摘要：针对遥感影像上存在的复杂条带噪声问题,提出一种阶梯型多尺度卷积神经网络降噪模型(SmCNN)。该模型采用一种阶梯型网络结构轻量化设计,高度融合高、低层等多层网络特征,对影像上的非均质、高覆盖、多尺度条带噪声具备优秀的识别、去除能力。模型主要通过3*3空洞卷积构建多尺度网络和残差网络融合多尺度特征信息,增强多尺度条带噪声的检测能力、弥补深度网络退化缺点;采用锯齿状混合空洞卷积网络结构解决图像信息不连续问题;设计阶梯型多尺度网络结构、引入1*1卷积以轻量化神经网络模型,降低模型复杂度。实验结果表明,SmCNN降噪性能明显优于传统图像降噪方法,比经典的前馈去噪卷积神经网络(DnCNN)降噪模型在均方误差、峰值信噪比、结构相似性三项图像降噪质量评价指标上,分别提高了61.2%、11.8%和0.7%,且网络结构轻量化效果显著,节约了53.11%的模型训练时间。

摘要：融合海洋地质专题信息与海洋基础数据、遥感数据等,采用B/S架构实现基于Skyline的海洋地质Web三维GIS系统的组织、发布和应用技术,为海洋地质三维地理信息系统的实现奠定了基础,并从三维场景建模、B/S架构Web可视化和系统功能设计等方面详细地介绍了Skyline软件在海洋地质GIS中的集成应用。