeXt，CNN进化网络比较见表1.从表可知，采取技术不断优化，网络深度扩大，Top-5错误率在减少.表1 CNN进化网络比较Tab.1 Comparison among evolutionary networks of CNN进化网络网络深度卷积层数全连接层数Top 5错误率/%ImageNetILSVRC竞赛时间主要技术AlexNet85316．40 2012年第一ReLU、最大池化、随机失活、局部响应归一化VGG191637．30 2014年第二核分解、随机失活GoogleNet(V1)222116．70 2014年第一InceptionV1：取消全连接层、2个辅助分类器InceptionV2：批归一化InceptionV3：非对称卷积、取消浅层的辅助分类器ResNet15215113．57 2015年批归一化近年来，以卷积神经网络为基础拓展的网络不断改进与优化.2014年,Ross等提出的区域卷积神经网络(region-based CNN，R-CNN)[9]用于图像检测，主要使用选择性搜索方法生成大量候选区域，便于后续高维特征形成，但训练时间长.空间金字塔网络(spatial pyramid pooling networks，SPP-Net)对此进行2大改进，一是引入空间金字塔池化层，二是放宽输入图像尺寸限制，所有区域共享卷积计算.但SPP-Net需要存储大量特征和复杂的多阶段训练.在SPP-Net基础上，2015年Ross等提出了Fast R-CNN[10]，引入2个新技术，一是感兴趣区域池化层，二是多任务损失函数.同年，Ren等提出Faster R-CNN[11]，用区域提议网络(regional proposal network)取代选择性搜索方法，解决了计算区域提议时间开销大的瓶颈问题.2015年,Long等提出的用于图像语义分割的全卷积神经网络(fully convolutional neural networks，FCN)[12]，该网络所有层都是卷积层，并采取反卷积/逆卷积/去卷积(Deconvolution)操作，将低分辨率图片进行上采样，生成同分辨率的分割图片.2016年,Dai等提出区域全卷积神经网络(R-FCN)[13].2.3 自动编码器自动编码器由编码器和解码器两部分组成.编码器将输入数据映射到特征空间，解码器将特征映射回数据空间，完成对输入数据的重建.自动编码器演化模型包括栈式自动编码器、去噪自动编码器、稀疏自动编码器、收缩自动编码器等.2.4 典型遥感数据集当前，深度学习用于遥感图像处理中的典型数据集见表1，多数为高光谱遥感数据集，最常用的为印第安纳西北部的印第安纳农场数据集和意大利帕维亚大学数据集.在数据集中，多数在美国，我国数据集建设尚处空白.同时，由于深度学习方法训练与测试需要大量样本数据，实际应用微乎其微.表2 典型遥感数据集Tab.2 Typical data sets of remote sensing类型波谱范围/μm波段数物体类别数像素大小空间分辨率/m美国印第安纳州印第安纳农场(IndianPines)0．4～2．522416144×14420意大利帕维亚大学(UniversityofPavia)0．43～0．861159610×3403．7美国加州大学默塞德分校(UCMerced)//21256×2560．3美国加州萨利纳斯谷(Salinas)/22019512×2171．3美国佛罗里达州的混合植被图(KSC)0．4～0．2522413512×614183 深度学习在遥感图像处理中的应用现状深度学习能从原始数据自动进行特征学习，通过多层非线性网络逼近复杂分类问题，从海量的大数据中寻找和发现图像目标的内部结构和关系.深度学习应用于遥感图像处理尚处于起步阶段，用于高分辨率遥感与高光谱遥感影像居多，少数用于无人机；应用方法集中在DBN、CNN、SAE.3.1 深度信念网络在遥感图像处理中的应用现状目前深度信念网络应用遥感数据主要有高光谱遥感、合成孔径侧视雷达、高分辨率遥感，但主要是经典数据集，需要进一步拓展不同遥感数据应用、不同行业应用.从网络参数看，最优隐藏层数集中于2～3层，且3层较多.受输入与输出大小影响，各隐藏层的节点数差异较大，幅度在50～500之间，部份研究尚未探讨节点数对分类精度影响；绝大多数学习率是0.01和0.1.从分类结果看，多数分类精度达到90%以上，大大超出常规目视解译、专家检验和多次纠正分类结果.从具体应用层面看,吕启等首次利用深度信念网络应用于极化合成孔径雷达图像(Radarsat-2)分类中，当层数为3、各隐含层节点数为64时，总体分类精度最高，达到77%，好于支持向量机与传统神经网络方法[14].陈雨时等[15]首次利用深度信念网络方法进行高光谱遥感图像特征提取，顶层采取逻辑回归的分类方法，研究提出纯光谱特征、空间特征、谱域-空域特征高光谱数据分类方法，研究提出的DBN-LR分类精度好于SVM方法.刘大伟等利用深度信念网络对美国佐治亚州亚特兰市北部一住宅小区的高分辨率影像(Resurs Dk1) 的6种地类进行分类研究[16].邓磊等利用深度信念网络对美国旧金山地区的NASA/JPL AIRSAR系统C波段极化SAR图像的6种地类进行分类研究，提取极化类、辐射类、空间类和子孔径类特征共267个作为DBN输入，人工均匀选取2×104个像素点作样本，研究表明分类特征增加提高分类精[17].李新国等则利用空间特征进行样本扩充，采用自编码器和主成分分析进行数据降维，利用DBN对高光谱的Salinas和PaviaU两个数据集，提高分类精度.每类地物选取约1 000个像素点，其中2/3样本用于无监督训练，1/3样本用于有监督微调；通过非下采样轮廓波变换提取纹理特征，同时作为DBN的输入，提高高分辨率遥感分类精度.当隐含层数为3，节点数为56时，总体精度与Kappa系数达到最大，分别为81.2%和77.2%[18].高鑫等提出一种基于改进的扩散平滑方法，利用图像的二阶偏导数和梯度共同控制扩散速度，并针对不同区域使用自适应扩散系数对高光谱图像进行去噪，再利用DBN对Indian Pines高光谱数据集进行分类，结果好于未去噪的DBN方法[19].3.2 卷积神经网络在遥感图像处理中的应用现状1989年LeCun等提出了一种用于字符识别的卷积神经网络LeNet-5[20]，该网络使用7层神经层，识别对象是MNIST手写字符库，识别结果达到了当时的顶尖水平[21].曲景影等在传统LeNet-5网络结构的基础上，引入ReLU激活函数，提出了基于矩阵乘法的卷积展开技术优化模型(matrix multiple CNN，MMCNN)，并应用于高分辨率遥感图像(quick bird)的5类对象识别.同时，探讨学习率、网络层数、各层滤波器数量和大小对分类结果影响.实验表明，学习率为0.01，卷积层和采样层为4，卷积核大小分别是21×21、17×17、卷积核数量6和12时效果最好，总体精度达到91.196%，优于其他方法[22].曹林林等把CNN应用于昆明城区2007年高分辨率遥感图像(quick bird)地表7种类型划分，总体精确达98.21%[23].陈文康把CNN应用于四川省丹棱县内无人机遥感影像农村建筑物识别研究发现，池化层置于归一层前面有利提高建筑物提取精度[24].杜敬先利用最大稳定极值区域对无人机遥感影像进行影像分割得到待识别目标子区，然后采用共7层CNN模型(1层输入层、2层卷积层、2层采样层、1层全连接层、1层输出层)对水体进行识别，识别率达到95.36%[25].王万国等基于Caffee框架实现了Faster R-CNN的多旋翼无人机和直升机巡检图像3类小型电力部件(间隔棒、防震锤、均压坏)识别，准确率达92.7%[26]，并探讨了随机失活比例、最大迭代次数、批处理尺寸、非极大值抑制前后区域保留个数对平均准确率均值影响.Liang等结合稀疏表示理论和CNN对Indian Pines和PaviaU两个高光谱数据集进行研究，探讨CNN最优配置结构[27].Scott等利用迁移学习和3种CNN网络(CaffeNet、GoogleNet、ResNet50)对高分遥感数据集进行研究，取得较好研究结果[28].为克服标签样本不足，采用数据扩充技术，主要对遥感原始图像进行水平、垂直镜像，分别对原始图像、镜像图像进行0°,7°,90°,97°,180°,187°,270°,277°等7个方向旋转.Nogueira等采用3种训练策略(全训练、微调、特征提取方法)对6类CNN(Overfeat,AlexNet,CaffNet,GoogleNet,VGG16,PatreoNet)进行3个遥感数据集研究，研究结果表明微调是最优训练策略，并取得这3数据集最好的分类精度[29].在CNN演化模型应用方面，Maggiori等利用全卷积神经网络(4层卷积层、1层去卷积层)对马萨诸塞州的建筑集进行建筑与非建筑2种类型分类，训练数据340 km2、测试数据22.5 km2，从精度与计算时间指标上，均好于传统方法[30].Fu等利用膨胀卷积(atrous convolution)、跳层结构(skip-layer structure)和条件随机场(conditional random fields)改进了全卷积神经网络，并应用于高分辨率遥感，取得较好结果[31].但是，全卷积神经网络没有利用低层卷积层特征，对小而复杂的地物识别时效果不佳.Wang等提出门控分割网络(gated segmentationnetwork，GSN)用于高分辨遥感图像语义分割[32].门控分割网络包含编码器和解码器两个部份.在编码器部份，采用了残差网络(ResNet-101)作为特征提取，在解码器部份，采用了熵控制模块(entropy control module，ECM)作为特征融合. 3.3 自动编码器在遥感图像处理中的应用现状林洲汉较早应用自动编码机进行高光谱数据特征提取，好于传统特征提取方法.并提出了一种基于PCA变换与像素邻域的空间信息占优的提取方法，研究表明，融合光谱特征与空间信息占优的特征所形成的空谱联合分类对分类精度改进是有效的[33].Liu等构建了wacDAE(小波深度自动编码器)对光学遥感图像进行山崩自然灾害分类研究，该网络先进行小波变换和去噪等预处理，包含1个输入层、2层隐藏层和1层输出层，隐藏层节点数固定为100.700张遥感图像作为训练集、500张遥感图像作为测试集.实验结果表明,wacDAE有利于山崩识别[34].阚希等利用层叠去噪自动编码器和风云三号卫星(FY-3A/VIRR)对青藏高原积雪进行识别，把10个光谱通道和4个地理信息要素作为输入层，采用三隐藏层结构(第1、2、3隐藏层单元数分别为80、10、3)和Softmax分类器对云、积雪、无雪地物进行识别，年平均精度达93.96%.研究指出根据青藏高原特征，需要进一步训练季节性的积雪判识的深度网络，以提高整体分类精度[35].张一飞等利用栈式去噪自动编码器和高分一号遥感对湖北省蕲春县土地覆盖8种类型进行分类，在自动编码器的基础上，对训练数据随机置0方式加入噪声，增强无监督训练过程的鲁棒性，实验结果表明，当隐藏层数目为2，每层单元数为180，去噪系数为0.2时分类性能最优[36].Wang等把主成分分析方法和导向滤波融合到自动编码器中，构建了GF-FSAE模型对高光谱数据集PaviaU和Salinas进行测试，实验结果该模型好于传统SAE和SAE-LR方法[37].4 深度学习用于遥感图像处理中存在问题与发展趋势4.1 算法理论的深入研究深度学习网络结构趋势向更深、更宽方向发展，但网络结构选取目前尚没有完善的理论依据.而网络结构是影响遥感图像分类精度的重要参数，如何找到最合适的网络结构？不同隐藏层对遥感图像特征提取的物理意义是什么？如何理解深度学习中各参数变化对分类结果影响?能否找到不同遥感数据源具备一定分类性能的网络结构？如何进一步进行遥感图像多任务问题解决，例如遥感图像描述与智能回答.这是迫切需要回答的问题.4.2 典型方法的应用与修正深度学习中典型方法在遥感领域应用有初步成果，一方面需要利用现有成果进行遥感图像处理规范建设.例如，如何均值处理、归一化、大小调整来进行遥感数据规范.另一方面，也要巩固现有成果进行技术标准化研究.如，使用修正的非线性激活函数ReLU函数解决训练速度慢；采取随机失活dropout技术和权重衰减方法防止过拟合问题；采用随机梯度下降方法解决梯度消失问题.同时，已有的优化模型可否直接应用于不同遥感数据源处理？若是借鉴，如何修改？改哪里？新的参数如何确定？若是重新设计，新网络结构是什么？各种网络如何合作并发挥各网络功能进行智能化处理？为什么这种结构可以用？如何更好人机合作提高遥感图像处理精度与效率？4.3 新模型的拓展与应用典型方法应用仅局限于经典几个数据集研究当中，实际应用成果较少，尚未见文献报道有新的模型应用于遥感图像处理中.如何将区域神经网络应用于遥感图像分类、定位以及相关物体检测，将有利于自然灾害监测、军事指挥等领域；如何利用递归神经网络以及长短时记忆模型的记忆功能，应用于遥感图像动态监测中，如何应用综合网络于不同遥感图像融合并提高识别精度?这些值得遥感领域学者进一步研究，拓展深度学习应用领域与研究方向.4.4 遥感大数据监测平台的建设由于遥感数据源丰富、获取速度快、更新周期短、应用范围广、时效性强，因此，针对某一行业特点，迫切需要建立行业统一遥感大数据监测平台，将海量多源异构遥感大数据集成到该平台中.一方面，加强用于训练与测试的遥感数据集建设，侧重研究遥感数据扩充技术，例如两个对抗深度网络可以产生各式各样的样本，提高训练与测试样本量，提高泛化能力.另一方面，探索小样本甚至零样本学习问题；探索有效的可并行训练算法，减少深度学习训练时间，必定促进全球尺度遥感大数据监测.参考文献：[1] 何国金，王力哲，马艳，等．对地观测大数据处理：挑战与思考[J]．科学通报，2015，60：470-478．[2] HINTON G E,SALAKHUTDINOV R R．Reducing the dimensionality of data with neural networks[J]．Science，2006，313(5786)：504-507．[3] RICHARDS J A,JIA X P．Remote sensing digital image 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遥感影像信息处理技术的研究进展
遥感影像信息处理技术的研究进展一、本文概述遥感影像信息处理技术是遥感科学领域的核心技术之一，随着遥感技术的快速发展，其在地理信息系统、环境监测、城市规划、灾害预警等多个领域的应用越来越广泛。
遥感影像信息处理技术的主要任务是对获取的遥感影像进行预处理、增强、解译和分类等处理，以提取出有用的信息。
近年来，随着深度学习、人工智能等技术的兴起，遥感影像信息处理技术也取得了显著的进展。
本文旨在全面综述遥感影像信息处理技术的研究进展，包括预处理技术、特征提取技术、分类技术、目标检测技术以及应用领域的最新发展，以期为相关领域的研究者和实践者提供有益的参考和启示。
二、遥感影像信息处理技术概述遥感影像信息处理技术是一种集成了多种学科知识的综合性技术，主要包括计算机科学、数学、物理学、地理学以及环境科学等。
其核心在于从各种遥感平台（如卫星、无人机、高空气球等）获取的遥感影像中提取有用的信息，以满足对地表、大气、海洋等自然环境的监测、评估和管理需求。
遥感影像信息处理技术主要包括预处理、图像增强、特征提取和识别、信息提取和应用等步骤。
预处理阶段主要对原始遥感影像进行辐射校正、几何校正等，以提高影像的质量。
图像增强则通过一系列算法，如直方图均衡化、滤波等，改善图像的视觉效果，提高后续处理的准确性。
特征提取和识别则是通过特定的算法，如边缘检测、纹理分析等，从图像中提取出关键信息，如地物类型、形状、大小等。
信息提取和应用阶段则是将前面步骤得到的信息进行整合和分析，以满足各种实际应用需求。
随着遥感技术的快速发展，遥感影像信息处理技术也在不断进步。
一方面，随着遥感平台的多样化和遥感数据的丰富化，遥感影像信息处理技术需要处理的数据类型和复杂度也在不断增加。
另一方面，随着计算机科学和人工智能技术的快速发展，遥感影像信息处理技术也在不断引入新的理论和方法，如深度学习、神经网络等，以提高处理的准确性和效率。
遥感影像信息处理技术是遥感技术的重要组成部分，其在环境监测、城市规划、灾害预警、资源调查等领域有着广泛的应用前景。
基于深度学习的高分辨率遥感影像解译技术研究
基金项目：江苏省自然资源厅科研课题项目；项目名称：深度学习技术在地表覆盖变化监测中的应用 方法研究。省属科研院所江苏省测绘研究所自主科研项目；项目名称：基于深度学习的影像自动解译 关键技术研究；项目编号：BM2018030。 作者简介：杨少敏（1980— ），男，湖北天门人，高级工程师，硕士；研究方向：测量工程，地理信息技术 应用等。
摘要：深度学习思想灵感来源于人脑视觉系统的层次化处理机制,与传统机器学习的最大不同就在于， 无须人工设计特征，由深度学习模型自动提取并进行训练。文章研究了基于深度学习的影像解译技 术，主要使用了基于预训练卷积神经网络的全卷积神经网络模型架构，构建了基于深度学习的影像解 译框架，从模型的构建、样本库设计、模型训练验证等方面进行了分析和研究，实现了一套基于深度学 习的影像解译技术流程，为新型基础测绘和自然资源要素提取等应用提供了技术支撑。 关键词：深度学习；影像解译；全卷积神经网络 中图分类号：P208 文献标志码：A
（2）模型迁移能力强。深度学习在进行具备小数
据量的领域或任务时，可以基于相近领域或任务的大 数据进行预训练，采用小数据量的领域 学习。
（3）无须人工设计特征。深度学习与传统机器学 习的最大不同就在于，无须人工设计特征，由深度学 习模型自动提取并进行训练，因此可以避免大量的特 征工程工作以及人为设计对训练精度的影响。
文章研究了基于深度学习的影像解译技术主要使用了基于预训练卷积神经网络的全卷积神经网络模型架构构建了基于深度学习的影像解译框架从模型的构建样本库设计模型训练验证等方面进行了分析和研究实现了一套基于深度学习的影像解译技术流程为新型基础测绘和自然资源要素提取等应用提供了技术支撑
第4期 2020 年 2 月
深度学习采用卷积神经网络将像素特征转化为 边缘特征，再转化为基元特征，最后转化为训练目标 的特征，形成分类器，流程如图 1 所示。 1 全卷积神经网络模型构建 1.1 卷积神经网络
基于无监督深度表征学习的遥感影像变化检测
02
无监督深度表征学习概述
深度学习基本原理
神经网络结构
深度学习基于神经网络，由多个 神经元组成，每个神经元接收输
入信号并产生输出信号。
反向传播算法
在训练神经网络时，通过反向传播 算法调整网络权重，使得网络输出 与目标输出之间的误差最小化。
梯度下降优化算法
梯度下降是一种常用的优化算法， 用于最小化网络损失函数，通过迭 代更新网络权重来逐渐降低损失值 。
评估方法
为了更加客观地评估模型性能，我们采用了混淆矩阵（Confusion Matrix）和PR曲线（Precision-Recall Curve）等方法。混淆矩阵可以清楚地展示模型在不同类别上的预测情况，而PR曲线则可以直观地展示模型在不 同阈值下的性能。
实验结果与分析
结果展示
通过对比实验，我们发现基于无监督深度表征学习的变化检测方法在准确率、查 全率、查准率和F1分数等指标上均取得了较好的性能。与其他主流方法相比，我 们所提出的方法在某些指标上具有显著的优势。
参考文献
像素级变化检测
通过比较两张遥感影像中相同地理位置的像素值，判断其 是否发生变化。常用方法包括阈值法、回归分析、主成分 分析等。
特征级变化检测
先从遥感影像中提取特征，再根据特征的变化情况判断地 物是否发生变化。常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
区域级变化检测
以像素或特征为基础，将它们组合成不同的区域，再对区 域的变化情况进行检测。常用的方法包括区域生长、聚类 、图割等。
实验设置
在实验中，我们采用了双流网络结构，将空间和时间信息分别处理，并使用自 编码器进行特征学习。为了增强模型的泛化能力，我们在训练过程中使用了数 据增强技术，如随机裁剪、旋转等。
无人机遥感影像处理中的目标识别与跟踪技术研究
无人机遥感影像处理中的目标识别与跟踪技术研究随着无人机技术的迅速发展和广泛应用，无人机遥感影像处理已经成为了现代地理信息系统（GIS）和环境监测的重要手段之一。
在无人机遥感影像处理中，目标识别与跟踪技术的研究和应用对于地质灾害预警、城市规划、农业环境监测等领域具有重要意义。
目标识别是无人机遥感影像处理的关键环节之一。
通过目标识别技术，可以从遥感影像中自动地提取并识别出感兴趣的目标，如建筑物、道路、水体等。
目标识别的基本步骤包括图像预处理、特征提取和目标分类。
首先，对遥感影像进行预处理操作，包括图像去噪、增强和几何校正等，以提高图像质量。
然后，利用特征提取方法从预处理后的图像中提取目标的特征信息。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
最后，利用机器学习算法对提取出的特征进行分类，从而实现目标的自动识别。
在目标识别技术的研究中，深度学习算法的应用日益广泛。
深度学习算法可以通过训练大量的样本数据，自动从图像中学习到特征表示和分类器。
卷积神经网络（CNN）是深度学习中一种常用的网络结构，通过多层卷积和汇聚层，可以有效地提取图像的局部特征和全局特征。
在目标识别中，可以利用已经训练好的CNN模型，或者自行构建和训练网络模型来实现目标的识别。
目标跟踪是无人机遥感影像处理中另一个重要的研究内容。
目标跟踪技术可以实时地追踪在连续帧图像中出现的目标，并预测目标的未来位置。
目标跟踪通常可以分为两类：单目标跟踪和多目标跟踪。
在单目标跟踪中，目标与背景的分离是关键问题之一。
常用的方法包括基于像素级相似度的相关滤波器和基于结构的目标跟踪方法。
而在多目标跟踪中，需要对同一场景中的多个目标进行同时追踪。
多目标跟踪的难点在于解决目标之间的相互遮挡和交叉问题。
常用的方法包括基于卡尔曼滤波器的目标跟踪和基于图像分割的多目标跟踪方法。
在无人机遥感影像处理中，目标识别与跟踪技术的研究还面临着一些挑战。
首先，由于无人机遥感影像具有高分辨率和大数据量的特点，需要处理的数据量较大，对计算资源和存储空间有较高的要求。
湖泊生态水位计算新方法与应用
湖泊生态水位计算新方法与应用全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：湖泊是自然界中重要的水域系统，对于维持生态平衡和生物多样性起着至关重要的作用。
湖泊的水位是湖泊生态系统中最基本的参数之一，对于湖泊生态系统的稳定运行和生物群落的发展具有重要意义。
准确地计算湖泊的水位对于湖泊生态系统的研究和管理至关重要。
传统的湖泊水位计算方法主要依赖于实地测量和数学模型，这种方法需要大量的人力物力和时间成本。
而且，在实际操作过程中，由于受到多种因素的影响，往往难以做到精准计算。
寻求一种新的湖泊水位计算方法是当务之急。
近年来，随着信息技术的发展，人工智能和大数据技术已经在各个领域得到广泛应用，为湖泊水位计算提供了新的可能性。
基于人工智能和大数据技术的湖泊水位计算方法可以通过大规模的数据积累和高效的算法计算，实现对湖泊水位的精准预测和计算，从而为湖泊生态系统的研究和管理提供重要支持。
基于人工智能和大数据技术的湖泊水位计算方法主要包括以下几个步骤：通过传感器网络和遥感技术收集湖泊水文数据、环境数据和气象数据等多源数据，构建一个完整的湖泊水文环境信息数据库。
利用人工智能技术中的机器学习算法和深度学习算法，对湖泊水位与各种环境因素之间的关系进行建模和学习。
通过对历史水文数据的分析和学习，建立了湖泊水位与环境因素之间的复杂非线性关系模型。
然后，利用已建立的模型，结合最新的实时数据，采用高效的计算算法，实现对湖泊水位的实时预测和计算。
通过对实时数据的分析和处理，可以迅速准确地计算出湖泊当前水位，并对未来水位变化进行预测。
将实时水位数据与历史水文数据进行比对和分析，验证所建立的水位计算模型的准确性和可靠性。
通过长期的实际应用和验证，不断优化和改进水位计算模型，提高水位计算的精度和稳定性。
一是提高了水位计算的精度和准确性。
通过大规模数据的积累和人工智能算法的学习，可以更好地理解湖泊水位与环境因素之间的复杂关系，实现对水位的精准预测和计算。
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基 于深 度 学 习 的无 人 机 遥 感 影 像 水 体识 别
杜 敬
（ １ ． 东华理工 大学测绘工程学 院 ， ３ ３ ０ ０ １ ３ ， 南 昌； ２ ． 流域生态与地理环 境监测 国家测绘地 理信息局重点实验 室 ， ３ ３ ０ ０ １ ３ ， 南 昌） 摘要： 针对无人机 遥感影像分辨 率高、 信 息量大 易造成错分 、 漏分现 象， 导致识别分类精度 不高的 问题 ， 采 用一
ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ． Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ａ ｃ ｃ ｕｒ ａ ｃ ｙ ｏ ｆ ｗａ ｔ ｅ ｒ ｉ ｄｅ ｎ ｔ ｉ ｉｃ ｆ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ， ｗｅ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ａ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ
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２ ０ １ ７年 ２月
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原图支持向量机法面向对象法本文方法图7ie51效果对比图漏分错分现象优于目前主流水体识别方法证明4总结了深度学习在无人机遥感水体识别中的可行性本文针对无人机遥感影像分辨率高信息量对遥感水体分类识别领域等相关工作提供参考价大而导致信息识别提取精度不高的问题引入深值
第３ ５卷
第１ 期
江
西
科
学
种 基 于 深 度 学 习的 水 体 识 别 方 法 进 行 无 人 机 遥 感 影 像 水 体 识 别 。该 方 法 首 先 选 取 大 量 样 本 训 练 并 构 建 深 度
卷积神 经 网络模型 （ Ｄ Ｃ Ｎ Ｎ） ， 然后利 用最 大稳 定极 值 区域 （ ＭＳ Ｅ Ｒ） 对无人机 遥感影 像进行 分割得 到待 识别 目 标 子 区， 最后根 据深度卷积神经 网络模 型对分割后影像 目标进 行水体识 别 ， 并且将 识别结果 与 目前 常用方 法 进行 比较。实验结果表 明， 该方 法能有效 识别水体 目标 ， 减 少错分 、 漏分现 象， 提 高识别精度 ， 优 于其他方 法。 关键 词 ： 深度 学习 ； 卷积神 经 网络 ； 无人机 遥感 ； ＭＳ Ｅ Ｒ； 水体识别
Ｄ Ｕ Ｊ ｉ ｎ ｇ ’ （ １ ． Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｇ ｅ ｏ ｍ ａ ｔ ｉ ｃ ｓ ， Ｅ ａ ｓ ｔ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， ３ ３ ０ ０ １ ３ ， Ｎ ａ ｎ ｃ ｈ ａ ｒ ｅ ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｃ ｔ ｅ ｄ ｔ ｏ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｔ ｈ ｅ ｗ ａ ｔ ｅ ｒ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｉ ｆ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｂ ｙ ｃ ｏ ｎ ｖ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｌ ａ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ（ Ｄ Ｃ Ｎ Ｎ） ．