检索结果-内蒙古大学图书馆

第四届油气地球物理学术年会

作者：闫星宇李宗杰顾汉明邓光校马灵伟中国地质大学地球物理与空间信息学院地球内部多尺度成像湖北省重点实验室中国石化西北油田分公司勘探开发研究院中国石化石油物探技术研究院

传统喀斯特溶洞识别方法多解性强且效率低下,深度学习方法可以有效解决这一问题。喀斯特溶洞在地震波场上响应特征复杂,目标尺寸较小,训练样本难以获取,导致深度学习在应用于溶洞识别时具有诸多困难。面对些问题,本文提出了一套用于地... 详细信息

传统喀斯特溶洞识别方法多解性强且效率低下,深度学习方法可以有效解决这一问题。喀斯特溶洞在地震波场上响应特征复杂,目标尺寸较小,训练样本难以获取,导致深度学习在应用于溶洞识别时具有诸多困难。面对些问题,本文提出了一套用于地震溶洞识别的"两步法"深度学习方法:首先通过u-net模型对地震剖面上的串珠状异常反射进行识别;再根据"串珠"识别结果对地震数据进行小范围截取,输入至深度残差网络中,实现对实际溶洞轮廓的预测。对于实际溶洞预测训练数据难以获取这一问题,本文提出了一种基于波动方程正演模拟的方法进行制备。将本文提出的方法应用于实际工区地震数据的溶洞预测,实验结果表明:本文提出的深度学习方法在地震溶洞识别与预测中具有良好的效果。

关键词：碳酸盐岩储层溶洞识别深度学习 u-net模型深度残差网络

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基于街景影像的城市活力识别

基于街景影像的城市活力识别

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第十六届智慧城市大会

作者：郑雨阳马泽鹏张振岩山东科技大学测绘与空间信息学院

随着人类社会的不断发展,城市也在不断地改变与发展,城市是人类社会发展的重要载体,它亦是社会经济、文化、环境等多个方面的交汇点。城市活力是特定空间中的人群及其活动强度和类型,反映了一个城市的吸引力与多样性,不仅影响地方的经... 详细信息

随着人类社会的不断发展,城市也在不断地改变与发展,城市是人类社会发展的重要载体,它亦是社会经济、文化、环境等多个方面的交汇点。城市活力是特定空间中的人群及其活动强度和类型,反映了一个城市的吸引力与多样性,不仅影响地方的经济集聚能力,也影响居民的生活质量。准确判断城市活力是支持区域可持续发展的基础。街景影像作为城市物质空间的载体,提供比航空、航天遥感影像更精细的城市近景影像。本文在回顾前人对城市活力界定和研究方法的基础上,结合新的城市街景数据和技术手段,从新的层面对城市活力进行深入研究探讨。

关键词：城市活力街景影像语义分割 u-net模型

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基于u-net网络的地震数据初至自动拾取方法

基于U-Net网络的地震数据初至自动拾取方法

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2019年油气地球物理学术年会

作者：丁建群何永清郭锐宁宏晓吕盼盼中国石油集团东方地球物理公司

近年来,随着"两宽一高"野外采集技术的发展和进步,野外采集工区地表条件越来越复杂,单日及总体采集数据量成倍增加,其对地震数据初至拾取提出了更高的要求和挑战。本文分析了采集地震数据在海量数据条件下面临的主要问题,提... 详细信息

近年来,随着"两宽一高"野外采集技术的发展和进步,野外采集工区地表条件越来越复杂,单日及总体采集数据量成倍增加,其对地震数据初至拾取提出了更高的要求和挑战。本文分析了采集地震数据在海量数据条件下面临的主要问题,提出了基于深度学习技术,通过在学习前进行高斯去噪等一系列数据处理,降低了深度学习的特征识别难度;选取u-net模型作为深度学习的基础模型,较好地实现了对初至波的分割与准确定位;选取正半波波形为学习特征,提升了深度学习在初至波识别中的算法稳定性。本方法在海量数据条件下的低信噪比地震数据初至自动拾取方面进行了有益的方法探索,取得了初步效果。

关键词：深度学习初至拾取高斯去噪 u-net模型正半波波形

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基于unet网络交错网格改进的地震数据初至自动拾取方法

基于UNet网络交错网格改进的地震数据初至自动拾取方法

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SPG/SEG南京2020年国际地球物理会议

作者：丁建群何永清李伟波张翊孟刘书艳中国石油集团东方地球物理公司

近年来,随着"两宽一高"野外采集技术的发展和进步,野外采集工区地表条件越来越复杂,单日及总体采集数据量成倍增加,其对地震数据初至拾取提出了更高的要求和挑战。本文分析了采集地震数据在海量数据条件下面临的主要问题,提出了基于深度学习技术,通过在学习前进行高斯去噪等一系列数据处理,降低了深度学习的特征识别难度;选取u-net模型作为深度学习的基础模型,引入常规卷积与孔洞卷积的交错的方法改进,较好地实现了对初至波的分割与准确定位;选取正半波波形为学习特征,提升了深度学习在初至波识别中的算法稳定性。采用本方法针对实际低信噪比数据进行了计算,拾取的精度与人工拾取效果相当,拾取效率能满足大规模运算需求,初步应用取得了较好效果。

关键词：深度学习初至拾取高斯去噪 u-net模型交错改进正半波波形

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深度学习技术在遥感影像滑坡识别中的应用

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北京测绘 2022年第10期36卷 1385-1390页

作者：张圆孔祥思张烁王辉建设综合勘察研究设计院有限公司北京100007

探索遥感影像滑坡识别方法对于抢险应急指挥具有重要意义。传统的人工现场勘察速度慢、效率低,因此本文提出了一种基于深度学习的遥感影像滑坡识别方法。该方法首先基于毕节滑坡影像构建样本集,为了增强模型泛化能力,对训练集进行扩充... 详细信息

探索遥感影像滑坡识别方法对于抢险应急指挥具有重要意义。传统的人工现场勘察速度慢、效率低,因此本文提出了一种基于深度学习的遥感影像滑坡识别方法。该方法首先基于毕节滑坡影像构建样本集,为了增强模型泛化能力,对训练集进行扩充增强并加入部分非滑坡数据,然后搭建u-net深度学习模型并输入训练集进行训练。最后,利用测试集和北京市房山区、延庆区的两处实际滑坡区域对模型进行测试。实验结果表明,该方法要优于常规的数学形态学与Segnet模型方法,方法精度较高,能够实现影像滑坡区域的有效识别。

关键词：深度学习滑坡识别 u-net模型遥感影像

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基于深度学习的建筑物识别及占用耕地建房自动化监测--以湖南省长沙市X村为例

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湖北农业科学 2024年第1期63卷 195-198页

作者：石珊胡兵杨丛瑞长沙市规划信息服务中心长沙410006 红河州自然资源和规划局云南红河州661100

针对农村普遍存在的占用耕地建房现象,基于深度学习和图像分析提出了一种自动化监测方法,通过对高分辨率遥感影像数据的预处理,构建基于卷积神经网络的自动化监测模型,有效判定目标影像中的每个像元格是否占用耕地建房。以湖南省长沙市... 详细信息

针对农村普遍存在的占用耕地建房现象,基于深度学习和图像分析提出了一种自动化监测方法,通过对高分辨率遥感影像数据的预处理,构建基于卷积神经网络的自动化监测模型,有效判定目标影像中的每个像元格是否占用耕地建房。以湖南省长沙市X村为例,横向比较u-net、Segnet、DeepLabV3p模型的识别能力。结果表明,当学习率为0.01、批大小为2、迭代次数为100次时,u-net模型对建筑物的识别结果最佳;该模型共发现66宗潜在占用耕地建房案例,识别结果准确率高且耗时短;该模型充分运用了现代信息技术及方法,可在一定程度提高土地执法监察的工作效率、节省工作时间及资源。

关键词：深度学习 u-net模型自动化监测建筑物识别占用耕地土地执法湖南省长沙市

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基于高分辨率遥感影像的震灾建筑物损毁检测

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地理空间信息 2022年第3期20卷 68-71,116页

作者：魏麟天津市勘察设计院集团有限公司天津300191

建筑物倒损情况是地震灾害情况评估的重要指标。利用遥感影像覆盖范围广、更新速度快的优势,在人力无法满足快速评估地震灾害信息的情况下,通过遥感影像进行建筑物变化监测成为地震灾害分析的重要手段。采用多尺度分割的最优分割尺度和... 详细信息

建筑物倒损情况是地震灾害情况评估的重要指标。利用遥感影像覆盖范围广、更新速度快的优势,在人力无法满足快速评估地震灾害信息的情况下,通过遥感影像进行建筑物变化监测成为地震灾害分析的重要手段。采用多尺度分割的最优分割尺度和改进卷积神经网络u-net模型分别对地震前后卫星遥感影像进行建筑物提取,再利用差值变化检测识别地震区域建筑物的倒损情况。对两种方法的建筑物提取结果和倒损识别结果进行精度评定发现,基于u-net神经网络的建筑物提取和倒损识别效果较好,可实现有关部门的快速决策,从而避免更大的损失。

关键词：建筑物提取建筑物倒损识别多尺度分割 u-net模型

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基于深度学习的西北太平洋柔鱼渔场预测

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水产学报 2024年第11期48卷 61-72页

作者：解明阳柳彬陈新军上海海洋大学海洋科学学院自然资源部海洋生态监测与修复技术重点实验室自然资源部第二海洋研究所卫星海洋环境动力学国家重点实验室上海海洋大学农业农村部大洋渔业可持续利用重点实验室上海海洋大学国家远洋渔业工程技术研究中心上海海洋大学大洋渔业资源可持续开发省部共建教育部重点实验室

柔鱼为西北太平洋主要的经济头足类物种，准确判别渔场空间分布能够更科学、有效地为渔业生产提供依据。在海洋渔业和海洋遥感的大数据时代下，如何提高模型精度、稳定性、计算效率，提取并挖掘有价值信息成为渔场学研究的挑战性问题。... 详细信息

柔鱼为西北太平洋主要的经济头足类物种，准确判别渔场空间分布能够更科学、有效地为渔业生产提供依据。在海洋渔业和海洋遥感的大数据时代下，如何提高模型精度、稳定性、计算效率，提取并挖掘有价值信息成为渔场学研究的挑战性问题。为此，本研究基于深度学习和渔场学理论，采用人工智能最前沿的u-net模型，以海表面温度(SST)为输入因子，中心渔场分布为输出因子，构建了1998—2019年每年7—11月中心渔场预测模型。结果显示，验证集准确率为86.7%，训练集准确率为89.7%，测试集(2020年)的准确率、精确率、召回率和F1分数分别为87.2%、0.91、0.87和0.89，实际作业的渔获量数据与预测的中心渔场范围基本匹配，模型应用效果良好。在不同气候事件下，模型性能具有较好的适应能力。模型分析显示，厄尔尼诺事件下中心渔场纬度向南偏移，拉尼娜事件则相反。研究表明，本研究构建的u-net模型可有效解决复杂数据下渔场预测的问题，提高渔场预测模型精度。本研究可为人工智能技术实现中心渔场的预报提供基础，具有很好的应用前景。

关键词：柔鱼渔场深度学习 u-net模型西北太平洋

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一种基于u-net的图像去模糊方法

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高师理科学刊 2022年第5期42卷 47-51页

作者：张乾俊廉佐政赵红艳齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院黑龙江齐齐哈尔161006

针对现有深度学习的图像去模糊方法存在网络接受域小、制约去模糊效果的问题,提出了一种改进的u-net(u形卷积神经网络)模型,该模型使用深度可分离卷积实现标准卷积操作,以减少模型计算和参数.模型中嵌入小波变换,分离图像的上下文和纹... 详细信息

针对现有深度学习的图像去模糊方法存在网络接受域小、制约去模糊效果的问题,提出了一种改进的u-net(u形卷积神经网络)模型,该模型使用深度可分离卷积实现标准卷积操作,以减少模型计算和参数.模型中嵌入小波变换,分离图像的上下文和纹理信息,降低模型训练的难度.设计的密集多接受域通道模块可以提取图像细节信息,从而提高小波重构图像的质量.实验表明,该方法在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)方面具有较好的性能,模型参数较少,图像恢复时间较短.

关键词：深度可分离卷积 u-net模型密集多接受域通道模块小波变换

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基于Planet遥感数据的沿海滩涂提取和细分类型识别研究

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测绘与空间地理信息 2024年第12期47卷 78-81,85页

作者：刘连胜温进杰李慧珊岳文广东省土地调查规划院广东广州510075 自然资源部陆表系统与人地关系重点实验室广东广州510075 华南农业大学资源环境学院广东广州510642

根据高时间分辨率Planet遥感卫星每天过境时间筛选出5个研究区近3年最高潮位和最低潮位对应日期的遥感数据,采用u-net深度学习算法识别高潮位和低潮位水陆分界线,提取每个研究区的滩涂范围,并通过目视解译识别沿海滩涂细分类型。5个研... 详细信息

根据高时间分辨率Planet遥感卫星每天过境时间筛选出5个研究区近3年最高潮位和最低潮位对应日期的遥感数据,采用u-net深度学习算法识别高潮位和低潮位水陆分界线,提取每个研究区的滩涂范围,并通过目视解译识别沿海滩涂细分类型。5个研究区的结果表明,高时间分辨率的Planet遥感数据可以快速通过最高潮位和最低潮位的水陆分界线提取沿海滩涂范围,并识别沿海滩涂自然资源细分类型,解决了目前沿海滩涂自然资源登记细分类型单元划分的难题,为自然资源资产清查中沿海滩涂实物量量测和沿海滩涂自然资源登记提供新的技术支持。

关键词：沿海滩涂细分类型 u-net模型 Planet影像高时间分辨率

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