王宇
- 作品数：3 被引量：15H指数：1
- 供职机构：国土资源部更多>>
- 发文基金：中国航空科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理天文地球更多>>
- 国内外环境地质遥感应用技术进展
- 2001年
- 对20世纪90年代后期国内外遥感应用技术的发展进行了分析，从水文地质调查及水资源评价、地下水资源管理、地下热水勘查、大型工程选线选址、地质灾害勘查评价及预测、地质环境监测评价等方面介绍了遥感应用技术的新进展。
- 王宇
- 关键词：遥感地质水文地质工程地质地质灾害勘查
- 国内外水工环遥感应用技术的一些新进展
- 本文着眼于九十年代后期国内外的遥感应用技术的发展，从水文地质调查及水资源评价、地下水资源管理、地下热水勘查、大型工程选线选址、地质灾害勘查评价及预测、地质环境监测评价等方面介绍了遥感应用技术的新方法
- 王宇
- 关键词：水工环遥感
- 文献传递
- 深度神经网络条件随机场高分辨率遥感图像建筑物分割被引量：15
- 2019年
- 高分辨率遥感图像建筑物分割的实质是构建一个输入图像到分割结果之间的高维强非线性映射模型。然而,建筑物可能遍布整幅遥感图像,则在语义分割过程中,当前像素点可能与非邻域的像素点存在直接关系。为了更加精确地逼近建筑物分割的真实映射模型,克服道路、建筑物错层和阴影的影响,提高分割精度,本文以深度残差神经网络为基础,构建Encoder-Decoder的深度学习架构,自动提取建筑物的特征,学习建立高维强非线性分割模型;同时,通过条件随机场的成对势函数调节当前像素点与其他像素点之间的关联关系,从而构成全连接条件随机场对Encoder-Decoder的分割结果进行调节,提升分割精度。在全连接条件随机场的计算过程中,采用循环神经网络的运行机制来完成均值场的计算,这将条件随机场与深度神经网络有机融合,实现了Encoder-Decoder和全连接条件随机场参数的同步训练。实验结果表明,本文采用的深度神经网络条件随机场方法能有效克服道路、建筑物错层和阴影的影响,提升高分辨率遥感图像中建筑物的分割精度;同时,在一定范围内对多分辨率遥感图像具有较好的泛化能力。
- 王宇王宇杨艺王宝山王田卜旭辉
- 关键词：高分辨率遥感图像条件随机场
