张振超
- 作品数：12 被引量：26H指数：4
- 供职机构：中国人民解放军信息工程大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：天文地球文化科学自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 倾斜影像与垂直影像的逐层自动密集匹配被引量：1
- 2017年
- 针对多视角影像中，垂直影像和倾斜影像分辨率差异大、变形严重、尺度不统一造成匹配困难的难题，提出了一种基于三层金字塔的自适应密集匹配方法。首先在金字塔顶层，采用ASIFT算法进行同名特征点的提取；其次利用顶层传递来的特征点对中间层影像进行等效下视纠正，并利用SURF算法匹配同名特征点；最后利用传递来的特征点对原始影像进行基于三角网的局部纠正和基于灰度的密集匹配。实验结果表明，匹配精度优于1个像素的点数超过了75％，可为多视角影像整体点云的拼接与融合提供控制。
- 张丽龚辉龚辉张振超
- 关键词：SURF
- 孪生高分辨率卷积神经网络遥感影像变化检测方法
- 2023年
- 针对遥感影像变化检测问题,提出了一种孪生高分辨率卷积神经网络模型。该模型首先基于孪生网络模型提取不同时相遥感影像的特征,然后将特征拼接后输入到嵌套U形网络中输出变化检测区域。为了提升变化检测效果,进一步设计了高分辨率卷积神经网络用于提取不同时相遥感影像的特征,以充分利用不同分辨率的特征来提升变化检测效果。在LEVIR-CD变化检测数据集上的大量实验表明,所提出方法能够比对比方法获得更高的变化检测精度。
- 王晓雯戴晨光张振超季虹良
- 关键词：遥感影像变化检测
- 机载激光点云与摄影测量点云非监督建筑物变化检测被引量：5
- 2019年
- 机载激光扫描和航空摄影测量两种技术获取的点云属性差异大,变化检测易受噪声和数据误差影响。为此设计了一种非监督的建筑物变化检测方法。首先利用基于坡度信息的渐进三角网加密和基于表面生长的点云分割方法,从激光点云中提取出地面、屋顶和植被3类要素;其次以激光扫描数据为基准检测建筑物拆除和加高两类变化;并对剩下的区域以密集匹配点云为基准探测出新建的建筑物;最后对检测的变化结果进行形态学滤波。实验证明,该方法能有效克服两种点云的差异和密集匹配噪声的影响,不仅能获得锐利的建筑物变化轮廓,而且能得到建筑物增高或拆除的类别标签。
- 张振超张永生戴晨光李凯季虹良
- 关键词：机载激光扫描摄影测量变化检测点云分割
- 基于SIFT和SURF算子的倾斜影像多视角立体匹配研究
- 针对倾斜影像的特点，提出了一种对称匹配策略和随机抽样一致性(RANSAC)算法相结合的影像立体匹配算法。首先，分别对使用SIFT和SURF算子提取的图像特征点集进行初始匹配并运用对称匹配策略移除非对称匹配，然后运用RAN...
- 赵明衍戴晨光张振超
- 关键词：SIFTSURF随机抽样一致性算法
- 多视角倾斜航空影像匹配技术研究
- 相比传统的单镜头摄影测量，多视角倾斜航空摄影测量从多个视角获取建筑物信息，有助于实现完整精细的三维重建，因而受到越来越广泛的重视。影像匹配是数字摄影测量的核心环节，其质量影响到影像相对定向、数字空中三角测量以及 DSM产...
- 张振超
- 结合空间上下文与慢特征分析的多光谱影像变化检测被引量：1
- 2022年
- 为了提高多光谱影像变化检测的精度,本文提出了一种结合空间上下文与慢特征分析的方法。首先采用自适应空间上下文提取算法围绕像素构建自适应区域,探索像素周围的上下文信息;然后通过迭代慢特征分析,由相应像素周围的成对自适应区域定量计算成对像素之间的变化强度,增强变化区域与未变区域的可分性;最后生成变化强度图像,采用大津阈值法作二值分类,将变化强度图划分为二值变化检测图。利用Landsat 7卫星ETM+传感器的图像,与4种基于代数的方法及基于变换的方法进行对比试验,结果表明,本文方法在降低漏检方面有所改善,提高了召回率。
- 王晓雯戴晨光张振超季虹良
- 关键词：多光谱影像变化检测
- “遥感专业英语”课程建设与双语式教学模式探索
- 2024年
- “遥感专业英语”是遥感科学与技术传播和交流的工具。建好“遥感专业英语”课程是培养遥感专业学生国际视野、学术交流能力、前沿意识与创新思维的必然要求。首先,从教学目标设定、课程体系衔接、教材适用性及学生参与度四个方面分析当前“遥感专业英语”课程教学中存在的不足;其次,介绍课程组在课程建设上的实践,包括教学目标细化、教学内容选取、课程思政建设、师资队伍建设等;最后从双语式教学、互动式教学、课程考核等方面介绍教学模式探索。
- 张振超戴晨光张艳芮杰王涛张永生
- 关键词：遥感专业英语课程建设
- 地理空间智能研究进展和面临的若干挑战被引量：9
- 2021年
- 随着地理空间科学、人工智能、高性能计算技术的迅速发展,地理空间智能已成为处理和分析地理空间大数据的主要手段,并将在地球科学、空间认知、智慧城市、智慧社会等科学研究、工程建设和社会发展中发挥越来越重要的作用。地理空间智能作为地理空间科学和人工智能深度融合的交叉领域,其发展受到多学科的驱动,目前已在算力增强软硬件研制、系统开发、数据与模型共享、服务与应用方面不断取得进展,显示出巨大的活力和潜能,同时难题和挑战也相生相伴。本文首先阐述地理空间智能的概念演进、若干技术系统构建思路和国内外科学研究现状,然后梳理地理空间智能的典型应用,分析地理空间智能面临的问题和挑战,最后对其重要的发展方向及趋势予以展望。
- 张永生张振超童晓冲纪松于英赖广陵
- 关键词：人工智能
- 融合密集匹配点云与正射影像的二维城市场景分类
- 2019年
- 对航空摄影测量场景进行分类是摄影测童数据处理的重要环节。摄影测量匹配点云存在噪声、孔洞,影响分类精度。本文提出一种融合密集匹配点云和正射影像的城市场景分类方法。首先,分别从匹配点云、正射影像中提取出几何特征、光谱特征、纹理特征和归一化数字表面模型特征;其次,利用随机森林算法把场景中每个像素分为建筑物、植被或地面;最后,通过实验定量对比了不同的特征组合对分类精度的影响。结果表明:提取的多维特征之间存在互补关系,融合多维特征的分类能取得最优结果。
- 张振超刘薇刘薇隋雪莲
- 关键词：航空摄影测量特征提取
- 基于面向对象孪生神经网络的高分辨率遥感影像建筑物变化检测
- 2024年
- 建筑物变化检测在城市环境监测、土地规划管理和违章违规建筑识别等应用中具有重要作用。针对传统孪生神经网络在影像变化检测中存在的检测边界与实际边界吻合度低的问题,本文结合面向对象图像分析技术,提出一种基于面向对象孪生神经网络(Obj-SiamNet)的高分辨率遥感影像变化检测方法,利用模糊集理论自动融合多尺度变化检测结果,并通过生成对抗网络实现训练样本迁移。该方法应用在高分二号和高分七号高分辨率卫星影像中,并与基于时空自注意力的变化检测模型(STANet)、视觉变化检测网络(ChangeNet)和孪生UNet神经网络模型(Siam-NestedUNet)进行比较。结果表明:(1)融合面向对象多尺度分割的检测结果较单一尺度分割的检测结果,召回率最高提升32%,F1指数最高提升25%,全局总体误差(GTC)最高降低7%;(2)在样本数量有限的情况下,通过生成对抗网络进行样本迁移,与未使用样本迁移前的检测结果相比,召回率最高提升16%,F1指数最高提升14%,GTC降低了9%;(3) Obj-SiamNet方法较其他变化检测方法,整体检测精度得到提升,F1指数最高提升23%,GTC最高降低9%。该方法有效提高了建筑物变化检测在几何和属性方面的精度,并能有效利用开放地理数据集,降低了模型训练样本制作成本,提升了检测效率和适用性。
- 刘宣广李蒙蒙汪小钦张振超
- 关键词：高分辨率遥感影像
