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基于形态稀疏协同表示的高光谱遥感图像分类
本成果属于高光谱图像信息处理技术，为高光谱遥感图像分类方法。首先对高维高光谱图像提取第一主成分特征图，并利用结构元素对主成分特征图进行多维的空间结构特征提取，结合提取的形态学特征与原始光谱特征，利用联合稀疏表示算法将同一空间区域中的像元联合进行稀疏系数矩阵的求解，最终通过最小残差判断准则确定像元类别。这种方法有效地并且充分的挖掘了高光谱遥感图像中的空间信息、形态信息和光谱信息。考虑到稀疏表示方法在迭代求解稀疏向量时的耗时性与对非线性数据的不可分性，进一步提出了基于差分形态学核协同表示的高光谱遥感图像分类算法。该成果方法通过核化的协同表示分类算法避免了优化求解的耗时性，同时克服了高维特征空间下数据的线性不可分性。算法首先通过差分形态学方法在高光谱遥感图像的主成分分析图上进行空间特征提取，并通过核变换方法将新特征字典投影到高维的线性核特征空间，最后利用核化协同表示算法的高效性对高光谱图像进行分类。
主要技术指标
University of Pavia 通过 ROSIS-03 传感器记录，该图像捕获了意大利帕维亚的帕维亚大学周围的市区。图像尺寸为 610×340×103，空间分辨率为 1.3 m / 像素，光谱覆盖范围为 0.43 至 0.86μm。该图像考虑了九个类别。其具有 42776 个标记样本。每类取 50 个有标记样本共 450 个样本作为训练样本。
请参阅表 1，本方法提出的高光谱图像分类方法，相比于传统分类器 SVM，OA 提高了约 18%；相比于 JSRC，OA 提高了约 5%；同时参阅表 2，展示了本成果方法的时间运行效率与相关方法的比较。该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果。
表 1 PaviaU 数据集上对比实验结果
表 2 不同数据集上时间运行对比实验结果
西安电子科技大学
2023-03-14
基于区域变化率的遥感影像接缝线优化方法
本发明提供一种基于区域变化率的遥感影像接缝线优化方法，包括步骤：计算待优化接缝线涉及的 左、右数字正射影像间重叠区域像素的差值矩阵；分别对待优化接缝线涉及的左、右数字正射影像的重 叠区域进行影像分割，并获得各分割区域的变化率；根据各分割区域的变化率确定待优化接缝线的优选 区域，并根据确定的待优化接缝线的优选区域优化重叠区域像素的差值矩阵；根据优化后的重叠区域像 素的差值矩阵以及待优化接缝线的起点和终点，对待优化接缝线进行优化。本发明适用于数字正
武汉大学
2021-04-14
基于路径追踪的遥感影像 Bowtie 效应纠正方法
一种基于路径追踪的遥感影像 Bowtie 效应纠正方法，包括进行插值，使经纬度数据与原始影像具 有相同的分辨率；根据卫星的升降轨方向和扫描方向确定第一个纠正像元的搜索起点，设定对纠正影像 进行重采样的顺序，依次采用路径追踪的方式定位纠正影像的每个像元在原始影像中的位置，即搜索其 在插值后的经纬度格网中的位置，获得与纠正影像像元最邻近的若干个采样点用于灰度重采样来去除影 像的重叠现象。本方法计算效率好，充分利用原始影像信息，是一种严格的高精度中低
武汉大学
2021-04-14
一种基于纹理基元的遥感图像分类方法
本发明公开了一种基于纹理基元的遥感图像分类方法，包括：·741·选取典型地物的遥感图像作为第一训练集和第二训练集；提取第一训练集中同类地物图像的邻域特征向量并聚类形成纹理基元，不同地物的纹理基元组成纹理基元字典；利用纹理基元字典对第二训练集中图像的邻域特征向量进行标记，并对中心像素进行分箱，统计各个图像的中心像素-纹理基元二维联合分布，形成纹理模型库；将待分类的图像划分成超像素，经拉普拉斯校准后统计各超
华中科技大学
2021-04-14
一种海浪斜率分布的微波散射遥感方法
本发明公开了一种海浪斜率分布的微波散射遥感方法，包括以下步骤：
(1)利用一个小入射角 360°旋转的波谱仪发射电磁波对海洋表面进行探测，获取随入射角θ和方位角φ变化的后向散射系数σ0(θ,φ)
(2)海浪斜率用四阶 Gram-Charlier 级数表达，根据该 海 浪 斜 率 利 用 准 镜 像 散 射 原 理 计 算 出 模 拟 值 ( θ ,φ)
(3)利用(1)中的实测数据σ0(θ,φ)和(2)中的模拟值( θ , φ ) 在 入 射 角 θ 和 方 位 角 φ 上 进 行 二 维 拟 合 ， 可 以 得 出Gram-Charlier 中的 7 个参数，将参数带入四阶 Gram-Charlier 级数中就能完整地刻画某一测量点海浪斜率分布。
本发明第一次使用微波散射的方法，反演出某一测量点的准高斯的海浪斜率概率密度分布。这一发明，对研究海浪的生成、成长、消衰以及传播机制，海气界面的湍流交换过程，定量提取海面粗糙度等具有重要意义。
华中科技大学
2021-04-11
大数据产品
鹏博士深耕云计算、网络SDN、自然语言处理、情感分析、图像理解，专注大数据的采集存储和信息挖掘，致力于提升各行业的大数据技术创新能力，通过全面的信息可视化、精准营销、新媒体数据挖掘、人群画像等为政务、工业、金融、医疗、交通、建筑、公安等各行业的合作伙伴提供一揽子的大数据解决方案，帮助企业实现增效降损，提高业务能力
鹏博士电信传媒集团股份有限公司
2021-02-01
鄱阳湖区洪涝灾害遥感动态监测系统
本系统针对鄱阳湖区洪涝灾害发生特点、水文特征以及全省防灾减灾和社会发展的需要开展研究，采用多平台遥感资料和GIS技术相结合，根据鄱阳湖流域降水对鄱阳湖水位的特征研究，建立湖体水位高程模型（WDEM），解决了鄱阳湖高分辨率数据难以获取，鄱阳湖湖盆结构复杂的技术难题；建立的鄱阳湖水位流域降水预测模型，解决了云天状况下气象卫星资料难以识别时洪涝灾害的检查预测技术。为洪涝灾害的预测预警研究提供了新的方法和途径。项目成果已在水利、气象、防灾减灾、湿地保护、农业开发与利用、农业规划等领域得到了应用，并为政府防汛减灾决策提供了科学依据，取得显著的社会、经济与生态效益。
江西师范大学
2021-05-05
一种遥感影像圆形油罐自动检测方法
本发明公开了一种遥感影像圆形油罐自动检测方法，首先，对遥感影像进行 MHC 视觉显著变换得 到视觉显著图，再经过数学形态学增强，得到增强视觉显著图，利用 hough 变换在增强视觉显著图上圆 检测，得到疑似油罐区域；然后，对遥感影像进行 turbopixels 过分割，根据特征合并分割块，根据似圆 特征，得到疑似油罐区域；最后，结合由 hough 检测结果和似圆特征检测结果，利用油罐圆心与半径关 系和多特征进行 SVM 分类，过滤掉同心圆和非油
武汉大学
2021-04-14
基于大数据的体质健康数据采集及挖掘技术
基于物联网的无接触数据感知技术、体质测试与运动行为数据采集等技术，采集评估测试对象的体质健康行为数据，并建立行为健康数据库。基于健康行为大数据，结合已有的体质检测指标、医学筛查指标和人体运动指标，通过标签建模构建个人数据画像，通过机器学习算法实现将健康行为数据从低阶数据到高阶数据质的飞跃。
一、项目分类
关键核心技术突破
二、成果简介
聚焦全民健康,尤其是青少年体质健康的提升，融合人工智能、物联网、云计算、移动互联网、大数据等新一代信息技术，以健康失衡状态的动态辨识与健康自主管理为主攻方向，构建以信息科技为引领的一体化健康服务管理体系。通过非二代设备的智慧化升级技术开发智慧化设备，并进一步构建智慧化场景。基于物联网的无接触数据感知技术、体质测试与运动行为数据采集等技术，采集评估测试对象的体质健康行为数据，并建立行为健康数据库。基于健康行为大数据，结合已有的体质检测指标、医学筛查指标和人体运动指标，通过标签建模构建个人数据画像，通过机器学习算法实现将健康行为数据从低阶数据到高阶数据质的飞跃。建设运动康复处方库、健康行为评价体系与健康行为风险预警模型，基于控制论、行为科学等理论方法构建健身指导决策支持系统，形成基于“大数据”的健康行为决策技术体系。
西南交通大学
2022-09-13
数据库数据分析与深层信息挖掘技术
采用人工智能技术对数据库进行数据分析与深层信息挖掘的计算机软件系统（RoboMiner），主要用于对数据库中的进行数据分析，从中提取隐含的深层信息，为企事业建立新的业务模型和为决策提供支持。数据库数据分析与深层信息挖掘技术也是海量信息处理的基本工具，其应用场合极为广泛，前提是数据的积累。我们可根据用户的业务要求及其数据库的数据特点来为用户开发专用的软件系统。技术水平及指标 ·具备数据挖掘的基本功能：数据予处理，挖掘、结果表达与管理。
南开大学
2021-04-14