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魏立飞: 作品数：17 被引量：103H指数：6; 供职机构：湖北大学资源环境学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金教育部重点实验室开放基金干旱气象科学研究基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术天文地球轻工技术与工程农业科学更多>>

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遥感影像融合的自适应变化检测被引量：15: 2010年; 提出一种基于影像融合和自适应阈值选择的遥感影像变化检测方法。首先利用经过改进的融合技术对原始数据的差值影像和比值影像进行处理,构造融合影像,在该融合影像的基础上进行自适应迭代运算得到初步变化阈值范围,然后通过分析阈值范围两侧影像像元的离散程度,求解最终的阈值范围,从而得到更优变化阈值,提取变化区域。实验结果表明,本文方法的检测精度优于传统的变化检测方法,同时具有一定的稳定性和智能性。; 魏立飞钟燕飞张良培李平湘; 关键词：变化检测影像融合自适应选择

基于MSE模型的高分辨率遥感图像变化检测被引量：2: 2013年; 目前,传统高光谱分辨率遥感图像变化检测方法大多基于单一特征信息进行处理,没有综合影像所有特征信息,难以检测出完整的变化信息。为此,提出了一种基于多特征流形嵌入模型(multiview spectralembedding,MSE)的高分辨遥感图像变化检测方法,利用该模型对图像特征变化信息向量中所有的变化信息进行融合,获得完整的检测结果。实验结果表明,本文方法的检测精度好于传统的变化检测方法,并且稳定性良好。; 魏立飞王海波; 关键词：高分辨率图像变化检测特征向量

优化CARS结合PSO-SVM算法农田土壤重金属砷含量高光谱反演分析被引量：25: 2020年; 土壤重金属污染是由于人类活动导致重金属物质大量残留在土壤中,超过土壤环境承载力,这种现象将造成土壤质量退化、生态环境恶化。高光谱遥感可以实现图谱合一,能有效地识别出土壤中不同元素的异常情况。为实现农田土壤重金属高效、准确监测,提出了一种特征提高型竞争性自适应重加权算法(CARS)选取特征波段的粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)农田土壤重金属砷(As)含量高光谱估测分析方法。利用CARS对暗室实测光谱值进行粗选;利用一阶导数(FD)、高斯滤波(GF)、归一化(N)进行特征提高;在特征精选阶段利用皮尔逊相关系数(PCC)求取预处理后的光谱指标与土壤重金属As之间的相关系数,获取相关性大于0.6的波段作为特征波段;最后利用PSO对SVM所选择的核函数σ和正则化参数γ进行优化,以均方根误差(RMSE)作为适应度函数,通过迭代最优适应度得到SVM最优参数值。选择江汉平原典型区域洪湖市燕窝镇的土壤为研究对象,预测结果表明基于PSO-SVM算法其验证集的决定系数R 2为0.9823,均方根误差RMSE为0.5216,平均绝对误差MAE为0.4164。主要结论如下:PSO算法优化SVM参数,通过迭代更新个体极值和群体极值,可以迅速获取全局最优解,与支持向量机回归(SVMR)和随机森林回归(RFR)相比,在预测精度有了较大的提高;特征提高型CARS算法可以有效剔除无关信息,提高相关性,且选取波段少,模型简单,大大提高了效率;可以实现土壤污染预警、满足精准农业需求、为后期重金属污染土地生态修复提供数据基础。; 袁自然魏立飞张杨熙余铭闫芯茹; 关键词：高光谱遥感

空-谱融合的条件随机场高光谱影像分类方法被引量：18: 2020年; 高光谱遥感数据具有光谱信息丰富、图谱合一的特点,目前已经广泛地应用在对地观测中。传统的高光谱分类模型大多过分依赖影像光谱信息,没有充分利用空间特征信息,这使得分类精度还有很大的提升空间。条件随机场是一种概率模型,能够较好地融合空间上下文信息,在高光谱影像分类中已经得到越来越多的关注,但大部分条件随机场模型存在超平滑的现象,会导致影像细节丢失。针对该问题,本文提出了一种优化融合影像空-谱信息的高分辨率/高光谱影像分类方法,该方法将影像的纹理信息与原始光谱信息进行融合,利用SVM分类器对其进行预分类,并将各类概率定义为一元势函数,以融合空间特征信息;然后将空间平滑项和局部类别标签成本项加入二元势函数中,以考虑空间背景信息,并保留各类别中的详细信息。最后,通过两组的高分辨率/高光谱影像数据进行试验。结果表明,与SVM算法、传统的条件随机场方法和面向对象的分类方法相比,本文提出的算法在整体分类精度上分别提高了10%、9%和8%以上,同时在保持地物边缘完整性、避免“同谱异物”与“同物异谱”的现象方面有较明显的优势。; 魏立飞余铭钟燕飞袁自然黄灿; 关键词：高光谱遥感影像条件随机场影像分类

基于CRF模型的高分辨率遥感影像变化检测被引量：5: 2017年; 针对传统高分辨率遥感影像变化检测方法大多直接利用光谱信息进行计算,导致检测精度不高的缺陷,提出了一种基于条件随机场模型(CRF)的高分辨率遥感影像变化检测方法。该方法利用CRF模型融合差值影像的光谱项和空间项,在融合过程中,引入EM迭代策略不断更新影像检测结果,提高变化检测精度。试验结果表明,本文方法的分类精度好于传统方法,并且稳定性良好。; 魏立飞牟紫微王晓燕王晓燕; 关键词：高分辨率遥感影像变化检测 CRF模型迭代计算

基于光谱特征的真伪纸币差异分析被引量：2: 2013年; 科学、严谨的纸币真伪鉴别方法是遏制假钞流通的有效途径和重要手段。随着科技的进步,许多创新鉴别技术不断涌现,其中基于光谱特征的检测技术因准确、高效而被逐渐推广应用。利用光谱反射率特征能有效地区分背景、干扰物与真实目标,其在医疗、军事、食品检测等方面都取得了良好的应用效果。本研究利用真伪纸币的光谱差异性对纸币真伪进行鉴别分析。首先,利用尺度不变特征转换(SIFT)算法提取真、伪纸币的图像特征点,获取描述符幅值较大的特征点,通过测量比较真伪纸币特征点的光谱信息差异,对纸币进行真伪鉴别。; 曹丽琴魏立飞丁景峰; 关键词：SIFT 特征点光谱

基于像素分布的自适应阈值分割模型应用于印刷图像缺陷检测的研究被引量：3: 2013年; 为了解决传统印刷图像缺陷检测算法检测精度不足的问题,本研究提出了一种采用基于像素分布的自适应阈值分割模型的印刷图像缺陷检测算法。该算法充分利用印刷图像像素间的相互关系,利用自适应迭代运算确定图像缺陷阈值,提取图像缺陷区域。实验证明,利用该模型能准确地检测出印刷图像缺陷,可以有效地运用在印刷复制过程中的图像的检测环节中。; 魏立飞李情芸; 关键词：自适应阈值印刷图像

基于洪水过程的农业洪灾变化遥感快速评估模型及其应用被引量：7: 2017年; 洪涝灾情的准确测度需要同时兼顾淹没区的面积大小和淹水时长信息。利用淹没区内由水和作物等多种地物所组成的"复合水体"不同于水体的波谱时间变化特性,将不同洪灾时期的水体指数和植被指数进行信息复合,以有效凸显水体和洪涝淹没区之间的影像差异,据此进行了灾初期、峰期和中后期等3个时次受淹范围的有效识别。在此基础上,根据洪涝灾情随着淹没时长而加重以及灾区内淹水时长非均匀分布的特性,建立基于淹没时长的受淹面积不等权参与的洪灾扩展动态度指数(Variation Index of Flood,VIF)和区域灾情比较指数(Comparison Index of Flood Disaster,CIFD)两种模型,并将模型应用于鄱阳湖区2016年夏季农业洪涝灾害的时空变化遥感监测。结果显示,应用上述两种模型不仅可以准确获取鄱阳湖区本次农业洪涝灾情的演变趋势,而且能够方便地对比分析区域内不同地方的受灾程度。鄱阳湖区在2016年6月23日~7月25日期间的洪涝灾情具有由弱增强再趋弱的特征,其VIF指数由初始阶段(6月23日~7月9日)的3.75降至后续阶段(7月9日~7月23日)的1.29;鄱阳县是研究区内受灾最严重的区域,其CIFD指数值居于研究区内各受灾县市之首,该县受灾总面积以及多次被淹的灾区面积均高于其他县市。; 汪权方孙佩孙佩王新生王渊袁琳王渊袁琳陈志杰徐慧陈志杰

多波段信息融合的遥感影像变化检测被引量：4: 2014年; 传统遥感影像变化检测方法大多基于单波段信息,难以完整检测影像的变化信息。针对该问题,提出了一种基于马尔可夫随机场模型(MRF)的多波段遥感影像变化检测方法,利用MRF模型融合所有波段的变化信息。在求解MRF模型参数的过程中,引入MoLC与EM混合模型进行迭代计算。实验结果表明,本文方法的检测精度优于现有的变化检测方法,并且稳定性良好。; 魏立飞钟燕飞张良培李平湘; 关键词：遥感影像变化检测 MRF模型能量函数信息融合

基于XGBoost特征选取和迭加权相关权重矩阵的高分五号遥感影像变化检测被引量：1: 2020年; 提出一种基于迭加权相关权重矩阵(IR-CWM),使用XGBoost机器学习模型训练选取特征变化波段,训练预测变化检测结果的方法(IR-CWM-XGB).以国产高分五号(GF-5)高光谱遥感影像为数据源,经过预处理后,通过迭代加权得到迭加权相关权重矩阵(IR-CWM),然后经过XGBoost算法选取特征波段,选取随机样本进行模型训练,使用最终模型生成变化的结果.实验结果表明:本研究方法与变化矢量分析(CVA)变化检测方法、主成分变化矢量分析(PCA-CVA)变化检测方法、迭加权多元(IR-MAD)方法、卷积神经网络(CNN)等方法进行对比,本研究方法变化检测结果的Kappa系数和总体精度较高,误检率较低.; 魏立飞张杨熙尹峰黄庆彬; 关键词：变化检测

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