于海洋
- 作品数：69 被引量：373H指数：10
- 供职机构：河南理工大学测绘与国土信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河南省高校科技创新团队支持计划国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术环境科学与工程电子电信更多>>
- 融合光谱和空间特征的土壤重金属含量极端随机树估算被引量：5
- 2022年
- 针对高光谱遥感土壤重金属含量估算研究中光谱特征信息弱、模型反演鲁棒性差的问题,提出构建污染源-汇空间特征量化污染物扩散与汇聚空间影响因子,融合光谱特征建立基于极端随机树(Extremely randomized trees,ERT)的土壤重金属含量估算模型。以济源市耕地土壤为研究区,布设采集土壤样本249个,分析了光谱特征、地形特征和污染源空间特征在土壤重金属铅(Pb)、铬(Cd)含量反演中的有效性及影响机理,采用置换重要性指数优选多源特征,通过与多种回归模型对比,评价ERT模型的预测精度。研究表明,变换后的土壤光谱特征构建ERT模型引入地形特征和污染源空间特征后精度提升显著,尤其是污染源空间特征优势更为明显,Pb的ERT模型均方根误差由43.185 mg/kg下降到22.301 mg/kg,下降了48.36%。Cd的ERT模型均方根误差由0.738 mg/kg下降到0.371 mg/kg,下降了49.73%,充分说明引入污染扩散空间特征的有效性。与其他回归模型对比,ERT估算模型在各项指标评价中优势明显,其中Pb的ERT模型的测试集R^(2)达0.964,Cd的ERT模型R^(2)为0.923。
- 于海洋谢赛飞郭灵辉刘鹏张平
- 关键词：土壤重金属高光谱遥感
- 高分辨率遥感影像波段配准误差试验分析被引量：10
- 2007年
- 高分辨率遥感影像波段间配准误差是影响影像质量及其应用精度的重要因素之一。配准误差指标要求是影像传感器研发中的一项重要参数。为准确分析配准误差对遥感应用的影响程度,在试验研究中利用多项式模型模拟各种配准误差的图像,并从几何精校正、目视解译、非监督分类实验及数据融合等角度分析了不同波段配准误差情况下对遥感应用的影响,提出了遥感应用中对高空间分辨率卫星影像的波段配准指标要求。
- 于海洋甘甫平党福星
- 关键词：高分辨率遥感影像非监督分类数据融合
- 基于模板匹配的高分影像椰子树提取方法被引量：1
- 2018年
- 林木识别与提取是林业遥感的重要研究内容,快速获取树木密度等参数信息对于经济林的高效可持续经营管理具有一定参考价值。文中采用无人机高分辨率影像数据,建立一种基于图像模板匹配算法的椰子树自动提取方法。首先采用相关系数模板生成算法,将高分辨率正射影像上采集的椰子树样本生成匹配模板组,根据建立的模板计算出相应波段的相关系数影像层,最后基于灰度相似度测度模板匹配算法设置适当的相关系数阈值来实现单株椰子树的识别。试验中分析不同光谱波段、不同模板组和相关系数阈值设置对单株树识别的影响。实验表明,对椰子树用红波段单一模板,相关系数阈值设为0.1进行模板匹配效果较好,椰子树识别完整率达到85.9%,识别准确率达到95.7%。
- 杨礼于海洋吴建鹏王燕燕李莹王宁
- 关键词：相关系数林分密度
- 基于双注意力机制和多尺度特征的点云场景分割被引量：4
- 2021年
- 针对现有的深度学习机载激光雷达(LiDAR)点云分割方法忽略高级全局单点和低级局部几何特征之间的关系导致点云分割精度不高的问题,提出了一种增强语义信息与多通道特征融合的点云场景分割算法。首先对点云信息进行补充,提取点云的归一化高程、强度值、光谱信息构造多通道点云特征,并利用网格化重采样方法建立多尺度邻域点云增强数据集,通过构建双注意力融合层实现通道维度上的特征加权标定和空间维度上的特征聚焦,加深卷积网络结构深层信息传递,挖掘点云的局部区域细粒度特征。采用国际摄影测量与遥感协会提供的数据集对所提算法进行验证,对比分析了所提算法、协会网站已公布的分类结果、主流的深度学习方法的精度值分类总体精度(OA)、综合评价指标(F1)、交并比。实验结果表明,所提算法能够达到更高的分割精度,在Vaihingen数据集上的平均交并比达到52.5%。
- 于丽丽于海洋何子鑫陈良轩
- 关键词：遥感LIDAR点云点云分割多尺度特征
- 机载LiDAR DEM在流域水文分析与模拟中的尺度效应被引量：3
- 2020年
- DEM数据是流域水文分析和模拟的基础,不同DEM分辨率尺度深刻影响着水文分析和水文过程模拟的结果。本文基于机载LiDAR获取的DEM数据,分析了不同分辨率LiDAR DEM在坡度提取、水文指数分析和流域特征参数提取中的差异及产生原因;基于SWAT分布式水文模型模拟研究了不同分辨率DEM数据的水文效应。研究结果表明:随着DEM分辨率的降低,坡度平均值减小,TWI平均值增大,SPI平均值减小,LSF均值先增大后减小,当分辨率为10 m时,LSF取得最大值;SWAT模型模拟结果表明,随分辨率的降低、坡度值的变小,地形湿度指数变大,蒸散发量增加,地表径流深减小,而土壤渗漏量与地下径流量则是先减小后增加,出现极值时DEM分辨率为10 m,与LSF出现极值时一致。
- 兰进京兰进京于海洋陈琳张慧勇
- 关键词：LIDARDEM水文分析SWAT模型
- 机载LiDAR铁路测绘关键技术及应用被引量：9
- 2015年
- 利用机载Li DAR点云数据提供的铁路地物形状特征与影像的灰度、光谱、纹理等信息进行了匹配、融合,对铁路专题要素信息的自动提取关键技术进行了研究,根据不同地物的特征提出了相应的自动提取方法,实现了对轨道及铁路附属设施要素的自动识别与提取,并在郑州铁路局进行了规模化应用,显著提升了铁路测绘的自动化水平,为既有铁路测绘和地理信息数据快速更新提供了重要的技术支撑和安全保障。
- 武永斌卢小平陈曦东钱小龙李国清于海洋
- 关键词：机载LIDAR
- SAR图像与SPOT图像融合方法研究
- 多传感器数据融合可以提高遥感图像信息的解译能力和分析结果的可靠性。SAR(Synthetic Aperture Radar,合成孔径雷达)图像在遥感领域应用中具有独特的优势,但SAR图像地物目标特点与视觉图像相比具有较大...
- 于海洋甘甫平李双成武法东党福星
- 关键词：SAR图像SPOT图像图像融合离散小波变换图像去噪遥感图像
- 文献传递
- 基于改进Faster R-CNN的高分遥感影像储油罐检测与信息提取被引量：8
- 2020年
- 快速获取储油罐分布、体积等信息对于估算全球各国当前石油储备具有重要意义。针对高分辨率卫星遥感影像中储油罐目标快速搜索、罐体体积估算等问题,以高分二号影像为数据源,引入深度学习方法,建立了储油罐目标遥感影像样本集,通过使用改进特征提取网络和优化区域建议网络等策略,优化原始Faster R-CNN模型。实验表明,相比原始Faster R-CNN,mAP值提高了6.39%,实现了遥感影像储油罐目标的高精度检测。之后,基于检测罐体阴影的亚像元分析准确提取阴影长度,通过遥感成像阴影空间几何关系计算罐体高度,结合Hough变换获取的罐体半径,实现了罐体体积的快速估算。利用所提出的方法可以快速检测储油罐目标,提取油罐阴影并估算油罐高度,油罐体积估算的平均相对误差为2.37%,说明该方法具有较高的可行性。
- 江一帆于海洋李朝亮刘鹏张慧勇
- 关键词：储油罐目标检测信息提取
- 无人机载激光雷达人工林单木分割算法研究被引量：3
- 2022年
- 为充分发挥单木分割算法的应用潜力,实现单木位置的精准定位和树冠的精确划分,利用无人机载激光雷达点云数据,根据优势树种和林分密度差异选取四块人工林样地,使用单木探测率P、探测准确率R和总体精度F评价分水岭分割算法、特征点决策树算法和邻域增长算法以及点云聚类分割算法的分割精度,通过改变栅格分辨率及点云密度,进行单木分割效果的敏感性分析。结果表明:1)四种算法分割结果较好,总体F值达到0.89,R值总体为0.85,P值总体为0.94。林分稀疏的样地比林分密集样地分割精度更高,分水岭算法分割单木精确性和适应性最好;2)选择合适的CHM分辨率有助于提高单木分割精度,栅格分辨率为0.3 m×0.3 m时基于CHM分割算法分割结果均为最好;3)随着点云密度的降低,点云聚类分割算法分割精度降低。当点云密度为100%(65 pts·m^(-2)),F值为0.77,点云密度为10%(6.5 pts·m^(-2)),F值为0.58,F值降低0.19。
- 于海洋冯思伟申洋洋刘鹏
- 机载LiDAR数据建筑物顶面点云分割方法研究被引量：10
- 2014年
- 建筑物顶部面片的精确分割是机载LiDAR点云数据中建筑物三维重建的关键。本文在LiDAR点云数据法向量分析及曲率计算的基础上,采用曲率最小点作为种子点,以点云法向量角度差和灰度值差作为生长条件,构建LiDAR点云数据的建筑物顶面面片区域增长分割方法,并进一步对分割面片的邻接点进行处理,用于建筑物三维模型的重建。试验结果表明,本文算法可准确地分割不同结构类型的建筑物顶面,并能够有效区分植被点云。
- 于海洋余鹏磊谢秋平李宁卢小平
- 关键词：机载LIDAR
