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oe1(光电查) - 科学论文

44 条数据
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  • 利用激光雷达和多时相哨兵2号影像提升森林流域土地覆盖分类精度

    摘要： 利用当前遥感技术，高精度土地覆盖制图已成为现实。由于植被具有特定的光谱响应特征，植被指数和土壤指数是辅助区分土地利用类型的有效工具。此外，通过结合多时相影像序列与激光雷达数据，可提升卫星影像分类的精度。这种数据融合技术既利用了激光雷达提供的植被覆盖密度信息，又发挥了多光谱数据识别植被类型的能力。本研究主要分析在塞纳2号卫星年度时序影像数据中融入低密度激光雷达数据后，两个森林流域土地覆盖分类精度的提升效果。结果表明：加入激光雷达数据的分类总体精度更高。鉴于植被覆盖对径流估算的重要关联与影响，这种精度提升对于森林流域的土地覆盖分类具有显著意义。

    关键词： 随机森林，遥感，林地覆盖，多时相分析，Sentinel 2A多光谱影像，激光雷达

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • 基于超像素特征分类的多参数视盘分割

    摘要： 青光眼与糖尿病视网膜病变是导致视力丧失的主要原因之一，预计到2020年将影响超过8000万人。近期研究表明，专家系统在疾病诊断方面已达到人类水平，并被证实能有效辅助医疗专家进行疾病诊断与检测。因此，通过智能系统实现视盘自动检测对青光眼的早期诊断至关重要。本文提出一种基于区域统计特征和纹理特征的多参数视盘检测定位方法，用于视网膜眼底图像分析。根据互信息准则筛选高区分度特征，并对支持向量机、随机森林(RF)、AdaBoost和RusBoost四种基准分类器进行对比分析。基于随机森林的分类流程展现出卓越性能（在DRIONS、MESSIDOR和ONHSD数据库上准确率分别达0.993、0.988和0.993），达到当前技术前沿水平，使其成为青光眼早期诊断患者管理系统的理想选择。

    关键词： 随机森林、AdaBoostM1、RusBoost、青光眼、支持向量机

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • 基于多光谱卫星数据对马达加斯加东北部单株丁香树进行自动识别以实现产量量化

    摘要： 全球市场对丁香产品（主要是干花蕾和精油）的需求日益增长。因此，丁香树作为供给服务的重要性在当地层面不断提升，尤其对将丁香树作为经济作物种植的小农户而言。由于当地生产数据有限，采用基于遥感的方法量化当前丁香产量具有重要研究价值。我们在马达加斯加东北部研究区域，通过识别单株丁香树并确定相关生产系统（包括牧场与丁香混作、丁香种植园及农林复合系统），估算了该地区的丁香花蕾产量。我们实施了一种基于两种机器学习方法的单株树木检测技术：首先提出采用圆形霍夫变换（CHT）实现丁香树自动检测；随后基于上述生产系统中目标树木的特征集，运用随机森林（RF）分类器进行树种分类；最后完成不同生产系统的分类与制图。根据检测到的丁香生产系统内丁香树数量，我们估算了各生产系统对应的丁香花蕾产量。结果显示：CHT方法检测出97.9%的参考丁香树样本；丁香与非丁香树分类对丁香树的制图者精度为70.7%、用户精度为59.2%；生产系统分类总体精度达77.9%。通过综合文献中不同丁香树产量估算值，推算出25,600公顷研究区域的年均总产量约为575吨。该方法首次展示了利用遥感数据与技术实现大尺度丁香花蕾产量估算的技术路径。

    关键词： 随机森林，树种分类，超高分辨率卫星影像，昴宿星团卫星，土地利用/土地覆盖分类，单木检测，圆形霍夫变换，丁香花蕾产量估算

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • 利用机器学习随机森林和Landsat 8 OLI影像绘制陆地石油泄漏影响图：以尼日利亚尼日尔三角洲地区为例

    摘要： 尼日尔三角洲地区陆地石油污染是造成该区域生态破坏的主要原因之一，自1956年发现原油以来已导致红树林和可耕地大面积丧失。由于溢油量、油污面积、油龄及其对不同植被类型影响等变量存在差异，石油污染导致的土地覆盖损失程度尚不明确。本研究探索了利用Landsat 8（OLI光谱波段）和植被健康指数，通过机器学习随机森林分类器识别尼日尔三角洲石油污染区域的可行性。2015至2016年溢油事件数据源自国家溢油检测与响应局及壳牌石油开发公司的公开记录。通过融合可见光、近红外和短波红外波段的多项健康指数与光谱波长，采用随机森林分类器区分无污染与溢油污染土地覆盖类型，从而确定鉴别污染与非污染土地的最佳变量。结果表明：相较于一次性对包含所有土地类型的完整研究区域进行分类，单独分类各土地类型能获得更优的无污染/污染土地覆盖区分效果；同时研究证实生物量密度对污染与非污染像素的特征识别具有重要作用——树冠覆盖区的分类精度显著高于农田与草地。

    关键词： 光谱波段、植被健康指数、变量重要性、随机森林、溢油、土地覆盖

    更新于2025-09-04 15:30:14

  • [IEEE 2018国际三维视觉会议(3DV) - 维罗纳(2018.9.5-2018.9.8)] 2018年国际三维视觉会议(3DV) - 基于多尺度球形邻域的三维点云语义分类

    摘要： 本文提出了一种三维点云多尺度邻域的新定义。该定义基于球形邻域与比例子采样，能够计算出具有统一几何意义的特征——而使用k近邻方法则无法实现这一点。通过适当的学习策略，所提出的特征可用于随机森林进行三维点分类。在此语义分类任务中，我们证明在相同实验条件下，本多尺度特征的表现优于现有最先进特征。此外，其分类效能可与包括深度学习方法在内的更复杂分类方案相媲美。

    关键词： 随机森林，三维点云，多尺度球形邻域，深度学习，语义分类

    更新于2025-09-04 15:30:14

  • [IEEE 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 中国北京(2018年8月20日至24日)] 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 基于X射线图像的航空航天焊接件自动检测

    摘要： 对航空航天部件进行无损检测（NDT）至关重要。这些部件中的焊缝可能含有气孔等缺陷，会降低部件的疲劳寿命，若残留在飞机上甚至可能导致灾难性事故。目前这类焊缝主要依靠人工判读X光片进行检查。我们研发了一套自动检测焊缝缺陷的系统，旨在建立分诊机制以减轻人工检测员的工作负荷。该系统在获取航空航天焊缝的X射线图像后，首先定位焊缝线，随后分析焊缝周边区域以识别异常情况。测试结果表明：该系统能精准提取X射线图像中的焊缝，其缺陷检测功能可识别83%的缺陷，且每张图像误报数少于3次，因此有助于提示人工检测员从而降低其工作强度。

    关键词： 焊接、无损检测、随机森林、无损评估、缺陷检测、无损评价/测试

    更新于2025-09-04 15:30:14

  • 一种基于热红外与可见光图像的新型行人检测系统

    摘要： 本文提出一种行人检测混合系统，该系统同时利用同一场景的热成像与可见光图像。所提方法通过两个基本步骤实现：（1）假设生成（HG），即确定图像中可能存在的行人位置；（2）假设验证（HV），通过检测来确认生成假设中是否存在行人。HG步骤采用改进的OTSU阈值分割技术对热图像进行分割，将分割结果映射至对应可见光图像以获取兴趣区域（潜在行人），并对所得兴趣区域进行后处理以保留有效区域。HV步骤使用随机森林作为分类器，以基于颜色的方向梯度直方图（HOG）和方向光流直方图（HOOF）作为特征。该方案已在OSU彩色-热成像数据集、INO视频分析数据集及LITIV数据集上进行测试，结果验证了其有效性。

    关键词： 热成像图像、随机森林、局部二值模式（LBP）、行人检测、定向光流直方图（HOOF）、支持向量机（SVM）、可见光图像、定向梯度直方图（HOG）

    更新于2025-09-04 15:30:14

  • 用于高光谱图像分类的密集连接深度随机森林

    摘要： 近年来，基于深度学习的方法已被广泛应用于高光谱图像（HSI）分类。然而这些深度模型需要大量训练样本来调整众多参数，从而产生沉重的计算负担。因此，大多数此类算法需借助高性能图形处理器（GPU）进行加速。本文提出一种新型深度模型——密集连接深度随机森林（DCDRF）用于高光谱图像分类。该模型由多个前向连接的随机森林构成，具有以下优势：1）仅需少量训练样本即可获得令人满意的分类精度；2）能在中央处理器（CPU）上高效运行；3）训练过程中仅涉及少量参数?；谌楦吖馄淄枷竦氖笛榻峁砻?，该方法比传统深度学习方法具有更优的分类性能。

    关键词： DCDRF、高光谱图像分类、随机森林、深度学习、密集连接深度随机森林

    更新于2025-09-04 15:30:14

  • 多光谱激光雷达三维与强度特征随单木高度的变化及其对针叶树种识别的影响

    摘要： 树种识别在森林管理中具有重要意义。Teledyne Optech公司研发的多光谱激光雷达Titan可通过三通道强度值、比值及归一化差异计算出的分类特征来提升树种区分能力。然而分类算法（如随机森林RF）所用特征值可能随树木尺寸变化。本研究重点探讨：树高如何影响三维与强度特征、这种关系如何影响树种分类精度，以及不同分类策略如何规避该问题。研究选取不同林龄人工林中的六种针叶树种（红松、北美乔松、欧洲赤松、美洲落叶松、挪威云杉和白云杉）样本训练分类器。部分特征虽与树高存在关联（r2最高达0.6），但仍展现出良好的树种鉴别效力。通过对比三种分类方法——a)仅使用尺寸不变特征(SIF)；b)按树高分层训练独立分类器(HSC)；c)标准分类(STD：全特征无高度分层)，发现SIF方法精度最低，因其剔除了与树高相关的有效变量；HSC方法较STD仅有微小改进。

    关键词： 树种识别，Teledyne Optech公司，Titan（激光雷达系统），随机森林（算法），三维特征，强度特征，多光谱激光雷达

    更新于2025-09-04 15:30:14

  • [IEEE 2018年第七届全球消费电子大会(GCCE) - 日本奈良 (2018.10.9-2018.10.12)] 2018年IEEE第七届全球消费电子大会(GCCE) - 基于直方图的机器学习图像预处理

    摘要： 本文提出将部分图像处理方法作为机器学习的数据归一化手段。传统上，z分数归一化被广泛用于数据预处理。在所提出的方法中，除z分数归一化外，还采用直方图均衡化等基于直方图的图像处理方法对训练数据和测试数据进行机器学习预处理。我们通过支持向量机算法和随机森林算法评估了该方法的效能。实验中将所提方案应用于基于人脸识别的认证算法（采用SVM/随机森林分类器）以验证其有效性。对于SVM分类器，z分数归一化和图像增强均能有效提升精度的预处理方法；相比之下，随机森林分类器虽不适用z分数归一化来提升精度，但多种图像增强方法效果显著。

    关键词： 支持向量机，预处理，对比度增强，随机森林，机器学习

    更新于2025-09-04 15:30:14