陆永帅
- 作品数：8 被引量：45H指数：2
- 供职机构：上海交通大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术环境科学与工程更多>>
- 基于深度置信网络的MODIS雾监测方法
- 一种基于深度置信网络的MODIS雾监测方法，将深度置信网络与MODIS遥感数据相结合，通过在限制玻尔兹曼机逐层预训练的方法，降低了深层网络后续的训练难度，提高了训练精度。并加入了随机隐退的优化方法，增强了模型的泛化能力，...
- 李元祥陆永帅施雨舟刘嘉玮
- 文献传递
- 基于多源航片的异常场景识别方法
- 一种基于多源航片的异常场景识别方法，首先通过在远红外和SAR图像中检测温度异常区域集和介电性强区域集，并合并两者结果作为疑似异常区域集。逐一对疑似异常区域提取三源(可见光、远红外、SAR)特征，并在特征级上三者进行融合。...
- 李元祥彭希帅徐俊陆永帅
- 文献传递
- 基于深度学习的高光谱遥感数据霾监测
- 霾监测是环境治理中的关键问题之一。地面观测站进行霾监测耗时耗力,而当前基于多光谱遥感的霾识别精度较低。本文针对星载高光谱遥感数据,研究基于深度学习的霾监测技术。主要工作如下:1)霾的物理特性和光谱特性研究。研究霾的成分、...
- 陆永帅
- 关键词：高光谱遥感
- 文献传递
- 基于深度残差网络的高光谱霾监测方法
- 一种基于深度残差网络的高光谱霾监测方法，将深度残差网络与高光谱遥感数据相结合，通过在网络中加入捷径通路的方法，降低了训练难度，提高了训练精度。从而得到了更为准确的霾监测模型，提高了监测精度。
- 李元祥陆永帅施雨舟徐俊彭希帅
- 文献传递
- 基于深度残差网络的高光谱霾监测方法
- 一种基于深度残差网络的高光谱霾监测方法，将深度残差网络与高光谱遥感数据相结合，通过在网络中加入捷径通路的方法，降低了训练难度，提高了训练精度。从而得到了更为准确的霾监测模型，提高了监测精度。
- 李元祥陆永帅施雨舟徐俊彭希帅
- 基于多源航片的异常场景识别方法
- 一种基于多源航片的异常场景识别方法，首先通过在远红外和SAR图像中检测温度异常区域集和介电性强区域集，并合并两者结果作为疑似异常区域集。逐一对疑似异常区域提取三源(可见光、远红外、SAR)特征，并在特征级上三者进行融合。...
- 李元祥彭希帅徐俊陆永帅
- 文献传递
- 深度置信网络模型的机载多光谱数据罂粟识别被引量：5
- 2017年
- 针对传统识别算法在罂粟植物地块识别上精度不足的问题,提出了基于深度置信网络模型的机载多光谱数据罂粟识别算法,采用模拟人脑多层结构的方式,可以对数据自动地进行特征提取,挖掘内在联系,建立更准确的识别模型;同时将随机隐退过程引入到罂粟识别的深度网络中,避免了传统神经网络因为随机初始化而陷入局部最优解的情况。无人机航拍数据的实验表明,在小样本罂粟训练集的情况下,与支持向量机和传统神经网络方法相比,基于随机隐退的深度置信网络模型可取得更好的识别结果。
- 陆永帅李元祥彭希帅
- 关键词：多光谱数据
- 基于深度残差网络的高光谱遥感数据霾监测被引量：40
- 2017年
- 霾监测是环境治理中的关键技术之一。目前地面观测站进行霾监测的耗费较大,基于多光谱遥感的霾识别精度较低。将深度学习用于高光谱遥感数据的霾监测,提出一种基于深度残差网络的高光谱霾监测方法,利用深度网络提取霾光谱曲线特征,再使用残差学习等方法降低网络训练难度,得到了霾监测模型。苏州地区Hyperion高光谱数据集上的实验表明,与其他遥感霾监测方法相比,所提方法的霾识别精度更高。
- 陆永帅李元祥刘波刘辉崔林丽
- 关键词：遥感大气污染监测高光谱遥感
