陆冬华 作品数:54 被引量:67 H指数:5 供职机构: 核工业北京地质研究院 更多>> 发文基金: 中国地质调查局地质调查项目 中国人民解放军总装备部预研基金 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 天文地球 自动化与计算机技术 航空宇航科学技术 农业科学 更多>>
高光谱传感器CASI与SASI支持下的水体精准提取 被引量:5 2016年 针对水环境监测的实际需求,研究选用具有cm级空间分辨率和nm级光谱分辨率的机载航空高光谱成像仪CASI和SASI数据,在380-2 450 nm光谱范围内,提出了一种水体精准提取综合模型,建立了一种适用于CASI和SASI数据的水体提取方法体系。有效地解决同谱异物、阴影遮挡和地形起伏等问题,经与七种常规提取方法对比验证,提取精度达到98.41%,κ系数达到0.97,在目视效果和制图精度上,都显著高于传统方法,实现了精准提取水体的目标。 张东辉 赵英俊 陆冬华 裴承凯 秦凯关键词:高光谱遥感 水体提取 一种用于水铝矿信息提取的高光谱影像处理方法 本发明属于高光谱影像处理方法,特别是涉及一种用于水铝矿信息提取的高光谱影像处理方法。它包括:步骤一,预处理;步骤二:采样,对波段在1355nm,1445nm,1490nm,1520nm,1550nm,1625nm,177... 杨燕杰 赵英俊 武鼎 宗自华 张川 陆冬华 钱坤 车永飞 叶发旺 李瀚波 高仉生 吴文欢文献传递 机载高光谱测量地面同步数据管理系统的实现 2017年 针对开展机载高光谱测量项目中,地面同步数据管理新需求,建立了地面同步数据管理系统。引入系统动力学原理,通过分析机载高光谱测量的七大子系统状态变量、辅助变量、物质流、信息流以及反馈效果,明确了地面同步数据的应用范围。采用Visual Studio 2010和SQL Sener 2008完成了开发,具有入库、维护、查询、处理和应用等功能。研究认为系统为多场地、多时相的业务化光谱信息提取提供了一种可行的技术途径。 张东辉 赵英俊 裴承凯 陆冬华 武鼎 秦凯关键词:光谱定标 系统动力学 数据库 适用于前寒武纪基底达马拉岩系地层的多源遥感识别方法 本发明属地学信息提取技术领域,具体涉及一种适用于前寒武纪基底达马拉岩系地层的多源遥感识别方法,该方法包括如下步骤:多源卫星遥感数据和DEM高程数据获取;多源卫星遥感数据预处理;ASTER遥感数据假彩色合成和三维影像生成;... 王俊虎 赵英俊 喻翔 武鼎 陆冬华基于面向对象的高分辨率遥感影像目标信息提取 被引量:3 2016年 分析比较多光谱遥感影像分割任务中应用较多的3种分割算法,得出分形网络演化(FNEA)方法在影像对象获取中的优势明显。综合考虑目标地物的光谱、形状、纹理结构等属性特征,上下文语义特征,空间关系特征,辅以地物的边缘信息,提取研究区高分辨率遥感影像地物信息,并对分类结果进行精度评价,实验表明,基于面向对象的FNEA算法在高分辨率遥感影像目标信息提取方面具有良好的应用价值。 吴文欢 于宏 赵英俊 陆冬华 伊丕源关键词:面向对象 信息提取 一种适用于地面目标温度的高精度估算方法 本发明属地面目标温度信息提取技术领域,具体涉及一种适用于地面目标温度高精度估算方法。包括如下步骤:(1)地面目标和热辐亮度测量仪器选取;(2)热辐亮度数据测量环境和时间选择;(3)大气下行辐射热辐亮度数据计算;(4)地面... 王俊虎 武鼎 张杰林 叶发旺 陆冬华文献传递 基于改进YOLOv8的大范围遥感影像核电站目标检测方法 本发明属于遥感图像目标检测领域,具体涉及一种基于改进YOLOv8的大范围遥感影像核电站目标检测方法,该方法包括:步骤S1,通过已知核电站坐标,使用影像下载模块从网络获取样本区域的遥感影像数据;步骤S2,在步骤S1获取的遥... 高岩 张怡婷 陆冬华 赵英俊基于改进型Brovey算法的高光谱数据融合技术 被引量:11 2006年 借鉴IHS变换融合算法的改进方法和思路,提出了对Brovey融合算法的改进措施,减少了融合图像的光谱特征畸变。同时,克服了IHS变换等方法只能同时融合3个波段数据的缺点,实现了利用改进型Brovey算法融合高光谱图像和高空间分辨率影像。通过实验表明,改进的Brovey融合算法与原Brovey算法相比,不但完成了三波段以上数据的融合,而且减少了融合图像的光谱畸变,取得了较好的融合效果。 陆冬华 赵英俊关键词:图像融合 一种用于水体信息提取的高光谱数据处理方法 本发明属于信息提取技术领域,具体涉及一种用于水体信息提取的高光谱数据处理方法;本发明包括以下步骤:步骤一:高光谱数据预处理;步骤二:波段差值M去除道路与建筑物;步骤三:水体指数NDWI去除植被;步骤四:光谱斜率S去除阴影... 张东辉 赵英俊 陆冬华 周觅 赵丹文献传递 建筑物指数与对抗网络结合的检测样本增广 2024年 在基于深度学习的遥感图像大范围目标检测中,部分地物获取难度较大,训练结果不佳。因此,利用形态学建筑物指数与生成式对抗网络进行样本增广,减少因检测样本不足导致的模型过拟合问题。通过提取纹理结构信息相关的形态学建筑物指数,将其与原始样本进行叠加,对建筑物的纹理与空间特征进行强化。同时利用已有样本训练生成式对抗网络以增广部分目标类别,并将其与形态学建筑物指数增强后的样本进行合成,以扩充原始样本集。相比于翻转,裁剪,色调变化的增广策略,使用该方法的检测精度在YOLOv5、EfficientDet等模型上的检测精度均有2%~5%的提升。实验证明,利用建筑物指数与生成式对抗网络相结合的样本增广方法对于诸如发电站等特殊感兴趣类别的小样本遥感图像目标检测精度具有明显提升效果。 王伟 陆冬华 高岩 张怡婷关键词:图像处理 目标检测