李军
- 作品数：10 被引量：24H指数：4
- 供职机构：中山大学地理科学与规划学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信天文地球更多>>
- 基于离散人工蜂群算法的高光谱图像端元提取方法
- 混合像元分解一直是高光谱遥感图像研究领域的一个热门话题。混合像元分解技术主要分为两个过程：端元提取和丰度反演。而混合像元分解的关键技术之一就是端元提取,亦是本文的研究重点。在近几年来,群智能算法逐渐被应用于端元提取技术,...
- 苏远超李军张少泉徐舒苑朱昌宇
- 关键词：线性混合模型端元提取
- 基于子空间投影支持向量机的高光谱图像分类
- 图像分类是高光谱遥感信息提取领域一个非常活跃的研究方向，获得高精度分类结果的关键是要解决数据的高维度和有限的训练样本等问题。在处理上述问题时，一种有效的方式是采用子空间方法来降低数据的维度，从而能够更好地挖掘和使用有限的...
- 于浩洋李军高连如张兵
- 关键词：高光谱图像分类子空间投影支持向量机
- 基于3D Octave卷积和Bi-RNN注意力网络的高光谱图像分类方法被引量：3
- 2021年
- 传统卷积神经网络模型在高光谱图像分类生成特征图的空间维度中存在大量的空间特征信息冗余,而且把高光谱图像单个像元上的光谱带数据看作是无序高维向量进行数据处理,并不符合光谱数据的特性,极大影响了模型的运行效率和分类性能。针对该问题,提出一种三维Octave卷积和双向循环神经网络注意力网络相结合的高光谱图像分类方法。首先,利用三维Octave卷积获取高光谱图像的空间特征的同时减少空间特征冗余信息。其次,利用Bi-RNN光谱注意力网络将光谱带数据视为有序序列以获取高光谱图像的光谱信息。然后,通过全连接层将空间和光谱特征图连接起来实现特征融合。最后,经过softmax输出分类结果。实验结果表明,所提方法在Pavia University和Botswana两个数据集上的分类精度分别达到了99.97%和99.79%,与其他主流算法相比,该方法可以充分利用空间和光谱特征信息,具有更佳的分类性能。
- 梁联晖李军张绍泉
- 关键词：高光谱图像分类
- 遥感图像处理中的深度学习专题简介被引量：5
- 2020年
- 深度学习是一种非常适用于大数据应用的新兴技术.在对地观测领域,由大量在轨卫星获取的海量遥感数据,使其成为数据驱动应用的典范.过去几年来,遥感图像处理相关的深度学习研究快速增长,包括高光谱遥感图像、合成孔径雷达(SAR)图像等处理、分类、参数反演及目标检测识别.除了遥感数据的高分辨率、高维度和大尺寸之外,该领域还存在一些特殊的挑战,如不同传感器及其不同工作模式的复杂性和特殊性,隐含在遥感数据中的独特物理属性,信息反演的物理原理等.
- 徐丰胡程李军Antonio PLAZAMihai DATCU
- 关键词：遥感图像处理数据驱动高光谱遥感图像物理原理
- 基于多形态学成份分析的高光谱图像分类
- 近几年,形态学成份分析作为一种空间信息提取技术而广泛应用于遥感图像分类等应用中.然而,传统的形态学成份分析只是把图像分解成卡通和纹理成份,而忽视了在遥感图像中还包含了各种不同类型的纹理特征.因此本文在传统形态学成份分析的...
- 徐翔李军
- 关键词：高光谱遥感影像图像分类纹理特征
- 面向航空飞行安全的遥感图像小目标检测被引量：7
- 2020年
- 有人机和无人机等各种新型航空飞行器的发展,给航空飞行安全带来了极大挑战,对影响飞行安全的小型目标进行检测是保障安全飞行的首要条件。本文针对现有基于深度学习的目标检测方法在遥感图像小目标检测时存在的不足,以及检测目标尺度过小、图像背景复杂、噪声干扰等问题,探讨了深度学习技术在遥感图像小目标检测方面的研究进展,重点分析了特征金字塔网络、注意力机制、倾斜框检测等相关技术在遥感图像小目标检测上的可行性,提出了一种具有较强泛化能力的目标检测模型。本文以高分二号遥感图像的高压电塔检测为例进行试验,结果表明,本文提出的模型在检测精度和计算开销上可达到更好的效果。
- 李希徐翔李军
- 关键词：卷积神经网络小目标检测人工智能
- 高光谱数据截断加权核范数稀疏解混被引量：2
- 2022年
- 受仪器和观测条件限制,高光谱数据易受噪声污染,给数据解译带来挑战。针对传统稀疏解混模型抗噪性能差的问题,本文提出一种截断加权核范数稀疏解混方法,利用高光谱图像像元之间的相关性减轻噪声对丰度估计的干扰。该方法借助低秩表示在挖掘数据内在低维结构方面的优势,在稀疏解混中加入基于截断加权核范数的低秩约束,并结合加权稀疏技术,在稀疏正则项中引入空间邻域权重。截断加权核范数对丰度矩阵的奇异值向量分段处理,可以更好地实现丰度矩阵的低秩逼近,使丰度图像保持空间一致性并保留更多细节信息,空间加权策略则增强了丰度图像的空间连续性。模拟高光谱数据、Cuprite矿区真实数据和红树林高光谱数据实验表明,与其他先进的稀疏解混方法相比,所提方法具有更好的抗噪性,能够提高解混精度。
- 李璠张绍泉曹晶晶梁炳堃李军刘凯邓承志汪胜前
- 关键词：遥感高光谱数据
- Remote sensing image classification based on Multiple Morphological Component Analysis
- In this work, we propose a new multiple morphological component analysis (MMCA) based decomposition framework ...
- 徐翔李军
- 单样本对卷积神经网络遥感图像时空融合被引量：4
- 2022年
- 遥感图像时空融合是一种生成兼具高时空分辨率的合成遥感数据的技术。近年来,产生了一些基于卷积神经网络的时空融合方法。这些方法效果良好,但需要较多的图像样本对训练模型,限制了它们的应用。针对此问题,本文提出了一种单样本对卷积神经网络时空融合方法(SS-CNN)。该方法以高空间分辨率图像的波段平均图像提供的空间信息激励卷积神经网络建立高、低空间分辨率图像间的超分关系,进而利用该超分关系映射求解目标高空间分辨率图像。在实验中使用两个模拟数据集和一个真实数据集对该方法进行了测试,并与两种常用的时空融合方法做了比较。实验结果表明,SS-CNN在单样本对训练的情况下,可以较好地预测地物的物候变化和类型的变化,且在异质性高、地块破碎的区域表现良好。其不足之处在于会在地物边界上会造成轻微的模糊,将来需针对此问题做进一步改进。
- 李云飞李军贺霖
- 关键词：遥感遥感图像卷积神经网络
- 基于空间加权协同稀疏的高光谱解混算法研究被引量：4
- 2018年
- 针对传统稀疏解混算法因空间信息利用不足带来的丰度图像空间分布连续性差的问题,本文提出了一种基于空间加权协同稀疏的解混方法.该方法利用协同稀疏正则项刻画丰度系数的行稀疏性;同时,在协同稀疏框架下,引入空间加权因子挖掘高光谱图像邻域像元间的空间相关性.本模型采用交替方向乘子法求解,通过交替迭代,对空间权重和丰度系数进行优化.模拟和真实高光谱数据实验结果表明本文方法能够比现有同类方法获得更精确的解混结果.
- 朱昌宇张绍泉李军李恒超
- 关键词：高光谱图像
