【摘 要】
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近年来,深度学习算法得到了长足的发展,并开始应用于云检测。但是深度神经网络模型参数众多,依赖大量训练样本,因此理解其泛化性能对于深度学习在不同遥感影像的实际应用具有重要的参考价值。本文以深度语义分割算法DeepLabv3+为例,以一组广泛使用的云标记数据集"L8 Biome"为验证数据,探讨该算法用于云检测时在不同的地表景观、空间分辨率和光谱波段组合的遥感影像上的泛化性能。云标记数据集"L8Bio
【机 构】
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北京师范大学地理科学学部地表过程与资源生态国家重点实验室,北京100875;北京师范大学地理科学学部北京市陆表遥感数据产品工程技术研究中心,北京100875
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近年来,深度学习算法得到了长足的发展,并开始应用于云检测。但是深度神经网络模型参数众多,依赖大量训练样本,因此理解其泛化性能对于深度学习在不同遥感影像的实际应用具有重要的参考价值。本文以深度语义分割算法DeepLabv3+为例,以一组广泛使用的云标记数据集"L8 Biome"为验证数据,探讨该算法用于云检测时在不同的地表景观、空间分辨率和光谱波段组合的遥感影像上的泛化性能。云标记数据集"L8Biome"包含96景具有全球代表性的Landsat 8 OLI影像及相应的人工云掩膜,被广泛用于测试云和云阴
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高光谱图像能够获取地物精细的光谱诊断特征,但受限于多谱段分光的成像机制,图像各个谱段上光成像的能量不足,信噪比难以提升。高光谱图像噪声类型与强度的准确估计,是提升高光谱图像去噪性能的关键,也是优化其成像系统设计的重要依据。现有高光谱图像噪声估计算法通常将不同类型的图像噪声作为一个整体,并未充分考虑不同类型噪声的区别。本文从高光谱图像获取的机理出发,提出了一种联合空间与光谱维度分析的高光谱图像噪声估
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用等参有限元去逼近曲边区域可以使误差阶不受损失,达到和凸多边形区域上同样的收敛阶.本文研究Sobolev方程的等参有限元方法,在半离散和向后欧拉全离散格式下,分别讨论真解和有限元解之间的误差估计,最后用数值算例进一步验证了理论结果.
本文运用平面动力系统的定性理论,研究了具有三类商品市场的一般均衡价格的动力学问题.证明了具有三类商品市场价格动态系统的吸引区域的存在性.特别的,运用单调动力系统理论证明了市场产品在满足具有总替代关系的条件下,市场均衡价格的吸引性.
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