贾远信
- 作品数：8 被引量：12H指数：1
- 供职机构：中国科学院地理科学与资源研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球交通运输工程机械工程自动化与计算机技术更多>>
- 一种融入街景影像的土地利用类别确定方法
- 本发明公开了一种融入街景影像的土地利用类别确定方法。首先，通过深度学习卷积神经网络的方式提取街景影像采样点中精细地物类别信息；同时，对遥感影像进行预处理，使用监督分类方法获取土地覆被图。其次，通过街景采样点所处像元的光谱...
- 葛咏赵维恒贾远信
- 文献传递
- 全息高精度导航地图:概念及理论模型被引量：11
- 2020年
- 本文提出了全息高精度导航地图的概念,它融合了多源数据,尤其是电磁传感器、声音传感器、热红外仪等传感器数据,从更多角度为导航提供信息。在此概念基础上,提出了一种融合多源数据的全息高精度导航地图理论模型框架,该框架包含4个步骤:①全息道路数据采集,包含道路三维彩色激光点云、遥感影像、无人机航拍倾斜测量数据、摄像头图像、热红外图像、声场信号、电磁场信号;②道路静态信息提取,从上述采集信息提取和标记得到,如车道线、路坎、栏杆、路牌、路灯、隧道等,作为无人驾驶车辆规划基础路线和车辆位置定位的数据基础;③道路动态信息提取,从上述采集信息提取和标记得到,如离前后车辆的距离、前方有无行人、道路施工护栏、泛在信息等,作为检测无人驾驶车辆周围的实时道路环境和规划无人驾驶车辆行驶路线的依据;④动、静态信息融合:融合道路静态信息和道路动态信息,丰富道路信息,提高道路线精度,提高全息高精度导航地图更新的效率,为导航和无人驾驶车辆提供地图服务。
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- 关键词：导航地图全息地图信息融合
- 一种基于街景图像的遥感影像超分辨率土地覆被制图方法
- 本发明公开了一种基于街景图像的遥感影像超分辨率土地覆被制图方法。首先，对遥感影像进行预处理，用软分类方法获取得到分数影像；同时，利用卷积神经网络模型(Convolutional Neural Network,简称CNN)...
- 葛咏贾远信赵维恒
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- 一种基于地物空间分布特征的遥感亚像元制图方法
- 本发明公开了一种基于地物空间分布特征的遥感亚像元制图方法，首先，根据地物的空间几何特征将遥感影像划分为面状模式、线状模式和点状模式三种地物类型。其次，在空间依赖假设下，利用基于矢量边界的亚像元制图方法处理面状地物；利用线...
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- 基于超分辨率制图的中国大陆分省多尺度土地利用数据集(2005)被引量：1
- 2018年
- 遥感影像的空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率的相互制约导致了遥感影像中普遍存在着混合像元。由于混合像元的存在,在利用遥感影像获取土地利用时,结果精度会降低。为解决这一问题,超分辨率制图的方法被提出,它是指利用类别比例影像和地物空间结构规律,确定混合像元内地物类别的空间位置,得到更高空间分辨率的土地利用图。利用2005年全国1,000m分辨率土地利用类别比例影像,选择基于矢量边界的超分辨率制图方法(Vectorial Boundary-based Super-resolution Mapping,VBSRM),分别采用降尺度因子2、3、4、5、6、7、8、9和10,得到空间分辨率分别为500 m、333 m、250 m、200 m、167 m、143 m、125 m、111m和100 m的中国大陆31个省级行政单位的多尺度土地利用数据集。以中国科学院资源环境科学数据中心提供的中国大陆各个省份空间分辨率为30 m土地利用数据为参考,得到了各个省级行政单位多尺度土地利用数据集的总体精度及各个类别的制图精度和用户精度。从总体精度来看,新疆和西藏的总体精度明显优于其他省份,最高精度能够达到90%;山西、陕西、重庆、贵州和福建的总体精度较差,在70%左右。从类别精度来看,耕地、林地和草地的制图及用户精度较高,建筑用地精度较低,未利用土地及水域精度存在明显的省际差异。
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- 融合地学信息的CNN超分辨率土地覆盖制图方法及系统
- 本发明涉及一种融合地学信息的CNN超分辨率土地覆盖制图方法及系统，其方法包括：S1：获取遥感影像数据以及具有地理位置信息的地学信息数据，输入改进的多尺度U‑Net模型，输出遥感影像特征和地学信息特征；S2：将遥感影像特征...
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- 一种融入街景影像的土地利用类别确定方法
- 本发明公开了一种融入街景影像的土地利用类别确定方法。首先，通过深度学习卷积神经网络的方式提取街景影像采样点中精细地物类别信息；同时，对遥感影像进行预处理，使用监督分类方法获取土地覆被图。其次，通过街景采样点所处像元的光谱...
- 葛咏赵维恒贾远信
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- 一种基于街景图像的遥感影像超分辨率土地覆被制图方法
- 本发明公开了一种基于街景图像的遥感影像超分辨率土地覆被制图方法。首先，对遥感影像进行预处理，用软分类方法获取得到分数影像；同时，利用卷积神经网络模型(Convolutional Neural Network,简称CNN)...
- 葛咏贾远信赵维恒
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