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基于深度学习的高分卫星数据水体提取研究

发布时间:2021-07-09 23:26
  高分辨率遥感卫星技术的发展对我国高分辨率对地观测水平的提升起到了巨大的推动作用,其中高分系列卫星的发射与应用使得我国在资源监测、农业估产、灾害管理等方面都获得了更高精度的数据源。在遥感影像中应用最为广泛的一大方面就是水资源管理,高分辨率的遥感卫星数据可以提供高精度的水资源信息,这对水资源的监测、洪涝灾害事件的管理等都可以起到巨大的推动作用。目前,针对遥感影像水体提取的算法众多,但是传统的水体提取方法不仅存在局限性,而且在处理海量的遥感信息时也显得越来越吃力。另外,由于高分遥感卫星数据波段分布、纹理信息等均不同于其他遥感数据源,一些传统的水体提取算法并不适用于高分系列卫星数据。针对以上问题,本研究将遥感影像光谱特征融入到深度学习卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的算法中,提出适用于高分一号卫星数据水体提取的卷积神经网络。首先,我们提出基于Xception的卷积神经网络来识别鄱阳湖地区的水体,并将其结果与常用的归一化差分水体指数(NDWI)、监督分类中常用的最大似然法、最小距离法、马氏距离法以及非监督分类中的K均值法和ISODATA法结果进行对... 

【文章来源】:南京信息工程大学江苏省

【文章页数】:74 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于深度学习的高分卫星数据水体提取研究


技术流程图

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南京信息工程大学硕士学位论文12图1显示了鄱阳湖流域的河流分布。由于鄱阳湖流域大部分水体分布在北部地区,我们在北部区域选择了一个感兴趣区,包含了鄱阳湖流域的大部分的水体,以这个区域为例比较不同方法的水体识别效果。由于季风降水的影响,鄱阳湖在干湿季节的空间分布变化较大。因此,我们分别选取夏季和冬季的影像来评价所使用模型的水体识别效果。图2.1研究区概况2.2数据2.2.1数据介绍2.2.1.1遥感卫星数据高分一号卫星于2013年4月在酒泉卫星发射中心成功发射,它是我国高分辨率对地观测系统的第一颗太阳同步低轨遥感卫星。作为新一代高分辨率对地观测系统,它为我国准确、高效地获取大范围地表覆盖信息提供了大量优质的数据。高分系列卫星包含了多光谱、高光谱以及微波遥感卫星数据,具有太阳同步轨道、地球同步轨道等多种类型。从高分一号到高分七号,构成了一个具有高时空分辨率和光谱分辨率的对地观测系统。至今为止,高分一号卫星已提供了大量高质量的遥感数据,为我国的资源监测、精准农业以及自然灾害的监测提供了高精度的数据支持。

卷积,信息工程,硕士学位,论文


膨胀卷积结构(a:普通卷积;b:步长为1的卷积;c:膨胀卷积)


本文编号:3274699

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