导读:本文包含了地物模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:地物,遥感,模型,偏振,尺度,光学,卷积。
地物模型论文文献综述
张晓东,张力飞,陈关州,朱坤[1]（2019）在《基于深度学习的遥感影像地物目标检测和轮廓提取一体化模型》一文中研究指出随着遥感影像的分辨率不断提升,基于可见光遥感影像地物目标检测和轮廓提取的研究越来越受到关注。基于深度学习的方法提出一个利用遥感影像进行地物目标检测和轮廓提取的一体化模型,旨在解决遥感影像地物目标检测和轮廓提取中繁复的手工标注和传统算法效果不佳的难题。以船舶为研究对象,在HRSC2016遥感数据集上进行验证,单类目标检测精度可以达到79.50%,4类目标检测精度为63.45%,轮廓提取精度可以达到97.40%。结果证明,提出的模型可以实现基于遥感影像的自动化、智能化的船舶目标轮廓提取。(本文来源于《测绘地理信息》期刊2019年06期）
栾海军,牛阳,何原荣,刘光生,章欣欣[2]（2019）在《融合地物类别信息的NDVI尺度转换模型构建及MOD13 Q1产品真实性检验》一文中研究指出提出融入中高空间分辨率遥感影像精确地类识别信息,以改进传统的Chen NDVI尺度转换模型的方法,并基于两个模型共同进行MODIS 250 m 16 D合成植被指数产品MOD13 Q1(MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid)真实性检验。研究以地类丰富的厦门市作为研究区主体,并以30 m Landsat8陆地成像仪OLI(Operational Land Imager)影像作为验证数据,实践了上述方法。实验结果表明:MOD13 Q1产品总体质量较好,但是存在偏高估计的问题,尤其是对人工地物更为明显,在实际应用中应予以关注;融入精细地类信息的改进Chen NDVI模型相比较融入粗略地类信息的传统Chen NDVI模型,升尺度转换结果无显着差异,但是前者在精细、定量刻画"不同地类对NDVI尺度效应影响"方面更有优势,这对遥感地表参数尺度效应研究具有重要的启示意义。(本文来源于《测绘科学技术学报》期刊2019年01期）
寇国雨[3]（2019）在《双路径卷积神经网络改进模型在遥感影像地物分类中的应用研究》一文中研究指出高空间分辨率遥感影像(简称高分影像)能够快速记录地物几何、纹理、形状、色彩等信息,是国土调查、城市规划、国防安全等领域重要的基础性数据,而地物分类是实现高分影像数据价值的基本工作。虽然地物分类方法研究已经十分深入,包括:决策树、支持向量机、随机森林等,但影像存在的“同类地物差异大、异类地物差异小”问题仍给地物分类造成极大挑战。因此,有必要结合时代新技术,从计算时间、识别准确率、操作难度叁方面进行地物分类研究。目前,卷积神经网络技术(Convolutional Neural Network,CNN)已在图像识别、检测领域取得了突破性进展,其准确率远远优于传统的机器学习算法。但是,受公开遥感影像数据集数量少、地域小的限制,CNN技术在高分影像地物分类的应用研究相对不足,尤其表现在高分影像的地物分类领域。为此,深入探究了CNN原理,提出了双路径卷积神经网络模型(Double-Path Convolutional Neural Network Model,DP-CNN),以促进地物分类研究的发展。本文工作的主要内容包括以下几点:(1)总结了遥感影像地物分类主流的传统方法,梳理了CNN技术的发展及在遥感领域的应用研究现状,指出了CNN技术在高分影像地物分类方向应用研究存在的问题,点明了本文的研究内容。(2)在CNN原理基础上,借鉴Inception结构和ResNet残差结构,对U-Net模型进行连接方式改造,将原单一的串联连接结构,改为四路并联和残差支路并行计算的双路径连接结构,增加了单一层特征提取的感受野范围,更便于提取特征图特征,减少CNN技术中语义分割模型的参数,加快计算速度。(3)介绍了DP-CNN模型搭建的Python平台,并展示了搭建中使用的主要第叁方库。搭建完成后,基于Inria Aerial Image Dataset数据集进行了DP-CNN模型的探究实验,通过与常见语义分割模型的指标对比,验证了DP-CNN模型的简易性、快速性和稳定性,尤其在训练轮数达到40后,DPCNN模型的正确识别率便稳定在98%左右。(4)在太原市高分影像上,设计了操作简单的DP-CNN模型迁移学习应用实验。以谷歌开放的高分影像为源数据,先自制了六类地物的二分类数据集,然后,在此数据集上进行了DP-CNN模型的迁移训练,最后,对选取的叁个场景进行模型预测和预测结果评价。(本文来源于《太原理工大学》期刊2019-06-01）
肖茹[4]（2019）在《基于改进栈式核稀疏深度模型的大规模极化SAR地物分类算法》一文中研究指出地物分类是极化SAR应用的一个重要分支。传统的地物分类方法需要提取特征,通过分类器进行分类。在栈式稀疏自编码模型的基础上,提出一种鲁棒的极化SAR地物分类算法。采用基于Morlet小波核的最小二乘支撑向量机代替深度模型中常用的Softmax分类器。通过与栈式稀疏自编码网络相结合,在一定程度上克服了传统极化SAR影像地物分类方法受相干斑噪声影响,且结果过于粗糙的缺点,保证了分类结果中非匀质区域的连贯性和匀质区域的一致性。真实极化SAR数据仿真实验结果表明,该算法可以有效地提高分类精度,降低相干斑噪声的对分类精度的影响。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年05期）
胡涛,李卫华,秦先祥,王鹏,余旺盛[5]（2019）在《基于深度卷积神经网络和条件随机场模型的PolSAR图像地物分类方法》一文中研究指出近年来,极化合成孔径雷达(PolSAR)图像地物分类得到了深入研究。传统的PolSAR图像地物分类方法采用的特征往往需要针对具体问题进行设计,特征表征性不强。因此,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)和条件随机场(CRF)模型的PolSAR图像地物分类方法。利用预训练好的实现图像分类任务的卷积神经网络模型(VGG-Net-16)提取表征能力更强的图像特征,再通过CRF模型对多特征及上下文信息的有效利用来实现图像的地物分类。实验结果表明,与3种利用传统经典特征的方法相比,该方法能够提取更有效的特征,取得了更高的总体分类精度和Kappa系数。(本文来源于《雷达学报》期刊2019年04期）
赵慧洁,邢健,贾国瑞[6]（2018）在《基于大气辐射传输模型的地物偏振反射率反演方法》一文中研究指出提出一种基于大气矢量辐射传输模型的地物偏振反射率反演方法.利用辐射传输模型,建立地表反射率、观测条件与传感器入瞳处辐亮度偏振态的查找表,再进行查找表反查及数值计算,完成偏振反射率反演.验证实验表明,典型地面目标物的偏振反射率反演精度可达到90%.(本文来源于《红外与毫米波学报》期刊2018年04期）
汪俊锋[7]（2018）在《基于高光谱成像的地物叁维模型重构关键技术研究》一文中研究指出地物目标模型重构是根据地物目标的特性进行建模,将虚拟仿真和真实目标相对应。通过计算机图形图像学和遥感光学构建地物几何模型和光学模型,使得仿真模型与真实物体在几何、光学等特性上对应,较多地保存目标的特征信息。该课题有助于深化光学遥感目标特性研究,促进遥感多维信息提取和融合技术的发展,为新型仪器的研制提供分析和验证手段。传统地物目标模型重构的方法对地物种类繁多、几何形状多变、光谱特性辨识度高的高分辨率遥感场景,存在地物分类误差和材质映射错误,且测量工作量大,使得空间光谱难以准确对应,无法达到精细建模的要求,仿真结果模型实用性不高。针对新型高光谱遥感器亟需满足对地高精度高分辨率测量需求和当前地物目标模型重构的数据测量工作量大且无法精细建模的现状,论文对基于高光谱成像的地物模型仿真原理和关键技术进行了研究。利用光谱图像数据中每个像元与其光谱数据相结合的特点,提出将双向反射率函数扩展为按像元分布的空间变化双向反射率;结合不变尺度特征检测和匹配方法确定光谱图像序列中目标的特征匹配点;通过运动恢复结构的方法计算所有特征匹配点对应的空间点和光谱仪拍摄位置的叁维坐标,采用随机抽样一致性估计和光束平差法对结果进行优化,获得目标几何模型。利用光谱图像的特点,获得每个特征像元点双向反射率因子值,计算每个特征空间点与光谱仪拍摄位置之间的方向向量确定特征点双向反射率方向;集合所有特征点双向反射率因子值和方向,获得目标稀疏空间变化双向反射率分布,最终完成地物的叁维模型重构。最后,针对星载遥感器在轨运行时仪器物理参数变化和外太空运行环境的特殊性,设计并完成星载遥感器在轨仪器线形函数测量更新和指向误差校正等功能的仿真。实验结果表明,基于高光谱图像序列的方法可快速获得目标叁维几何模型和空间变化双向反射率分布,并使得对目标光学特征建模精细到以像元为单位。该方法具有较好的实操性,自动便捷地重建目标物的叁维模型,并使得目标几何模型能够与反映目标物理属性的光学模型相融合。另外,文中提出的星载遥感器在轨仪器线形函数测量更新和指向误差校正的方法效果良好,解决了实际遥感器在轨参数标定的问题。论文的研究结果为重大新型遥感仪器的设计和目标精准探测的遥感应用提供了重要参数和评估手段。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2018-06-01）
李杨,邵华,江南,施歌,丁远[8]（2018）在《基于空间LDA模型的高分辨率遥感影像地物覆盖分类》一文中研究指出高空间分辨率遥感影像可以更为精确地分析地物覆盖类型,但空间分辨率的提高也对现有分类方法带来了新的挑战,隐狄利克雷分配(latent dirichlet allocation,LDA)模型能够建立遥感影像底层特征和高层语义之间的联系,但是当前LDA模型在遥感影像分析领域的应用以场景分类和图像检索为主,已有的一些关于土地覆盖分类研究缺少对高分辨率遥感数据的空间关系进行挖掘。该文在标准LDA模型的基础上,利用词包模型构建方法生成的影像文档和单词对象来展开试验,利用多尺度分割挖掘影像中对象的空间关系,设计"主题流行度"和"主题内容"2种形式的影像文档区域属性,以协变量的形式作为LDA模型的先验知识,提出一种空间LDA模型(Space-LDA)。利用无锡宜兴市Quick Bird影像验证该模型在高分辨率遥感影像分类中的有效性,结果表明空间LDA模型分类结果不仅明显优于标准LDA,而且对区域尺度的变化具有一定的鲁棒性,空间区域信息同时从主题流行度和主题内容2个层面提供了推理信息,使模型具有更灵活的结构。(本文来源于《农业工程学报》期刊2018年08期）
胡阳明[9]（2018）在《倾斜摄影测量中特殊地物叁维模型方法研究》一文中研究指出数字摄影测量技术如今已经被广泛地应用于从二维数字影像提取叁维空间目标的各种信息。在众多技术中,摄影测量技术具有很大的优势,其能大面积高效率低成本的获取叁维建模所需要的数据,使得通过摄影测量的方式进行叁维建模逐渐成为当今叁维建模的主流趋势,其中,倾斜摄影测量可以实现建筑物正射影像与侧面影像结合,很好的弥补传统摄影测量技术缺乏侧面纹理的弊端。倾斜摄影测量是利用一个正射镜头,四个或多个斜视镜头同时获取影像,在获取正射影像的同时也能获取真实的侧面纹理信息,大大的提高了叁维建模的效率。虽然倾斜摄影测量建模具有快速、便捷等优势,但是其涉及的关键技术有很多,例如影像匹配、空叁等等,各个环节均会对最终模型精度产生影响,会造成如模型糊化、破洞等问题,针对这些问题,本文对一般建筑物、复杂建筑物以及树木、车辆、电线杆叁种特殊地物进行研究,分别采取了不同的模型优化方法,对于一般建筑物采用的是对自动建模时软件参数及步骤的不断调整,对复杂建筑物采用的是利用3ds Max设计模型进行替换改进,对树木、车辆、电线杆这叁种特殊地物采用的是MySQL数据库模型和3ds Max设计模型进行替换的方式,对于一般建筑物能够达到很大程度上的模型精细程度改善,对于复杂建筑能重现其应有的诸多特征与细节,对叁种特殊地物能还原其真实坐标与视觉效果,相比于倾斜摄影软件自动建模的模型效果,改进后的模型视觉效果更优、细节更逼真,能够对一些现实生产、决策规划产生一定的借鉴意义。(本文来源于《长沙理工大学》期刊2018-04-15）
杨敏,方勇华,吴军,崔方晓[10]（2018）在《基于六参量偏振BRDF模型的地物背景偏振反射特性研究》一文中研究指出为研究地物背景的偏振反射特性,综合考虑了镜面反射、体散射和后向散射,建立了一种六参量偏振双向反射分布函数(pBRDF)模型。该模型利用Kubelka-Munk(KM)理论模拟体散射分量,并引入呈高斯分布的后向散射分量,改进了传统的偏振BRDF模型。建立的六参量偏振BRDF模型更加符合地物背景的偏振反射特性。基于多角度偏振测量原理,获得草地和土壤在不同观测几何下的偏振光谱,分析了偏振反射分布特征,并从实测数据中反演了模型参量,将测量值与仿真值进行了对比。结果表明:所建立的六参量偏振BRDF模型的仿真结果与实测数据之间具有很好的吻合性,证实了该模型的准确性与有效性。(本文来源于《光学学报》期刊2018年05期）
地物模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
提出融入中高空间分辨率遥感影像精确地类识别信息,以改进传统的Chen NDVI尺度转换模型的方法,并基于两个模型共同进行MODIS 250 m 16 D合成植被指数产品MOD13 Q1(MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid)真实性检验。研究以地类丰富的厦门市作为研究区主体,并以30 m Landsat8陆地成像仪OLI(Operational Land Imager)影像作为验证数据,实践了上述方法。实验结果表明:MOD13 Q1产品总体质量较好,但是存在偏高估计的问题,尤其是对人工地物更为明显,在实际应用中应予以关注;融入精细地类信息的改进Chen NDVI模型相比较融入粗略地类信息的传统Chen NDVI模型,升尺度转换结果无显着差异,但是前者在精细、定量刻画"不同地类对NDVI尺度效应影响"方面更有优势,这对遥感地表参数尺度效应研究具有重要的启示意义。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
地物模型论文参考文献
[1].张晓东,张力飞,陈关州,朱坤.基于深度学习的遥感影像地物目标检测和轮廓提取一体化模型[J].测绘地理信息.2019
[2].栾海军,牛阳,何原荣,刘光生,章欣欣.融合地物类别信息的NDVI尺度转换模型构建及MOD13Q1产品真实性检验[J].测绘科学技术学报.2019
[3].寇国雨.双路径卷积神经网络改进模型在遥感影像地物分类中的应用研究[D].太原理工大学.2019
[4].肖茹.基于改进栈式核稀疏深度模型的大规模极化SAR地物分类算法[J].计算机应用与软件.2019
[5].胡涛,李卫华,秦先祥,王鹏,余旺盛.基于深度卷积神经网络和条件随机场模型的PolSAR图像地物分类方法[J].雷达学报.2019
[6].赵慧洁,邢健,贾国瑞.基于大气辐射传输模型的地物偏振反射率反演方法[J].红外与毫米波学报.2018
[7].汪俊锋.基于高光谱成像的地物叁维模型重构关键技术研究[D].中国科学技术大学.2018
[8].李杨,邵华,江南,施歌,丁远.基于空间LDA模型的高分辨率遥感影像地物覆盖分类[J].农业工程学报.2018
[9].胡阳明.倾斜摄影测量中特殊地物叁维模型方法研究[D].长沙理工大学.2018
[10].杨敏,方勇华,吴军,崔方晓.基于六参量偏振BRDF模型的地物背景偏振反射特性研究[J].光学学报.2018
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