陈蒙蒙
- 作品数：3 被引量：19H指数：2
- 供职机构：河海大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术更多>>
- 基于主动深度学习的高光谱影像分类被引量：13
- 2017年
- 针对当前高光谱遥感影像分类人工标注样本费时费力,大量未标注样本未得到有效利用以及主要利用光谱信息而忽视空间信息等问题,提出了一种空-谱信息与主动深度学习相结合的高光谱影像分类方法。首先利用主成分分析对原始影像进行降维,在此基础上提取像素的一正方形小邻域作为该像素的空间信息并结合其原始光谱信息得到空谱特征。然后,通过稀疏自编码器得到原始数据的稀疏特征表达,并通过逐层无监督学习稀疏自编码器构建深度神经网络,输出原始数据的深度特征,将其连接到softmax分类器,利用少量标记样本以监督学习的方式完成模型的精调。最后,利用主动学习算法选择最不确定性样本对其进行标注,并加入至训练样本以提高分类器的分类效果。分别对Pavia U影像和Pavia C影像进行分类实验的结果表明,该方法在少量标记样本情况下,相对于传统方法能有效地提高分类精度。
- 程圆娥周绍光袁春琦陈蒙蒙
- LiDAR点云与遥感影像结合提取建筑物轮廓被引量：1
- 2017年
- 结合点云数据与遥感图像数据提取建筑物轮廓提出一种新方法。首先对LiDAR点云高程栅格化,利用形态学滤波得到地物的高程图DSM;用渐进形态学对高程图进行滤波,得到地形图;通过克里金插值对地面点进行内插得到DTM;以DSM-DTM=DHM得到粗糙的高度图;通过中值滤波得到完善的高度图,进行基于高度信息和彩色信息的区域生长,最后进行基于方位梯度数据的分割,优化建筑物边缘,有效地实现了建筑物轮廓提取。
- 陈蒙蒙周绍光刘文静程圆娥
- 关键词：图割
- 结合LiDAR与遥感影像的水域边界提取方法被引量：5
- 2017年
- 针对高分辨率遥感影像提取水域边界不准确、不完整的问题,提出了高分辨率遥感影像结合机载LiDAR点云数据提取水域边界的新方法。首先将配准后的LiDAR点云数据网格化,生成DSM影像,然后运用数学形态学分析获取水体的初始边界信息,最后基于活动轮廓模型的图割算法对构建的边界缓冲区进行优化分割,从而获取精确的水域边界。实验结果表明,该方法能够去除部分水域干扰噪声且能够得到比较精确的边界信息,具有较好的视觉效果和较高的工程应用价值。
- 程圆娥周绍光袁春琦刘文静陈蒙蒙
- 关键词：LIDAR点云数学形态学
