典型文献
结合E-YOLO和水体指数约束的大面幅影像水利设施检测
文献摘要：
水利设施对水资源与水量调度、自然湿地生态保护与修复、资源和生态功能的利用及经济效益发展有重要作用.传统方法统计水利设施位置、数量等依赖于汇编资料,存在耗时长、资料更新不够及时以及具体地理位置不详等缺点,遥感为大规模监测水利设施提供了新的可能.本文以YOLO v3网络为基础,结合水利设施的特点,提出了一种基于大面幅影像快速检测水利设施的算法,主要分为两个方面:(1)改进的YOLO算法(E-YOLO).E-YOLO提出PPA特征融合方法和等比预测框与四特征图交叉预测方法,对小样本等问题进行优化;改进损失函数,突出置信度损失;同时使用迁移学习的方法,读取特征提取部分的预训练模型参数.(2)基于E-YOLO算法和水体指数约束的大面幅水利设施检测算法.通过水体指数约束滑动步幅来解决影像面幅大、目标尺度小的问题,同时降低漏检率和误检率,再结合轮廓合并方法,优化检测结果.本研究中采用高分二号影像数据实现大面幅影像水利设施检测,实验结果表明:E-YOLO算法可以明显提高水利设施检测效果,相比平均F2精度相比YOLO v3提高了1.25％.且有更好的稳定性;水体指数约束的大面幅检测方法可以在保证效率的情况下提高检测精度,其F2精度相比大步幅和小步幅方法分别提高了3.72％和2.70％,为遥感水利设施检测提供了良好方案.
文献关键词：
水利设施;遥感检测;E-YOLO;大面幅影像;NDWI
中图分类号：
作者姓名：
许泽宇;沈占锋;李杨;李均力;王浩宇;李硕;焦淑慧;李苓苓
作者机构：
中国科学院空天信息创新研究院 国家遥感应用工程技术研究中心,北京 100101;中国科学院大学 电子电气与通信工程学院,北京 100049;中国科学院大学 资源与环境学院,北京 100049;中国科学院空天信息创新研究院 遥感科学国家重点实验室,北京 100101;中国科学院新疆生态与地理研究所 绿洲与荒漠国家重点实验室,乌鲁木齐 830011;新疆遥感与地理信息系统应用重点实验室,乌鲁木齐 830011;应急管理部国家减灾中心,北京 100124
文献出处：
引用格式：
[1]许泽宇;沈占锋;李杨;李均力;王浩宇;李硕;焦淑慧;李苓苓-.结合E-YOLO和水体指数约束的大面幅影像水利设施检测)[J].遥感学报,2022(10):2083-2093
A类：
大面幅影像
B类：
YOLO,水体指数,水利设施,水量调度,自然湿地,湿地生态,生态保护与修复,生态功能,效益发展,法统,汇编,不详,v3,结合水,快速检测,PPA,特征融合,融合方法,特征图,小样本,损失函数,置信度损失,迁移学习,读取,预训练模型,检测算法,过水,步幅,标尺,漏检率,误检率,优化检测,高分二号影像,影像数据,检测效果,F2,高检,检测精度,大步,小步,遥感检测,NDWI
AB值：
0.336724
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
