王得玉
- 作品数：29 被引量：288H指数：8
- 供职机构：南京邮电大学地理与生物信息学院更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家科技支撑计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球环境科学与工程农业科学更多>>
- 太湖二类水体水色遥感的大气校正问题探讨被引量：2
- 2012年
- 基于简化的大气辐射传输模型,提出一种基于图像本身的水色遥感大气校正方法。根据清洁水体在绿光波段的离水辐射相对稳定的特点,来估算清洁水体像元在绿光波段的气溶胶参数,插值获取整幅图像在绿光波段的气溶胶参数,根据大气校正因子为1的假设,外推获取蓝、红波段的气溶胶参数。以太湖为研究区,对Landsat5TM蓝、绿、红波段进行大气校正,反演出离水辐亮度,进而获得水体的遥感反射率。对反演的水体遥感反射率与准同步实测的相应采样点水体遥感反射率进行了对比分析,结果表明,该方法有效地去除了大气效应对遥感数据的影响,经过大气校正的反射率值接近实测反射率值。
- 王得玉冯学智马荣华
- 关键词：水色遥感大气校正TM太湖
- 基于神经网络的二类水体大气校正被引量：3
- 2019年
- 以MERIS高光谱影像为数据源,根据现有大气传输模型和大气校正方法,探索了适合于内陆湖泊二类水体的高光谱遥感影像大气校正方法。在6S辐射传输模型的基础上,构建了基于神经网络的二类水体大气校正算法。通过构建输入卫星辐亮度直接提取离水反射率的模型,无需同步气溶胶参数,即可实现大气校正。对2010年8月9日的MERIS影像进行大气校正,并将校正后的遥感反射率与准同步实测离水反射率进行对比分析,结果表明,大气校正过程有效去除了大气效应的影响,经过大气校正的13个波段的平均相对误差分布在10%～40%,得到了与实测值相近的水体遥感反射率。
- 沈菊平王得玉
- 关键词：水色遥感MERIS大气校正神经网络
- 基于Nginx的负载均衡技术研究与优化被引量：28
- 2019年
- 随着互联网的普及和智能上网设备的高速发展,网络用户和业务量呈指数增长,热点事件的到来更是会引发网络节点的波动。传统的单一的网络服务器根本无法承担大量并发业务请求,因此服务器集群技术应运而生。为了能在服务器集群中合理分配业务,使各个服务器都发挥应有的性能,负载均衡机制及均衡算法成为了关键。Nginx作为一款轻量级高并发的Web服务器,单机可以承受十万级的并发请求,而其模块化的设计,更是可以方便地配置为反向代理服务器,将请求分配给上游服务器。文中将分析Nginx的反向代理优势,通过对其自带的负载均衡算法进行分析,并优化出一种具有实时反馈能力的负载均衡算法。通过测试,改进后的算法分配更加合理,处理连接的速度也更加快速,满足了设计要求。
- 戴伟马明栋王得玉
- 关键词：NGINX负载均衡反向代理服务器集群
- 《地理信息系统原理》试卷库的建设被引量：4
- 2013年
- 试题库和试卷库的建设是教考分离、实现标准化考试的需要,也是课程建设的重要组成部分建设。本文从南京邮电大学《地理信息系统原理》课程建设现状出发,依托人才培养方案,积极开展试题库和试卷库建设的研究与实践,为地理信息系统专业本科教育考试改革提供了新的思路,为培养优秀的创新人才做出贡献。
- 王得玉马明栋焦东来张海涛
- 关键词：试题库试卷库教考分离
- 基于MERIS数据的太湖悬浮物与叶绿素a遥感估算研究被引量：1
- 2018年
- 基于MERIS数据,采用最大叶绿素指数算法,分别建立太湖悬浮物浓度与叶绿素a浓度的估算模型。经误差分析证明,该模型适宜检测悬浮物与叶绿素a质量浓度范围分别为15 g/m3～80 g/m3与10 mg/m3～20 mg/m3的水域,可用于太湖水体悬浮物与叶绿素a的MERIS遥感估算。
- 张森王得玉邓颖王明昊
- 关键词：悬浮物叶绿素A遥感估算
- 基于MERIS遥感图像的太湖叶绿素浓度反演被引量：1
- 2017年
- 以太湖为试验区,基于MERIS遥感图像数据以及同步实测的太湖水质参数数据,应用归一化叶绿素指数算法(NDCI),对太湖水体叶绿素a浓度进行反演,得到了太湖区域的水体叶绿素a反演结果,并对反演结果进行了验证和分析。结果表明:归一化叶绿素指数反演算法能够精确地反演太湖区域的叶绿素a浓度值,模型的决定系数(R2)为0.881 2,反演精度优于传统经验统计模型,可为今后更精确地反演内陆水体的叶绿素a浓度提供参考依据。
- 王根深王得玉
- 关键词：叶绿素A太湖
- 基于聚类网络的文本-视频特征学习
- 2020年
- 综合理解视频内容和文本语义在很多领域都有着广泛的研究。早期的研究主要是将文本-视频映射到一个公共向量空间,然而这种方法所面临的一个问题是大规模文本-视频数据集不足。由于视频数据存在较大的信息冗余,直接通过3D网络提取整个视频特征会使网络参数较多且实时性较差,不利于执行视频任务。为了解决上述问题,文中通过良好的聚类网络聚合视频局部特征,并可以同时利用图像和视频数据训练网络模型,有效地解决了视频模态缺失问题,同时对比了人脸模态对召回任务的影响。在聚类网络中加入了注意力机制,使得网络更加关注与文本语义强相关的模态,从而提高了文本-视频的相似度值,更有利于提高模型的准确率。实验数据表明,基于聚类网络的文本-视频特征学习可以很好地将文本-视频映射到一个公共向量空间,使具有相近语义的文本和视频距离较近,而不相近的文本和视频距离较远。在MPII和MSR-VTT数据集上,基于文本-视频召回任务来测评模型的性能,相比其他模型,所提模型在两个数据集上进行精度均有提升。实验数据表明,基于聚类网络的文本-特征学习可以很好地将文本-视频映射到一个公共向量空间,从而用于文本-视频召回任务。
- 张衡马明栋王得玉
- 太湖蓝藻水华的MODIS卫星监测被引量：39
- 2008年
- 本文基于MODIS卫星影像探讨太湖蓝藻水华的识别、监测问题.通过比较MODIS影像上不同蓝藻浓度的波段反射率值的差别,得到对蓝藻信息响应的敏感波段,利用特定波段的合成,可基本识别蓝藻的分布信息,并基于蓝藻的光谱响应特征,采用比值模型方法、进一步确定蓝藻分布的相对浓度信息.最后通过不同时相蓝藻浓度的叠加分析,得出了蓝藻水华的动态变化信息.
- 周立国冯学智王春红王得玉徐晓雄
- 关键词：MODIS数据蓝藻太湖
- 基于级联卷积网络的人脸特征点检测被引量：3
- 2019年
- 人脸特征点检测是人脸识别和分析领域的关键步骤,同时也是人脸表情识别、头部姿态估计、人脸身份鉴定等相关技术的基础。由于脸部姿势和表情的不断变化以及遮挡问题的存在,人脸特征点检测依旧是一个具有挑战性的难题。文中提出用由粗到精的多任务级联神经网络模型来提升人脸检测和特征点定位的精度,使模型具有更好的鲁棒性。整个网络框架采用三阶段级联网络,由粗到精的检测人脸和定位特征点位置。首先采用脸部校正方法预处理人脸图片,主要是校正人脸偏转角度;然后使用两个小型网络来预测人脸框及定位人脸特征点;最后根据网络预测的特征点位置,对局部区域进行裁剪,然后再对局部区域预测单个特征点,使得特征点的定位更加准确。为了更好地评估文中提出的方法,在AFW、AFLW等数据集上做了对照实验,相比较TCNN网络模型,文中方法在AFW中错误率降低了1.19%,在AFLW中错误率降低了0.8%。
- 张衡马明栋王得玉
- 关键词：人脸检测
- 基于分析模型太湖悬浮物的TM遥感估算
- 遥感作为低成本、大面积获取水体表层水质信息的手段，有着常规监测不具备的优势。悬浮物是影响和表征水体质量的重要因子，其定量的遥感估算模型主要有：经验模型和分析模型。分析模型法是基于水体固有光学特征和表观光学特征的关系，利用...
- 王得玉
- 关键词：太湖悬浮物遥感监测分析模型
- 文献传递
