于博 作品数:6 被引量:54 H指数:4 供职机构: 中国科学院信息工程研究所 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 国家重点基础研究发展计划 公益性行业(气象)科研专项 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 农业科学 更多>>
一种面向大规模社会信息网络的多层社区发现算法 被引量:8 2016年 社区发现旨在挖掘社会信息网络的社区结构,是社会计算及其相关研究的基础.随着交互式社会信息网络规模的快速增长,传统的社区发现算法难以满足大规模网络的可扩展分析需求.多层社区发现算法如PMetis、Graclus等虽然可以分析包含数百万节点规模的网络,但是小于2的粗化缩减比率以及社会信息网络的幂律分布特性极大地制约着该类算法的性能优势.该文提出了一种基于三角形内点同一社区性粗化策略的多层社区发现算法TMLCD.TMLCD不仅以大于2的粗化缩减比率加快了大规模社会信息网络的粗化过程,而且从基本拓扑结构上保持了初始网络的社区效应,提高了社区发现精度.基于YouTube、Orkut等真实网络的实验结果表明:TMLCD在计算精度、内存占用以及运行时间方面的性能均优于目前典型的多层社区发现算法,适用于富含三角形的社会信息网络分析. 康颖 古晓艳 于博 林政 王伟平 孟丹关键词:粗化 大数据 一种基于中性集和均值漂移的彩色遥感图像非监督建筑物提取方法 被引量:6 2013年 建筑物的纹理和光谱信息的多样性一直是自动化识别的瓶颈。针对此问题,提出了一种彩色遥感图像建筑物提取方法,该算法结合中性集和均值漂移,对转换到中性集空间的影像进行均值漂移分割,生成以影像中主要地物类型为核心的光谱类别图像,提取建筑物。通过中性集空间的增强及分割,克服了传统均值漂移分割稳定性低、光谱不连续及信息混杂的缺陷,避免了地物识别前提取连通区等操作。实验证明,提出的算法可以简捷、完整、准确、稳定地提取建筑物,满足高分辨率遥感影像建筑物的提取要求。 于博 牛铮 王力 刘亚奇 陈方关键词:均值漂移 图像分割 建筑物提取 一种基于多尺度自适应形态学的塔吊提取方法 被引量:1 2013年 塔吊作为建筑工地的标志性地物,是对非法建设用地的敏感警报,是工程进度监督的有力依据。但是由于城市遥感图像中地物的复杂性以及噪声的影响,如何将塔吊精确地提取出来具有一定的难度,而且目前还没有成熟的方法。充分考虑到不同塔吊的方向不同,以及结构元素的种类和尺度对图像处理结果的影响,提出了一种基于多尺度自适应形态学的塔吊提取方法。将多尺度自适应形态学方法对无人机航空影像进行分割,分割权重值根据不同的结构元素对图像进行腐蚀运算得到不同的填充次数而定,将得到的结果影像进行二值化处理、边缘提取、直线提取以及基于塔吊特殊的几何特征的提取,最后将塔吊精确地提取出来。通过与原始数据进行对比验证,表明该方法适用于航空遥感影像分割及塔吊提取的设计方案可行,对衡量城市建设投资力度具有重要意义。 于博 牛铮 王力 刘亚奇 陈方关键词:图像分割 形态学 塔吊 自适应 基于中性集对北川羌族自治县新城人工建设用地的识别 被引量:1 2015年 人工建设用地(包括建筑物、道路、广场等社会服务设施)的识别一直是用来监测地区发展速度的一个有效途径。针对目前在人工建设用地识别领域中对在建建筑物的忽视问题,利用中性集、均值漂移以及绿度因子等概念将在建建设用地信息进行增强,进而将其成功识别出来。实验证明,该方法对高分辨率遥感影像的人工建设用地识别是可行的。通过分析2009—2013年期间北川新城的建设工地面积及分布的变化情况可以看出,北川新城在2010—2013年期间完工面积占2009—2010年新建工程总面积的98.17%,在北川新城拓展区又新建0.6 km2的工程,施工迅速,为受灾居民提供了良好的居住和生活保障。 于博 王力 牛铮关键词:均值漂移 高分辨率 基于遥感与多变量概率抽样调查的作物种植面积测量 被引量:27 2014年 针对传统抽样调查工作中调查基础资料时效性不高和野外调查工作量较大等问题,该文提出了一种遥感与MPPS(multivariate probability proportional to size)抽样调查相结合的农作物种植面积测量方法。利用第2次农业普查数据进行抽样框的编制;利用时序中分辨率遥感数据进行农作物种植面积的分类;在中分辨率遥感分类图的基础上进行MPPS抽样;采用高空间分辨率遥感数据对抽选样本进行面向对象的分类;根据MPPS抽样方法进行总体农作物种植面积的推断;计算CV值,评价抽样精度,以国家统计局公布数据为标准进行总体面积精度评价。以辽宁省北镇市为研究区对该方法进行了测试。结果显示,该方法能够有效的提取县级农作物种植面积,农作物种植面积提取精度优于92%。 邬明权 杨良闯 于博 王玉 赵昕 牛铮 王长耀关键词:遥感 面向对象分类 抗噪形态学边缘检测新算子 被引量:11 2012年 提出了一种基于抗噪形态学算子的新算法。该算法大大增强抗噪形态学算子的抗噪能力,并且实现对同时混有椒盐噪声和高斯噪声的图像进行噪声滤除。实验过程中使用仅含噪声的图像进行算子的仿真,使结果更清晰、直观。实验结果表明,该算子有良好的抗噪能力,对噪声的大小和浓度要求都比较小,鲁棒性较强。 于博 牛铮 王力 王李娟关键词:形态学 边缘检测 抗噪