视觉显著性与知觉组织相结合的高分影像居民地提取方法下载

PIPI_333 2018-08-27 12:56:01

受人类视觉认知机制的启发，提出了一种利用视觉显著性与知觉组织相结合的高分辨率遥感影像居民地提取方法
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本文介绍了高分辨率遥感影像场景分类的技术，从低层视觉特征到深度学习的高层视觉信息，探讨了其在遥感领域的应用。尽管已有显著进步，但面对类内差异性和类间相似性的挑战，未来的研究仍有待深化。

我国遥感卫星数据规模达PB级别，但自动化处理能力低。本文介绍了高分辨率遥感影像智能解译，包括其发展、常用分类手段，指出手工特征结合有监督学习的不足，强调深度学习优势。还阐述了场景分类、目标识别、语义分割等主要方向的研究进展，展望了其应用前景。

本文围绕高分二号0.8米遥感影像与GID数据集（24类土地覆盖标签）开展语义分割任务，重点阐述数据预处理、模型架构适配（如ASPP增强、边缘分支）、类别不平衡应对（加权CE/Focal Loss/动态采样）、多时相建模（特征融合/伪标签增强）及部署优化（直方图匹配/不确定性过滤/重叠切片融合）。实验表明该方案显著提升mIoU与边界连续性。

本文提出“天空认知负荷（SCL）”框架，整合声学、视觉与隐私影响，通过心理声学指标、数字孪生仿真和端侧隐私计算，构建可量化、可审计的城市空中交通治理闭环，推动UAM与城市生活和谐共存。

现有城市景观与居民情绪关系研究多基于遥感影像二维分析，精确度有限。本文引入三维景观格局研究模型，用街景图片和网络发帖补充数据，定义四个景观感知维度，精确量化二者关系。结果显示，三维景观指标比二维指标对居民情感影响更大。

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