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。

    一种跨传感器遥感图像超分辨率增强方法

    公开(公告)号:CN117252761A

    公开(公告)日:2023-12-19

    申请号:CN202311167986.7

    申请日:2023-09-08

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明提供一种跨传感器遥感图像超分辨率增强方法,属于遥感图像处理技术领域,包括:通过卷积层提取跨传感器多光谱遥感图像数据集中预设低分辨率图像的浅层特征;通过构建残差注意力组和残差卷积组提取预设低分辨率图像的深层特征;对提取的深层特征进行上采样,得到高分辨率重建图像;构建综合损失函数,计算重建图像与预设高分辨率图像之间的损失并反向传播,得到预设低分辨率图像对应的超分辨率重建图像。本发明通过在传统Transformer结构中添加全局通道注意模块,有效发掘全局关系和高阶空间交互,构建多层次的特征融合模块,全面捕捉来自不同分支的局部和全局信息,实现了CNNs局部性和平移不变性与Transformers的远程依赖建模的有机融合。

    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。

    一种结合回归模型和GACOS的时序InSAR大气二次改正方法及系统

    公开(公告)号:CN117452406A

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202311423450.7

    申请日:2023-10-30

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明公开了一种结合回归模型和GACOS的时序InSAR大气二次改正方法及系统,包括获取研究区域的原始SAR影像、卫星轨道数据、数字高程模型和GACOS数据集;选取公共主影像进行配准,通过干涉处理得到多个缠绕干涉相位,利用最小费用流算法对所有缠绕干涉相位进行相位解缠,得到原始的解缠相位;将GACOS数据集、数字高程模型转换到SAR影像坐标系下;将解缠相位减去利用回归模型拟合的大气相位得到初步改正后的解缠相位;利用GACOS数据集对所有经过初步改正后的解缠相位进行二次大气改正;将二次改正后的解缠相位输入到小基线集InSAR反演算法中进行后续的时序分析。本发明可进一步提高时序InSAR中大气改正的效果,为快速、高精度实现地表形变监测提供有效手段。

    一种基于空间相关性的湖泊面积插值方法及系统

    公开(公告)号:CN117408874A

    公开(公告)日:2024-01-16

    申请号:CN202311416340.8

    申请日:2023-10-27

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于空间相关性的湖泊面积插值方法及系统,包括如下步骤:步骤S1.获取湖泊长时序监测遥感影像并从中提取湖泊面积,然后对水体面积数据进行预处理以剔除异常值;步骤S2.利用湖泊的水体面积数据作为变量统计各湖泊之间的相关性;步骤S3.基于单个湖泊与其周边的n个湖泊的水体面积数据相关性,选择其中相关性最强的湖泊作为最相关湖泊,建立单个湖泊与最相关湖泊水体面积之间的映射关系,通过最相关湖泊水体面积变化情况来预测单个湖泊的面积变化;步骤S4.评估空间相关性湖泊面积插值的效果。本发明能够很好的计算在湖泊面积随时间变化剧烈情况下的湖泊面积,相较于传统的插值方法能更好反应实际湖泊面积的变化。

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