您的位置： 专家智库 > >

何敬

作品数：31 被引量：141H指数：6
供职机构：成都理工大学地球科学学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家重点实验室开放基金四川省科技计划项目更多>>
相关领域：天文地球自动化与计算机技术航空宇航科学技术环境科学与工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 30篇期刊文章
  • 1篇专利

领域

  • 22篇天文地球
  • 5篇自动化与计算...
  • 3篇航空宇航科学...
  • 2篇建筑科学
  • 2篇环境科学与工...
  • 2篇农业科学
  • 1篇生物学

主题

  • 5篇网络
  • 5篇无人机
  • 5篇无人机影像
  • 5篇GIS
  • 4篇地质
  • 4篇地质灾害
  • 3篇地震
  • 3篇遥感
  • 3篇植被
  • 3篇图像
  • 2篇信息提取
  • 2篇遥感影像
  • 2篇震后
  • 2篇植被净初级生...
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇图像分类
  • 2篇农业
  • 2篇配送
  • 2篇配送中心

机构

  • 31篇成都理工大学
  • 2篇国土资源部
  • 2篇四川大学
  • 1篇西南交通大学
  • 1篇中国石油
  • 1篇北卡罗来纳大...

作者

  • 31篇何敬
  • 24篇刘刚
  • 2篇庄文化
  • 2篇刘汉湖
  • 2篇唐川
  • 2篇鲁恒
  • 1篇李为乐
  • 1篇蔡诗响
  • 1篇贺一楠
  • 1篇李龙国
  • 1篇李乃稳
  • 1篇朱庆
  • 1篇王莹
  • 1篇付萧
  • 1篇方群生
  • 1篇张卫旭
  • 1篇程霄
  • 1篇王东

传媒

  • 7篇测绘
  • 2篇地震研究
  • 2篇自然灾害学报
  • 2篇测绘与空间地...
  • 2篇地理空间信息
  • 2篇测绘地理信息
  • 1篇工程地质学报
  • 1篇农业机械学报
  • 1篇长江科学院院...
  • 1篇激光与光电子...
  • 1篇湖南农业科学
  • 1篇遥感技术与应...
  • 1篇光谱学与光谱...
  • 1篇测绘工程
  • 1篇农机化研究
  • 1篇遥感信息
  • 1篇国土资源信息...
  • 1篇宜宾学院学报
  • 1篇时空信息学报

年份

  • 12篇2023
  • 5篇2022
  • 6篇2021
  • 3篇2020
  • 1篇2019
  • 1篇2017
  • 2篇2016
  • 1篇2015
共 31 条 记 录，以下是 1-10
全选 清除 导出
排序方式：
基于无人机高光谱的水稻光合性能监测系统应用被引量：5
2020年
水稻的光合性能与水稻的产量和品质密切相关,传统的水稻光合性能监测由人工完成,具有任务量大和效率低等缺点,高效、无损的监测作物长势,是现代化精准农业的要求。为此,以无人机搭载高光谱仪作为遥感技术平台,对水稻的光合性能进行研究分析,建立了估算水稻叶片类胡萝卜素(Car)含量的监测模型。测试结果表明:5组光谱参数与水稻样本叶片Car含量实测值的回归分析均达到显著相关水平,以SR(723,770)精度最高;进一步检验发现,水稻叶片类胡萝卜素含量实测值与SR(723,770)模型建立的估测值相关性更高,R^2达0.891 5,斜率更接近于1,具有更佳预测效果,可为水稻光合性能遥感监测提供技术支撑。
梁辉刘汉湖何敬
关键词：无人机水稻类胡萝卜素光合性能
基于改进YOLOv4的2021年海地7.2级地震震后滑坡识别
2023年
以国产高分二号影像为数据源,利用改进的YOLOv4算法对2021年海地7.2级地震诱发的滑坡进行识别。为提升模型的识别效率,用MobileNetv3替换了YOLOv4的骨干网络CSPDarknet53,并用深度可分离卷积替代YOLOv4中的普通卷积,优化了模型参数和网络结构。结果表明:改进后的YOLOv4算法目标识别精度达到91.37%,比普通YOLOv4检测速度提高了6.19 f/s,精度提高了5.24%,模型参数大小减少了80%。改进后的方法对滑坡的检测精度高于原YOLOv4算法,得到的滑坡位置更为准确,具有轻量化和实时性更高的优势,可为应急救援和灾情评估提供更加可靠的数据。
付饶何敬刘刚
关键词：海地地震
基于无人机影像样本的遥感图像分类方法被引量：1
2022年
对于遥感图像计算机自动分类而言,样本选择至关重要,直接影响分类结果精度。为了提升样本选取的质量,本文在实验区卫星影像覆盖范围内选取了几个样本点。对每个样本点利用无人机采集了约0.3 km^(2)的数据,通过后期处理生成正射影像。在正射影像中选取耕地、植被、水体、建筑和道路等几类地物的样本,采用最大似然值法对卫星影像进行相应类别信息提取。实验结果表明:在无人机高分辨率影像上解译的样本作用于卫星遥感影像,并利用最大似然值法进行信息提取,其方法可行,分类精度优于在卫星影像上选择的样本。
王彬何敬李政刘刚吕敬雷
关键词：无人机影像影像信息提取
无人机倾斜三维建模技术在乡村规划中的应用探索
2022年
在2019年自然资源部发布的通知中,正式明确了乡村规划的法律地位,也标志着乡村规划进入了新的阶段。在此背景下,本文将当前的实景三维技术与乡村规划结合,展开具有特色应用价值的乡村规划研究。首先,依托无人机倾斜摄影测量技术,获取实验区的影像数据,进而制作实验区的三维实景模型。在此基础上,结合其他相关数据,展开了规划方面的分析应用,如土地开发强度、视域景观及生态修复场景展示等分析。实验结果显示:在三维实景上进行相关的操作分析,其表达效果更直观,尤其是对于乡镇上一些非专业人员,通过规划后效果的呈现,更能理解规划内容。
付饶陈光建牟标何敬李政刘刚
关键词：乡村规划
无人机影像在地质灾害调查中的应用被引量：36
2017年
汶川地震后,西南地区进入地质灾害高发期。面对高发的地质灾害,如何快速准确地获取地质灾害信息已经成为亟待解决的问题。文中选取映秀镇老虎嘴滑坡所在位置为实验区,采集实验区10km2分辨率0.3m的无人机影像。对获取的无人机影像进行数字摄影测量处理,生成实验区精度0.476m的正射影像,0.731m精度的点云数据以及实景三维模型。在这些数字成果的基础上,对老虎嘴滑坡进行定量分析。此次实验验证无人机在高海拔、高落差的地形环境下作业的可行性,探索定量研究地质灾害的方法。
何敬唐川王帅永张可可
关键词：无人机影像地质灾害调查
改进的混合2D-3D卷积神经网络高光谱图像分类研究
2023年
卷积神经网络在进行高光谱图像分类时,往往需要设置较多的参数,因此其计算效率受到很大影响。基于混合卷积神经网络模型,本文利用全局平均池化层代替原有的全连接层,将卷积层输出的多个特征图映射为一个特征点,并将多个特征点构成一维向量,形成改进后的混合2D-3D卷积神经网络模型;最后,对改进后的模型分别在IP(IndianPines)数据集、PU(PaviaUniversity)数据集及Botswana数据集上进行测试。结果显示,总体分类精度分别达到99.64%、99.98%、99.91%。这表明在大量减少参数的条件下仍具有较好的分类性能。
贺敏慧何敬刘刚
关键词：高光谱图像分类卷积神经网络
面向GEE平台的遥感影像分析与应用研究进展被引量：2
2023年
Google Earth Engine(GEE)是集遥感影像存储与分析于一体的综合应用平台,能够方便快捷地调用遥感影像与信息提取,因此GEE受到越来越多科研工作者的关注。随着GEE不断扩充和升级,系统平台也愈发复杂。对于一般用户来说,要想快速了解其体系结构和功能算法变的越来越困难。针对这一问题,系统介绍了GEE的技术架构、数据资源、模型算法及计算资源,对GEE在各大领域的应用成果进行总结归纳,以期能为GEE的使用者提供一个快速了解该平台的窗口,帮助其更好地利用GEE平台开展自己的应用研究。
黄仲良何敬刘刚李政
关键词：大数据云计算
考虑地形特征的无人机影像分区域加权平差拼接方法被引量：7
2015年
无人机遥感手段以其方便、快捷、成本低、可云下飞行的优势正越来越多地应用于农情信息的获取。为了解决无人机影像的数量多、畸变大、影像拼接过程中产生大量累积误差等问题,对拼接过程中如何减少误差累积进行了研究。首先,根据记录影像匹配过程中心点位置计算大致的匹配区域。然后,进行区域网概略计算,列出误差方程。对不同地形特征区域影像赋予权值,进行分区域加权平差。最后,利用3条航带的无人机影像分别对所提方法和直接拼接法进行了实验对比。实验结果表明:所提方法拼接后错位和鬼影现象减少了12%,拼接效率提高了15%,拼接后获得的面积扩大了8%。
鲁恒李龙国贺一楠庄文化蔡诗响何敬
关键词：无人机影像分区域影像拼接地形特征
面向丘陵地区的国土空间开发适宜性评价方法
2022年
在生态文明建设背景下,围绕“生态优先、绿色发展”理念,开展国土空间开发适宜性评价是当前国土空间规划领域研究的热点和重点内容。本文针对丘陵、山地地区地形地貌的复杂性和生态地质环境的脆弱性,顾及坡度、地势起伏、地质灾害、土壤环境等因素确定了多指标评价体系,进而建立了面向该类地区的国土空间开发适宜性评价方法,并给出了具体的农业生产适宜性和城镇建设适宜性评价策略。为检验方法的有效性,以西南丘陵地区——叙永县为研究区,对本文方法进行验证与分析,结果表明该方法可行且体现了生态优先的发展理念。
赵绪强李政何敬刘刚
关键词：生态优先农业生产
基于YOLOv3网络无人机影像橘子树识别
2022年
利用高新遥感技术和先进的目标检测方法快速、准确地提取作物信息对精准农业的发展具有重要意义。为此,提出以高分辨率无人机影像为数据源,用标记数据训练YOLOv3网络,得到最优参数估计,形成针对橘子树识别的神经网络,实现密集的橘子树影像识别。为证明本方法的可靠性,用相同的样本在ENVI5.6平台Deep Learning模块进行实验对比。结果表明,本文方法可以高效、准确地从无人机影像中提取橘子树信息,其识别精度优于ENVI5.6平台Deep Learning模块的识别结果,模型运行稳定、可靠,可以作为统计农作物的可选择性方法。
庞栋栋刘刚何敬何敬
关键词：无人机影像精准农业
全选 清除 导出
共4页<1234>
聚类工具0