一种多特征支持的溢洪道遥感识别方法及系统

    公开(公告)号:CN117830864A

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202311813614.7

    申请日:2023-12-26

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明公开了一种多特征支持的溢洪道遥感识别方法及系统,本发明通过影像分割算法获取对象级目标;提取对象级目标的光谱、形状、几何立体特征,并通过多特征联合决策实现溢洪道对象的初步提取;综合考虑对象间的空间方向和距离关系,对初步识别结果周围的细碎图斑进行二次鉴别和整合,同时进行轮廓修饰,最终输出相对规整的溢洪道边界矢量。本方法针对性地设计了溢洪道几何立体特征参数,来突显溢洪道在三维空间中的独特特征,有效克服了溢洪道与一般建筑物的区分难点。同时,本方法还提供了一种自动化的遥感溢洪道识别流程,以提高溢洪道识别的准确性,在溢洪道遥感监测和水利工程建设等领域具有重要的实际应用价值。

    一种基于特征水域变化的旱情监测预警方法、系统及设备

    公开(公告)号:CN115544734A

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202211120829.6

    申请日:2022-09-15

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于特征水域变化的旱情监测预警方法、系统及设备,首先利用基于随机深林分类和综合阈值分割模型的水体精确提取技术,实现自动化精确提取目标区地表水域;然后根据先验知识和面积阈值识别并分离出特征水域,进而对特征水域面积多年同时期变化进行实时监测;最后根据特征水域动态变化情况进行旱情预警和综合评估,当特征水域面积在监测时段内显著减小时,根据实际情况得出可能会发生干旱的结论并发出旱情预警。本发明将地表水直接作为表征干旱状态的指标和因子,相比于其他模型和方法更加简单,且能更直观地反映旱情发展和演变。本发明根据特征水域面积变化情况进行干旱实时监测,可以更准确、及时地进行旱情预警和综合评估。

    多模态多时相地表水概率空缺填补方法及装置

    公开(公告)号:CN119942360A

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202411790653.4

    申请日:2024-12-06

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本申请涉及遥感影像智能解译技术领域,特别涉及一种多模态多时相地表水概率空缺填补方法及装置,其中,方法包括:获取目标区域中满足预设条件的多模态多时相地表水概率空缺填补的目标数据集;利用目标深度神经网络模型对目标数据集进行地表水概率空缺填补处理,以生成无空缺的地表水概率图;利用目标生成对抗网络训练目标深度神经网络模型,以生成训练后的模型,从而对无空缺的地表水概率图进行目标图像增强处理,以生成满足预设增强条件的多模态多时相地表水概率填补图像。由此,解决了相关技术中难以处理地表水制图所需的非连续像素值数据,并且缺乏足够的高质量训练样本,导致模型的泛化能力不足,降低了地表水制图的准确性和可靠性等问题。

    一种基于注意力机制的城市水体提取方法和系统

    公开(公告)号:CN117475300A

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202311316069.0

    申请日:2023-10-11

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 高精度地提取城市遥感影像中的水体对于辅助制定河湖管理政策、保证城市水资源可持续发展具有重大意义。然而,城市高分辨率遥感影像蕴含复杂的空间信息和语义信息,导致依赖局部信息提取出的水体特征容易与全局信息产生偏差,进而影响城市水体语义分割的准确率。针对此问题,本发明公开了一种基于注意力机制的城市水体提取方法和系统,本发明提出了一种基于注意力机制的编码器‑解码器结构神经网络,在该网络中,带有空洞卷积的主干网络可以多尺度获取城市遥感影像的低层特征和高层特征,基于注意力机制的编码器‑解码器结构可以分别在空间域和通道域提取全局特征,再将两种全局特征结合,得到城市水体语义分割结果。

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