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伊犁河流域多特征遥感影像水体识别研究

发布时间:2021-08-14 02:09
  航空航天技术和遥感传感器不断的发展和进步,使遥感大数据的有效管理和应用面临着新的机遇和挑战。遥感影像水体识别是对海量卫星影像资源的一种处理和应用,传统方法为获取较好的精度较为费时费力,人工智能领域图像处理技术的进步,推动了遥感领域多光谱影像处理的进步。将深度学习运用于卫星影像中对新疆伊犁河流域水体信息进行提取的研究,为水资源信息监测提供数据支撑,能实现及时的水体生态分析与风险预警,对伊犁河流域的环境演变和水资源保护、开发和合理利用的可持续发展研究具有现实意义。本文旨在研究人工智能领域的深度学习技术在遥感影像水体识别方面的应用,针对遥感领域的需求,对深度学习模型和结构进行改进和优化,构建适用于遥感影像的水体识别智能模型。主要工作包括:(1)通过研究和分析,结合使用扩展的多种特征,同时增强图像来提高模型的稳定性。针对而遥感影像维度较高,而DBN模型难以对高维图像做全尺寸衡量的缺点,设计了一种特征扩充方法,相较于复杂的模型修改显得简单有效。(2)对于多阶段方法中特征构建和选取存在瓶颈的现象,提出一种基于双向长短时记忆网络(BiLSTM)与改进的卷积神经网络(Modified-CNN,M-CN... 

【文章来源】:新疆大学新疆维吾尔自治区 211工程院校

【文章页数】:57 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

伊犁河流域多特征遥感影像水体识别研究


影像数据示意图

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新疆大学硕士研究生学位论文s WI spec_r F NDWI ,MNDWI , ,Value为了利用像元间的局部空间规律,使用 3*3 的灰度段组合假彩色图像的灰度值作为原始光谱信息,与征。 0 1 9F gray , ,gray spec 0 WIsF F ,F提取研究剖面(EMAPs)特征提取是为了得到遥感影像的不同属取的基本结构如下图 2-2。

模型对比,新疆大学,算法分类,固定比例


新疆大学硕士研究生学位论文对比分析据与测试数据设置为 2:1 的固定比例,使用邻,验证不同模型对于实验结果的影响。 DBN 模 型 对 比 了 传 统 的 机 器 学 习 模gression,LR)算法分类、K 最近邻(k-Near (Backpropagation,BP)算法和支持向量机95.55%VM


本文编号:3341554

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