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[硕士论文] 黄雅婷
地图学与地理信息系统 浙江大学 2018(学位年度)
摘要:基于遥感影像的建筑物提取是摄影测量与遥感领域的重要研究课题,但传统的提取算法在人力和时间上耗费巨大,该课题研究成果能够高效地排除影像中的冗余信息,使后期提取算法大幅减少计算空间和时间开销,为及时提取和更新地理信患数据提供了新的思路。本文借鉴计算机视觉领域中多边形超像素、候选目标检测等最新研究成果,提出一种基于多边形超像素的候选建筑物检测方法。本文研究工作可以归纳为如下几点:
  首先,与以往建筑物检测方法不同,本文引入了计算机视觉领域的候选目标检测概念应用于遥感影像的建筑物检测。该方法旨在高效地筛选出一些候选建筑物目标,这些目标中包含建筑物的可能性很高,进而缩小了建筑物存在区域的范围,为后续的复杂的建筑物提取或分类算法提供很好的基础数据。
  其次,与现有基于超像素合并策略的候选目标检测方法不同,结合建筑物的几何特征,本文首先将图像区域分割为大量小凸多边形,然后将小多边形合并得到少数大多边形,每个大多边形作为一个候选建筑物区域,由此筛选出候选建筑物。
  然后,构建图表示多边形及其邻接关系,依据颜色、纹理等特征描述相邻多边形的相似性并设置相应边的权重,采用最小生成树算法合并相似结点,将几何特征引入生长终止条件。
  最后,本文实现了上述方法,并对算法中的各项权值变量进行了实验与评估,同时与候选目标检测的主流算法进行比较。实验表明,本文提出的算法在针对建筑物的目标检测中有较好的表现,单幅1000×750大小的影像的平均处理速度为0.987秒,所得的最好候选目标和真实目标能够基本贴合。
[硕士论文] 王晗
计算机软件与理论 东北林业大学 2018(学位年度)
摘要:近年来,伴随着遥感技术的飞速发展,高光谱技术也取得了长足的进步。高光谱遥感影像可以提供被观测对象丰富的光谱信息和空间信息。同时较高的光谱分辨率带来的海量数据也引发了高光谱成像技术在传输和存储方面的一系列问题。压缩感知的出现,将采样和压缩的过程相结合,以远远低于传统的奈奎斯特采样定理所要求的采样率对测量数据进行采样获取,大幅降低了高光谱遥感影像所带来的采样数据量。
  针对上述问题,本文结合高光谱遥感影像谱间相关性强的特性,对基于压缩感知的高光谱遥感影像的重构方法进行了研究,论文主要研究内容与工作如下:
  (1)进行了基于分组采样的高光谱遥感影像的重构方法的研究。根据高光谱遥感影像谱间相关性强的特性,将影像分为若干个波段组,每组确定一个参考波段,在非参考波段的重构上加入了相对应的组内的参考波段的信息。实验结果表明,分组采样的重构方法在一定程度上提高了高光谱遥感影像的重构效果。
  (2)在分组采样重构方法中,并没有充分利用高光谱图像谱间相关性强的特性,导致非参考波段重构效果不佳。针对这一问题,提出了基于高光谱谱间相关性的双参考波段预测模型。找出每个波段组内与其他波段相关性最大的两个波段作为该组的参考波段,根据这两个参考波段建立的模型预测非参考波段。实验结果表明,双参考波段重构方法提高了非参考波段的重构效果。
  (3)在双参考波段预测模型中,参考波段的采样率较低,导致其重构效果不佳。针对这一问题,进行了一种结合谱间多向预测模型的基于压缩感知的高光谱遥感影像重构方法的研究。首先,每组确定一个参考波段,并根据相邻组内的参考波段建立谱间多向预测模型,用来计算非参考波段的预测测量值;然后,重构实际测量值与预测测量值的差值;最后,利用得到的差值向量迭代更新预测测量值,直到恢复该波段原始影像。
  实验结果表明,本文提出的结合谱间多向预测模型的基于压缩感知的高光谱感影像重构方法,在大幅降低影像的采样率的情况下,有效的提高了高光谱遥感影像的重构效果,为今后高光谱影像的重构提供了新思路。
[硕士论文] 霍帅起
计算机系统结构 东北林业大学 2018(学位年度)
摘要:随着对地观测技术的不断发展,海量遥感图像的分析成为近些年来军事、气象、交通等领域研究的重点,图像镶嵌作为遥感图像处理中的重要内容,在跨区域遥感图像分析中发挥着重要作用。为了解决传统遥感图像并行镶嵌算法中存在的计算节点利用率低、频繁数据I/O等问题,本文根据Spark分布式内存计算框架,充分利用Spark利于迭代类型数据处理的优势,提出一种基于Spark自定义RDD(弹性分布式数据集)的并行镶嵌方法,通过自定义针对遥感图像镶嵌处理的RDD来完成整个镶嵌过程,从而提高图像并行镶嵌的效率。本文的主要研究内容和工作如下:
  (1)Spark集群中自定义RDD的算法实现。通过重写Spark中RDD的compute和getPartitions方法,自定义针对遥感图像处理的RDD,并实现图像重叠区域估计、图像配准和图像融合三个操作算子。在实现重叠区域估计操作算子时,针对传统遥感图像并行镶嵌算法中存在的串行执行图像重叠区域估计操作导致处理效率不高的问题,根据进行重叠区域估计操作的相位相关法中傅里叶变换、傅里叶反变换等计算步骤的逻辑可分性和数据独立性,通过单指令多节点并行执行的方式对传统相位相关法进行改进,实现在集群的多节点上并行处理;在实现图像配准操作算子时,细化SIFT算法的处理步骤,解耦算法处理过程中图像间的关联关系,通过任务并行的思想,实现其并行处理;在实现图像融合操作算子时,根据泊松融合中各处理步骤的特点,在集群中同时进行多组图像的融合计算,实现图像融合操作的并行处理。
  (2)基于自定义RDD的遥感图像并行镶嵌方法的研究。将图像镶嵌中的重叠区域估计、图像配准和图像融合三个关键步骤作为自定义RDD的Transformation类型的操作算子,并根据镶嵌过程每个Partition中遥感图像的数量变化对调用操作算子生成的RDD进行依赖关系划分;然后在程序执行过程中通过隐式转换创建自定义RDD,并调用自定义RDD的操作算子来完成图像镶嵌的整个处理过程;最后通过实验表明,本文提出的基于自定义RDD的遥感图像并行镶嵌算法具有良好的稳定性和扩展性。并且与传统基于MPI的并行镶嵌算法相比,本论文中采用的方法在保证图像镶嵌效果的基础上,在加速比、吞吐率等性能指标上有了显著提高,能够有效提高海量遥感图像的并行镶嵌效率。
[硕士论文] 尹春宇
控制工程 内蒙古大学 2018(学位年度)
摘要:被动式THz成像系统通过探测人体THz波段的信息并成像,可实现非接触探测隐藏在衣服下的金属、非金属材质的物体,所以可实现危险品的非接触式检测。但被动式THz成像的图像具有独特的噪声形式,用常规方法难以处理,因而研究算法识别THz人体图像中隐藏在衣服下的金属、非金属物体具有重要的应用价值。本文主要内容如下:
  THz原图像的灰度值范围在[03500]之间,对原始数据进行灰度映射到[0255]范围内,在简化数据的同时提高了探测物的灰度对比度。由于THz图像中人体轮廓不明显,前景与背景灰度值相差不大,导致在图像处理过程中很容易受到背景信息的干扰。针对这种情况论文通过自定义模板滤波、连通域面积法滤波、形态学开闭运算、边缘平滑滤波对经过灰度映射后的THz图像进行处理,提取出人像并去除背景等无关信息的干扰,进而获得隐藏物的信息。
  去背景后的THz图像噪声复杂。先通过自适应中值滤波滤除THz图像中的椒盐噪声、平滑其他脉冲噪声,尽可能地保护图像中的细节信息,然后借助盲反卷积的理论实现THz图像的预处理。
  考虑到THz噪声具有某种周期性的特征,根据THz图像频谱图的特点,设计频域滤波器。与常规低通滤波器相比较,本文所设计的陷波带阻滤波器获得明显的去噪效果。
  研究非局部均值法、三维块匹配法对于THz图像的去噪效果,结合小波分析与三维块匹配算法做改进,实验结果表明改进的滤波算法具有一定的效果。
  结合主观和客观的去噪效果评价指标,设计本文的最优算法序列。首先对原始数据进行灰度映射;经去背景处理;然后进行自适应中值滤波;再通过盲反卷积运算对已经退化了的THz图像进行初步复原;频域上用陷波带阻滤波处理;最后使用三维块匹配法对THz图像做去噪处理。对通过最优算法处理后的THz图像加伪彩色,突出目标信息,得到探测物清晰的THz图像。
  经实测图像检测,证明本文算法是有效的。
[硕士论文] 何志强
测绘工程 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:随着遥感影像分辨率的不断提高,遥感影像中的信息越来越丰富。传统的基于像元分类仅利用光谱信息进行信息提取,难以满足高分辨率影像信息提取的要求。目前,面向对象分类方法成为了提取高分辨率遥感影像信息的主要方法之一。在进行面向对象分类时,影像分割的尺度、特征的选择等方面一般根据经验知识人工确定,通常具有主观性和盲目性。针对面向分类过程中的问题,本文基于高分二号遥感影像,对影像的预处理、分割、特征选择、分类以及精度评价等方面进行研究,完成的工作主要有:
  (1)基于高分二号遥感影像系统地研究分析遥感影像的预处理。主要进行影像辐射定标、大气校正和正射校正以及图像融合。本文使用HSV融合、Brovey融合、Gram-Schmidt融合、基于主成分变换融合和NNDiffuse融合对高分二号遥感进行试验。通过对比分析,NNDiffuse融合变换较适合高分二号遥感影像,不仅较好地保持影像的波段信息,也使得影像的分辨率更高。
  (2)基于eCognition对多尺度影像分割研究分析。对比分析多种影像分割方法效果,确定基于区域多尺度分割的有效性。由于多尺度分割最优尺度的选择缺乏科学依据,难以把握。本文基于RMAS(Ratio of Mean Difference to Neighbors(ABS)to Standard Deviation)模型确定各类地物的最优分割尺度。表明基于最优尺度分割算法可以有效分割高分辨率遥感影像,对影像分割具有一定应用价值。
  (3)提出基于Matlab的ReliefF算法和J-M距离的组合模型,进行面向对象分类的特征选择。利用ReliefF算法去除初始特征空间中的无关特征,获取相关特征集,再利用J-M距离计算各地物类别间分离度,去除相关特征集中的冗余度。获得各类地物相对应的特征集。利用该组合模型可以快速获得提取地物的有效特征集,提高了面向对象分类的效率,对面向对象分类具有一定的研究意义。
  (4)结合基于RMAS模型确定的最优分割尺度和基于ReliefF算法和J-M距离优选的特征集,对研究区影像进行面向对象分类。与基于像元分类进行精度对比,面向对象分类结果总体精度为88.72%,基于像元分类结果总体精度为78.32%。结果表明:针对高分辨遥感影像信息提取,面向对象分类方法更具优势。
[硕士论文] 徐锐
测绘科学与技术;摄影测量与遥感 重庆交通大学 2018(学位年度)
摘要:建筑物作为与人类生活生产密切相关的重要地物,是衡量城市发展的重要指标之一,利用遥感影像对其进行自动化批量提取无疑为城市的发展提供更加迅速、高效的地理信息基础数据,相对于传统人工方法也更加省时省力。场景理解是随着遥感数据的大量积累而提出的一个较新的概念,以解决如何让计算机如同人脑一样“理解”影像,并对海量影像进行自动识别、分类、管理等等。建筑物场景理解拟寻求与建筑物相关的影像自动识别、分析、理解的方法,为城市信息化、精细化管理,智慧城市建设等提供科学依据。基于此,本文主要在大面积批量提取建筑物并对建筑物场景进行高效分类等方面进行了一些研究,主要工作及创新点如下:
  ①提出高光谱高空间分辨率遥感影像面向对象的多尺度分割和低层多特征提取及融合的方法。针对目前单一低层特征描述刻画地物不精细现状,利用最优分割参数对高光谱高空间分辨率遥感影像进行多尺度分割,然后提取具有代表性多类低层特征并进行融合,得到各个对象的高维低层特征。高维低层特征能够较好的刻画地物特性,这个过程是对高光谱遥感影像进行降维处理,减少计算量;而对高分辨率遥感影像是一个升维处理,提高特征的表达精度。
  ②本文研究了基于高维低层特征的稀疏表示分类方法,并在稀疏表示过程中加入Fisher约束条件。建筑物的提取是利用对象层次上的高维低层特征,结合稀疏表示分类方法,并在字典学习过程中加入了Fisher约束准则,解决传统稀疏表示方法构成的字典较难捕获相似类别的相对差异性信息问题。批量识别分类结果显示,因遥感影像在数据源、成像质量、地物复杂度上各有差异,导致分类结果良莠不齐,但建筑物提取结果避免了基于像素进行分类所产生的细碎图斑。总体来看,成像质量好、地物复杂度低的影像识别分类结果优于其他影像。但一对多的样本处理,大面积、多形态、高差异的建筑物提取都在以往的研究成果中属于少数。
  ③本文研究了基于中层语义,利用RBF-NN模型进行建筑物场景分类方法。神经网络具有强大学习功能,结合中层语义,实现高光谱高空间分辨率遥感影像在同一个体系中进行场景分类分析处理。结果显示,可以利用较少的样本得到较好的分类结果,验证了方法的有效性。这也不同于利用整幅影像全局或局部的数理统计特征信息进行场景分类的传统方法。
  ④初步形成从高光谱高空间分辨率遥感影像低层多特征提取及融合,到建筑物提取分析,最后上升到建筑物场景分类这一较为完整的体系。并结合实验验证该体系的实用性和有效性,为以后多源遥感影像的特征提取分类及场景理解提供一种思路。
[硕士论文] 王鹏
测绘科学与技术 成都理工大学 2018(学位年度)
摘要:地面激光扫描(Terrestrial LiDAR Scanning,TLS)作为一种主动遥感技术,通过发射脉冲信号并接收目标物体表面返回的信号完成三维测量,具有速度快、精度高、单次获取数据量大等特点,已经成为空间信息获取的重要手段,基于TLS技术的建筑物精细建模也成为近年来的研究热点。
  由于扫描视角和物体遮挡等限制,TLS需要多角度扫描才能完整覆盖城市建筑物场景,且获取到的多视点云都基于局部坐标系,需要通过点云配准技术将不同视角下的点云统一到同一坐标系下。国内外学者提出许多两视点云自动配准算法,但城市建筑物场景结构复杂,点云数据不仅含有大量噪声,同时包含对称或不完整结构,局部点云密度变化明显,TLS数据量非常庞大,如何提高城市建筑物场景下的两视点云自动配准精度和效率是目前亟待解决的问题。因此,本文主要研究城市建筑物场景下的两视点云自动配准,具体如下:
  (1)基于ISS-SHOT特征点的点云粗配准:目前,点云粗配准主要通过提取点云表面二维或三维特征进行粗配准,二维或三维特征的质量决定粗配准精度。本文将定向直方图标签(Signatures of Histograms of OrienTations,SHOT)三维特征描述子应用到城市建筑物场景点云粗配准中,对两视点云提取的ISS关键点进行SHOT特征描述,得到一组更精确的ISS-SHOT特征点对,使用采样一致性初始配准算法估计初始转换参数。同时设计了一个点云预处理流程:点云降噪和下采样,保证原始点云几何结构不变,同时提高点云质量,降低点云数量。多组数据配准结果表明,新提出的粗配准算法的配准精度与传统粗配算法保持不变,平均配准效率提高59%。
  (2)基于拟牛顿优化的三维正态分布变换精配准:传统三维正态分布变换算法(3D Normal Distribution Transform,3D-NDT)相对于ICP等精配准算法有着较高的配准精度和效率,但在城市建筑物场景等点云数量庞大的配准中效率并不理想,通过分析3D-NDT算法精配准原理,利用拟牛顿算法对3D-NDT算法中的二阶求导过程进行优化,提高了精配准效率。多组数据配准结果表明,随着点云数量的增加,改进3D-NDT算法时间消耗曲线远低于传统3D-NDT算法,同时在保证配准精度的情况下,平均配准效率提高88%。
[硕士论文] 张婷婷
地质工程 浙江大学 2018(学位年度)
摘要:随着遥感技术的日臻完善,使得遥感影像的数据量正呈现几何级数的倍率增长,遥感影像数据也逐渐成为空间数据更新的主要来源。同时,随着网络技术的日臻成熟,通过网络实现遥感影像的数据共享已经成为现实,遥感影像数据的共享领域也从专业应用转向了公众生活。但是,影像数据的高效共享目前面临着数据资源的组织管理以及互联网络的带宽限制等问题。因此,对空间数据的组织管理与网络传输的预取缓存技术等的研究,是实现影像数据高效共享的关键。
  本文在深入剖析空间数据组织管理与网络传输相关技术的基础上,以遥感影像数据的有效组织管理和快速访问为目标,从遥感影像的分层分块和遥感影像瓦片的网络传输等方面展开研究工作,具体研究内容如下:
  (1)高效的数据组织管理——遥感影像数据的快速分层、合理分块
  本文利用遥感影像的细节纹理特征,发展了一种考虑影像区域特征的分层采样插值算法。该算法采用阈值判断的方法,根据影像数据的区域细节特征分割为平滑区域和复杂区域,并对应设计不同的插值公式,使本文算法同时具有较高的插值精度和计算效率。然后利用遥感影像数据处理的天然“可并行性”,引入了GPU加速技术,有效地提高了插值算法的计算速度,实现了遥感影像的快速分层。最后本文分析并采用了线性四叉树编码机制,实现了遥感影像的合理分块。通过采用遥感影像数据分层分块技术,方便了数据压缩和网络传输,缓解了网络有限带宽与海量影像数据共享之间的矛盾,实现了影像数据的有效组织管理。
  (2)快速的网络传输浏览——预取、缓存技术构建网络传输体系
  本文研究了客户端的影像瓦片预取策略,利用单个客户端的计算能力,通过预取的手段,使浏览器提前将影像瓦片缓存到用户本地,缓解了在实际操作中用户等待时间长的问题。然后利用影像瓦片的空间地理位置关系特征,发展了一种基于瓦片时空热度的缓存置换策略,该策略将瓦片元素的缓存价值分为空间热度价值和时间热度价值,并采用多属性决策的方法,有效管理服务器的缓存资源空间。最后将预取和缓存技术结合应用,形成影像瓦片的预取缓存响应机制,实现了影像数据的快速网络传输浏览。
  (3)可行的应用实践系统——浙江省农村土地承包管理地图服务子系统
  本文从实际应用需求出发,发展了有效的影像数据分层分块组织管理方法和影像瓦片的预取缓存技术,然后将研究结果应用于浙江省农村土地承包管理地图服务子系统中,最后在实际应用中证明了本文提出的方案切实可行。
[硕士论文] 王琦
测绘工程 成都理工大学 2018(学位年度)
摘要:土壤水分是地球生态系统的重要组成部分,是陆地—大气系统间水热传输和能量交换的重要基础,是联系地表与地下水循环、陆地间碳循环的关键纽带。土壤水分作为最常用的地表模型参数之一,在全球水循环规律分析、流域水文模型建立、农作物生长监测和旱情评估等方面起着重要的作用。
  相对于传统的土壤水分获取方法,遥感因其宏观性强、时效性快、能动态性大区域监测等优点已成为土壤水分信息获取的主要手段。近几十年来,学者们针对不同的传感器类型发展的土壤水分反演算法已达上百种。其中,主动微波协同光学数据反演土壤水分算法具有高时效、强穿透性、不受天气影响、植被影响弱等特点,成为植被覆盖区地表土壤水分反演的一个重要方法。同时,通过不同植被指数构建特征空间来反演土壤水分的光学遥感算法也成为常用手段之一。本文选择黑河流域中游张掖地区盈科绿洲农业灌区为研究区域,以主动微波遥感Sentinel-1A哨兵数据和光学遥感Landsat-8数据为基础,结合实测数据,通过对比不同输入参数确定了两种土壤水分反演算法,开展了土壤水分反演算法的对比分析。主要结论如下:
  (1)以NDVI和MSAVI指数与地表温度构成的Ts-NDVI和Ts-MSAVI特征空间均满足温度植被干旱指数法的构成条件,两个特征空间的温度植被干旱指数与实测数据的相关性结果表明,Ts-MSAVI特征空间高于Ts-NDVI特征空间,Ts-MSAVI计算的MTVDI指数能更好地反演土壤水分状况。
  (2)NDWI指数计算的植被含水量较NDVI指数的高。NDWI计算的植被含水量能有效地去除植被对后向散射系数造成的影响。结合Oh模型经查找表算法得到最终土壤水分反演结果显示,NDWI指数的植被含水量反演得到的土壤水分比NDVI植被含水量反演得到的土壤水分更接近实际情况、反演精度更高。
  (3)MTVDI指数的土壤水分反演算法和NDWI指数的水云模型土壤水分反演算法进行精度对比评价,表明NDWI的水云模型土壤水分反演算法相关系数高,均方根误差低。主动微波协同光学数据算法反演出的土壤水分更能反映研究区地表土壤水分状况。
[硕士论文] 曹梦鸽
管理科学与工程 东北林业大学 2018(学位年度)
摘要:随着大数据时代的到来,大数据对管理信息系统数据处理相关过程产生了非常大的影响,信息管理系统对数据的管理越来越精细化,大数据驱动下的管理工程已经全面爆发。遥感技术已经广泛应用到社会工作的方方面面,如何在遥感大数据驱动下对其进行高效管理是我们目前最需要解决的问题。影像金字塔技术和分布式技术是管理影像大数据的关键技术,可以实现影像大数据的高效读取,对遥感影像的应用具有重要意义。
  本文主要研究遥感大数据驱动下影像金字塔数据的管理,具体包括影像金字塔构建方法的研究和影像金字塔管理优化等。其中影像金字塔构建方法研究方面,首先针对多源、重叠区域的影像提出多分辨率影像分层策略,对不规则影像提出不规则分块策略;其次构建模板影像金字塔模型并对其进行Hilbert曲线编码,利用父编码+子编码的方式对索引进行改进,从而实现影像的快速加载和显示;最后通过对影像金字塔的增量更新研究实现了影像的更新替换。
  影像金字塔管理优化方面,建立基于HBase的影像数据存储结构,对其行键Row Key进行改进,并设计影像的快速读取流程,实现影像块的并行入库。设置基于GeoWebCache缓存中间件的金字塔影像块缓存区,从而缩短影像的检索时间,提高影像的查询加载效率。最后通过纠错技术既保证了金字塔影像数据的可靠性,又提高了存储利用率。
  最后基于HDFS和HBase集群环境实现了大数据驱动下遥感影像数据的管理,通过实验分析验证了不规则影像分块策略对不规则影像的优势,改进的索引结构在读取速度上优于改进之前,并行化架构加快了数据的存储速度,HBase数据库在管理非结构化数据优于关系型数据库,缓存区的设置提高了影像的加载效率,研究成果可满足对海量遥感影像高效管理的需求,具有重要的实用价值。
[硕士论文] 张永飞
测绘工程 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:随着高分辨率卫星的快速发展,高分辨率影像能够提供更加丰富的地物特征信息,使其成为信息提取的重要数据源。我国城市化的进程越来越快,建筑物作为城市的核心地物也在不断发生变化,城市空间数据库的及时更新变得越来越重要。如何利用高分辨率影像自动、高效、精确地提取建筑物信息成为遥感应用的热点之一。传统基于像元的影像分类法因其单纯基于光谱信息进行分类、分类精度不高、存在“椒盐”现象等局限性,已经不能满足高分辨率影像信息提取的需求,而基于eCognition的面向对象的分类逐渐成为信息提取的主流方法。
  本文以杭州某地区WorldView-Ⅱ影像为例,主要研究面向对象分类方法在高分辨率影像建筑物信息提取中的应用,主要的研究成果如下:
  (1)提出将ESP最优尺度评估法与PSE-NSR-ED分割质量评价法相结合来确定最优分割尺度。研究首先通过定量和定性分析确定最优均质性因子,再利用ESP工具初步选取最优分割尺度,结合分割质量评价法确定各地类最优分割尺度。最优分割尺度分别为420、300、260、220,形状因子为0.5,紧致度为0.5。
  (2)研究采用了mRMR特征优选算法实现最优分类特征子集的选取,对分割后的影像对象选取了光谱、形状、纹理等共47个特征,然后通过mRMR算法进行最大相关最小冗余优选,最终确定了前10个最优分类特征。
  (3)分析最优分割尺度和最优分类特征,建立分类层次结构,确定不同地物的分类规则。研究考虑到高分辨率影像多阴影的特点,本文根据有无阴影辅助设置了对比实验,并通过混淆矩阵法和不一致性精度评价法进行提取精度评价,最后通过数学形态学法对建筑物提取结果进行优化。
  (4)精度评价结果表明两种实验都很好地实现了建筑物的提取,无阴影辅助实验分类总体精度为86.5%,Kappa系数为0.798,建筑物提取精度为85%,完整性为74.76%,检测率为84.67%;阴影辅助提取实验分类总体精度为91.01%,Kappa系数为0.866,建筑物提取精度为95%,完整性为86.98%,检测率为92.07%。实验对比结果表明基于阴影与建筑物的空间关系辅助,建筑物提取精度更高。
  本文基于高分辨率影像的建筑物信息提取技术研究为城市建筑物的信息提取提供了重要思路,同时也为面向对象的影像分类方法提供了参考。
[硕士论文] 李杨
测绘工程 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:目前,高分辨率的遥感影像已在各个领域内得到相当广泛的应用,随着日益增长的应用需求和用户需求,影像的分类技术和信息提取方法也正在不断深入的研究。与中低分辨率遥感影像相比,高分辨率遥感影像内包含有更为复杂的特征信息,传统的基于像素的分类方法在对其进行遥感解译的某些方面存在着一定的缺陷,很难充分发掘出高分辨率遥感影像多特征的优势,导致解译精度降低。所以,本文致力于面向对象的影像分类技术的研究,并试图将此技术与灾后房屋损毁信息提取相结合,提取出灾后房屋损毁信息。
  本文以“精确、高效、快速地分析灾后房屋损毁情况”为目标,根据目前针对面向对象分类技术的研究成果,在现有的方法基础上,制定出一套针对高分辨率遥感影像,面向对象提取灾后房屋损毁信息的技术流程,通过对各关键技术进行不同程度的改进和配合,实现了对灾后房屋损毁信息的有效提取以及房屋损毁程度的定量分级。实验中,选择了一幅具有一定特征信息的高分辨率遥感影像作为实验数据,通过对灾后影像信息进行人机交互解译后,有选择的提取研究区域内的受灾信息。实验以Ecognition和ArcGIS、ENVI等软件为影像处理平台,结合MATLAB、Excel等软件为数据分析平台,对面向对象的分类技术进行研究,然后将研究方法应用于灾后信息提取过程中。
  (1)研究中以地震作为典型灾害,利用震区高分辨率遥感影像,基于分割后产生的影像对象内部同质性与影像对象间异质性综合评判原则,利用eCognition、Excel、MATLAB软件进行影像的分割尺度研究,探求分割过程中的最优尺度。
  (2)基于ArcGIS、ENVI软件对分割后影像对象构建样本空间,利用改进后的SEaTH算法结合MATLAB软件针进行特征库优选,并计算出优选特征的分类阈值。
  (3)基于eCognition软件平台,采用面向对象的分类方法利用优选的特征和阈值以多特征相结合的方式进行分类,提取出研究区域内的震后房屋损毁信息。
  (4)在本研究的基础上,将文中所用方法提取的结果与传统分类法得到的结
  果进行比较并同等进行精度评价,以说明本文中所采用的方法技术的实用性。
  通过本研究中对面向对象分类技术进行研究,发现面向对象的遥感影像分类方法在目标地物信息提取上,提取的目标地物不仅未失真且一定程度的提高了分类精度,最终的分类结果有效避免了“椒盐现象”,分类结果与现实世界能够在形状和属性上均保持较好的一致性。在灾后信息提取的过程中,应用此方法能够快速有效提取灾害信息,为受灾区救灾应急实时提供相应的救灾援助区域信息,为快速救灾应急和引导灾区民众提供地理服务。
[硕士论文] 蒋鹏飞
数学 成都理工大学 2018(学位年度)
摘要:遥感技术是指在远距离上对目标反射亦或自身辐射出的电磁波以及可见光、近红外、红外等多种信号进行感知,并对其进行探测和识别的一种技术。遥感信息的获取及传输过程当中,常常会受到各种各样的原因影响(如:空中大气,地面水气的反射,折射,散射等光学现象对成像光谱仪成像的影响和地球磁场对传输过程产生的电磁干扰等)而产生大量的噪声。这些噪声会使遥感图像的边缘纹理、重要地物细节等关键信息模糊化,从而让遥感图像所包含的关键信息丢失,造成图像整体的质量下降,并且影响经过处理后遥感图像的后续应用。因此为了获取更高清晰度、信噪比并提高遥感图像的质量,对包含噪声的遥感图像进行去噪处理是影响遥感图像应用至关重要的一个预处理步骤。
  本文针对现有较为常用的小波分析去噪算法以及独立分量分析(Incdpendent Component Analysis,ICA)进行了深入的研究并且结合查阅大量的文献与书籍,将上述两种相较独立的去噪算法进行结合,并且将此改进的小波分析ICA算法应用于实际的遥感图像去噪应用中,来检验该新的去噪算法的可行性与去噪效果。文章是通过利用传统的小波变换去噪算法和改进的小波分析ICA去噪算法分别对进行了辐射定标、大气校正、图像融合、图像镶嵌等一系列预处理的四川省阿坝藏族羌族自治州汶川县的LandSat8OLI遥感图像进行去噪处理,并通过联合分析两种去噪方法所得出的遥感图像的信噪比(SNR/dB)和均方误差(RMSE)验证了本文所提出的该去噪方法的优越性。而且将上述通过利用传统的小波变换去噪算法和改进的小波分析ICA去噪算法去噪处理后的遥感图像分别利用ENVI软件中的支持向量机(SVM)监督分类分类器进行地物分类,通过比较总分类精度(%)、Kappa系数(%)、错分误差(%)等相关的分类精度因子检验了本文提出的该改进的小波分析ICA去噪算法在实际遥感图像去噪在实际应用中的可行性。
[硕士论文] 徐凤玲
测绘工程 山东科技大学 2018(学位年度)
摘要:随着中国政治及经济水平的迅猛发展,尤其是不同领域信息化水平的逐步提高,目前对空间及地理信息的需求越来越大,所以如何满足地理空间信息日益增长的需求就尤为重要,在地理空间信息中,遥感影像是一种最基础的工作,因而,如何更加快速地处理大量的遥感影像,且获得很高的几何精度,是一个亟需研究的课题.
  面对当前国家各部门及行业对正射影像需求的海量性和现势性,本文主要基于Geoway CIPS集群式影像处理架构,结合地理国情普查项目以及国土三调项目要求,通过山东省1∶10000比例尺正射影像制作的项目,介绍了利用集群模式快速生产正射影像的流程及方法,并结合实际生产阐述了Geoway CIPS批量生产数字地表面模型(DSM)及数字正射影像(DOM)的关键技术及工艺流程.该集群模式的生产方法在处理海量数据上充分展示了自身的优点,比传统单机模式更智能化,更高效、快捷,极大的解决了正射影像生产的实时性和快捷性的难题,本文在验证了该方法的极大优势前提下,也指出了该软件系统的存在的问题和局限性并提出了部分改进建议,望大家共同探讨.
  论文共设置了五个部分,第一部分简单介绍了课题研究目的提出以及当前的国内外的研究现状;第二部分阐述了正射影像制作的理论基础及集群模式软件Geoway CIPS的硬件构成及软件方面所具备的各项功能;第三部分是依托实际生产项目大致讲解了正射影像的制作流程以及数据成果提交要求;第四部分是截取了该项目的一个典型生产测区,从正射影像制作流程的各个方面通过表格以及截图的形式详细直观的讲述了CIPS的多项功能;第五部分总结了CIPS在效率以及精度等方面的优势以及局限,是结论及展望.最后是文献和致谢.
[硕士论文] 施佩荣
森林经理学 中国林业科学研究院 2018(学位年度)
摘要:本研究利用面向对象多尺度分类方法进行研究,并将多尺度分类法与面向对象中的阈值分类和最近邻分类相结合,并将这两种分类方法的分类结果精度进行对比,选出较好的分类方法。其中最优分割尺度的确定方法还面临很多问题,比如不具有普适性且易受主观性影响等。此外,研究发现,分割参数的设置对分割结果影响很大,而通过阅读已有文献,大多根据经验设置参数,理论依据不明确,且易受主观因素影响,因此本文利用分割评价函数对多尺度分割参数进行研究。
  利用分割评价函数法选择最优分割参数。分割评价函数是检验分割效果的重要标准,利用分割尺度、形状指数和紧致度三个参数在不同水平下的组合得到的分割评价函数值来评价分割效果的好坏。本文在已有的分割评价函数的基础上进行改进,并对加入面积权重因子是否对参数选择产生影响进行研究。基于统计分析的方法,利用方差分析和相关性分析法研究四种分割评价函数与分割参数的关系。随机选取Landsat和高分一号(GF-1)影像数据各10景作为实验样本,探讨三个参数对分割结果的影响,实验结果表明:
  (1)分割尺度对分割结果的影响最大,形状指数次之,紧致度最小;
  (2)形状指数取值趋向于0.1,紧致度指数趋向于0.9时,分割效果较好;
  (3)加入面积权重因子可以提高分割评价函数的稳定性;
  (4)改进的方法操作步骤简单,且与现有的方法相关性显著,因此适宜作为评价的标准;
  (5)经过对比分析发现,本研究选取的两种分辨率不同的影像数据源未对参数的选择产生显著影响。
  分类方法的选择是根据最优分割尺度函数模型法选择最优分割尺度,利用多尺度分类法分别与最近邻分类和阂值分类法相结合,确定最优的分类方法。本研究以西藏米林县典型区的Landsat-8 OLI影像为数据源,首先确定最优分割尺度,并且提出基于多尺度分类精度kappa系数的最优分割尺度函数模型法,利用该方法选择多尺度分类水平,利用多尺度分类分别与最近邻分类和阈值分类法相结合,对研究区影像进行分类研究。结果表明:在分割尺度为190水平下,提取的信息类型为河流、湖泊、永久性冰雪覆盖区、桦木、灌木林地;在分割尺度为150水平下,提取的信息类型为栎类;在分割尺度为100水平下,提取的信息类型为未利用土地;在分割尺度为60水平下,提取的信息类型为建筑、耕地、云杉、冷杉;多尺度分类法比单一尺度分类精度高;最近邻多尺度分类法比阈值多尺度分类精度高,其总精度分别为0.86和0.72,kappa系数分别为0.72和0.69。最优分割尺度函数模型在具有普适性的基础上更具有科学理论性,多尺度分类与最邻近分类结合的方法比与阈值分类结合的方法分类效果好,为后续植被动态变化监测提供了依据。
  最后,对研究区西藏米林县近25年的植被动态变化进行研究,通过计算NDVI分析米林县的植被覆盖状况,利用已经研究的面向对象方法对各个时期的遥感影像进行信息提取,并对相邻时期的影像进行空间叠加分析,计算出空间转移矩阵,分析每个时期各种地物类别的转移情况。
[硕士论文] 景金城
测绘工程 成都理工大学 2018(学位年度)
摘要:叶面积指数(leaf area index,LAI)遥感产品验证不仅能够提供产品质量的定量化描述信息,同时对产品反演算法优化和认知陆面过程模型的不确定性具有重要意义。为研究不同LAI产品在植被类型特征差异、地形特征复杂的中国地区的表现差异,本文选择2001~2014年间GLASS、MODIS和GEOV2三种LAI遥感产品,从时空完整性、时间连续性和空间一致性三个方面,对比分析了不同LAI遥感产品在全国范围内的变化情况。同时,本文借助地形梯度(如高程、高程标准差)、植被类型、气候区划等因子,定量分析LAI遥感产品在不同的下垫面的表现差异。并从时间序列变化上分析了LAI逐月变化特征与植被类型和气候区划的关系,以及不同LAI产品年际变化差异。最后根据生态系统站点观测的数据,对比分析遥感产品反演的LAI与实测值的近似程度。
  通过实验分析,本文主要得到以下结论:①新版本的GEOV2产品时空完整性最好,无数据缺失或填充值,GLASS数据反演成功率优于MODIS;②三种LAI产品的时间连续性GLASS>GEOV2>MODIS,干旱区时间连续性最好,湿润区时间连续性相对较差,同一温度带,干旱/半干旱区LAI产品的时间连续性优于湿润/半湿润区,时间连续性随高程梯度增加而增大;③生长季均值和标准差从西北到东南方向逐渐增大,MODIS和GLASS LAI均值较为接近,GLASS LAI较高,GEOV2LAI较低,干旱区植被LAI偏低,湿润区LAI偏高,同一温度带,湿润/半湿润区LAI均值高于干旱/半干旱区;④GLASS和GEOV2LAI之间的一致性较好,GLASS与MODIS的一致性相对较差;⑤全年LAI整体上表现为先增加后降低的趋势,7-8月LAI达到峰值,同一温度带内湿润区LAI波动最大,干旱区LAI波动最小。不同纬度和温度带,各区域LAI变化规律相似;⑥三种LAI产品生长季多年均值整体上呈现出增加的趋势,GEOV2产品增加趋势最为明显;⑦三种LAI产品在低值区间高估真实值,高值区间低估真实值,GLASS和GEOV2LAI与真实值误差相对较小,MODIS LAI与真实值偏离程度较高。
  LAI遥感产品对比分析,是准确认知研究区内各LAI产品间的差异,掌握LAI的季相变化趋势,深入了解各产品特性的基础。通过LAI遥感产品的精度验证,分析与LAI变化有关的因子对产品质量的影响,掌握特定区域特定因子对LAI的贡献率,为今后LAI产品的合理使用及高质量LAI遥感产品的生产提供参考和借鉴。
[硕士论文] 胡娇静
摄影测量与遥感 山东科技大学 2018(学位年度)
摘要:海岸线作为海陆分界线,是大陆及海岛礁形状描绘与面积量算的依据,是海图和地形图上不可或缺的重要地形要素,由于地理位置优势以及人类活动频繁等因素,海岸线区域成为最为敏感的地带,快速实时的掌握其开发状况及位置变化已成为亟待解决的关键问题。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)以其高频、高精度、快速、统一、同步、综合的数据获取能力以及全天候、大面积、周期性和穿透云雾雨雪观测的特点非常适用于海岸线信息探测,在海岸带资源调查和海岸带管理等方面表现出无可比拟的优势。
  本文主体研究如何利用SAR影像实现对海岸线的自动、快速、准确提取。在现有提取方法的基础上,重点对目前常用的具有较强的检测灵敏度和抗噪能力的多尺度影像序列水平集C-V模型分割海岸线方法进行研究。针对SAR影像固有的斑点噪声、海陆区域的反射信息变化无常、复杂地物的难以区分等因素引起的多尺度序列影像边界继承不连续、C-V模型差分迭代复杂的问题,从纵向影像序列生成与横向精细化自动分割两个方面进行改进,构建了一种新的适用于提取SAR影像海岸线的方法——MultiscaleSequence-Chan Vese(MS-CV)方法,以提高SAR海岸线提取的精度与计算速率,实现SAR影像海岸线的快速自动化精确获得。本文主要工作和创新点如下:
  1.改进了多尺度序列金字塔影像的生成方式,通过改变由小尺度影像到大尺度影像的继承迭代方式,给出了基于指数型和双曲型的两种多尺度影像金字塔序列生成方式。实验表明此改进方法一方面提高边界继承的效率,另一方面通过尺度变化降低噪声干扰并整合所关注的对象。
  2.提出了一种适用于自动提取SAR影像海岸线方法——MS-CV方法。本方法在改进多尺度影像序列的基础上,应用了包括巴特沃斯低通滤波、Ostu预分割、综合阈值的辅助方法,提升C-V模型的初始值获得的效率及海岸线自动化分割的精确度,实验表明此方法提升了SAR海岸线提取精度与计算速率。
  3.发展了一种对海岸线提取结果进行精度评价的方法——偏移误差量,即偏移量的均方根误差,评价MS-CV方法分割的海岸线与常规多尺度C-V模型分割海岸线的差异情况,以解决不同方法原始数据点数、位置不同而无法进行海岸线精度评价的问题。
  本文通过利用Cosmo-SkyMed影像数据进行研究实验,与现有的多尺度C-V模型分割海岸线方法对比评价,MS-CV方法在海岸线提取精度与计算速率方面具有明显的优势。
[硕士论文] 赵法喜
计算机技术 山东科技大学 2018(学位年度)
摘要:近几年来中国在航天以及遥感技术领域取得了巨大的进步,随着遥感技术不断发展,获取遥感图像的能力以及遥感图像质量都不断增强。获得遥感图像的数量呈现出指数式的增长,对于其处理软件以及处理技术的需求也不断增加。使用处理软件对遥感数据处理从中获取有价值的信息并且将其展示出来对于遥感数据的利用具有重要意义。在高分遥感技术对地观测的应用中,较为重要的组成部分就是对高分遥感图像的处理。处理遥感图像提取到的有用信息,对于实际生产生活具有重要的指导作用。专题制图模块就是基于高分遥感卫星中的四级产品,通过高分遥感图像的处理,生成相关的专题产品。
  针对海洋部门用户的需求,对专题制图模块的开发做了详细的需求分析,从而为模块的研发提供依据。明确了专题制图模块研制的任务:1)根据作业单或人工选择文件的方式自动生成基于模板图的专题图;2)通过对话框与用户交互的方式创建专题图。
  从项目的实际需求出发,采用ArcGIS Engine和.NET技术相结合的方式,以C#为编程语言,通过面向对象的程序设计方法,实现了专题制图模块。该模块可通过解析作业单或人工选择文件自动生成专题图,也可以通过与用户交互的方式创建专题图。在自动生成专题图的过程中会根据模板XML文件中定义的属性确定专题图中的组成部分,专题图的组成部分包含主图、指北针、图例、比例尺和海洋局logo等。交互式创建专题图可以通过与用户交互的方式手动向专题图添加合适的标题、描述信息、经纬度网格、指北针、比例尺等,制作一个新的专题图。所开发的专题制图模块不仅满足了用户需求而且具有界面美观,易于操作的特点。
[博士论文] 张雷
信息与通信工程 中北大学 2018(学位年度)
摘要:拟态融合可以感知异类红外图像(红外光强与偏振图像)间差异特征的变化,派生出满足图像间不同差异特征融合需求的算法,通过算法间协同嵌接形成融合模型,实现异类红外图像自适应融合;其是提高红外探测性能与成像系统智能水平的一种新手段,在智能机器人探测、多模态医学成像诊断、智能化光电侦查及公共安全视频监控系统中具有重要的应用价值。拟态变换是拟态融合实现的核心部分,根据被拟态对象(融合算法)特点,通过对构成融合算法不同层次的基本单元进行变换,完成不同融合算法的生成及算法间组合,实现拟态融合的拟态功能。
  拟态变换中,融合算法间协同嵌接是根据异类红外图像间差异特征选择合适的融合算法和融合算法间协同关系,设计满足差异特征融合需求的嵌接方式,进而将不同算法优化组合应用于图像融合;它是拟态变换获得拟态融合图像,满足异类红外图像间类型多样、变化复杂的差异特征融合要求的关键。因此,本文开展面向拟态变换的异类红外图像融合算法协同嵌接方法研究,完成的主要工作如下:
  (1)面向拟态变换的融合算法分类研究:基于拟态融合和拟态变换基本概念、原理和特性,根据拟态变换对融合算法分类的要求,提出了一种基于异类红外图像间差异特征迁移能力的融合算法分类方法,实现了以差异特征融合效果为依据的算法有效分类;依据融合算法分类结果,构建了融合算法类集,为拟态变换中可逆变元的构建提供依据;利用算法融合有效度,建立了差异特征与融合算法间关联关系,给出了融合算法选择策略,减少了融合算法选取的盲目性。
  (2)融合算法间协同关系研究:论述了融合算法间协同关系的类型,通过剖析算法间不同协同关系与算法融合效果间的关系,给出了不同类型协同关系的特点;提出了一种基于特征相似度的融合算法协同程度评价指标,实验表明,所提评价指标能够反映融合算法间协同程度的强弱,确定融合算法间协同关系;给出了融合算法间协同关系选择策略,为拟态变换中算法间协同关系的选取提供依据。
  (3)融合算法的嵌接方式研究:基于融合算法的嵌接方式的不同类型,详细地描述了不同嵌接方式的结构特征;结合实验,分别指出了融合算法的嵌接方式和嵌接结构对融合效果的影响,明确了影响算法的嵌接方式融合性能的关键因素;建立了融合算法的嵌接方式与融合算法间关系,为根据异类红外图像融合需求设计嵌接方式提供了依据。
  (4)基于协同嵌接的异类红外图像多融合算法组合方法研究:依据拟态变换对融合算法间协同嵌接的需求,通过建立差异特征与融合算法间协同关系、嵌接方式间联系,构建了以图像差异特征为控制参量的融合算法协同嵌接模型;在此基础上,分别提出了异类红外图像并行协同融合和内嵌协同融合两种组合方法,实验结果表明,所提方法能够实现协同关系与嵌接方式较好匹配,满足拟态变换的要求。
[硕士论文] 赵子飞
摄影测量与遥感 山东科技大学 2018(学位年度)
摘要:近年来,伴随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)、高性能计算机硬件和云计算的快速发展,目标识别(Target Recognition,TR)技术在人脸识别、目标追踪、自动驾驶、国防安全、遥感影像分析等领域中的应用也实现了跨越性发展,在不同的领域中提出的目标识别算法也展现出可以与人类能力相匹敌的卓越性能。
  深度学习(Deep Learning,DL)算法作为机器学习领域中的热点已经被广泛引入到遥感(Remote Sensing,RS)应用中,数以百计的遥感传感器每天生成的海量数据带来的计算量的激增和复杂地表环境严重影响数据分析算法的效率和精度,导致遥感影像目标识别算法面临巨大的挑战,其中最主要的两个难点是如何提高算法的实时处理性能和克服复杂背景的多样化特征提取与抽象信息表达。而深度学习算法能够以多层次的学习方式从影像中提取典型地物的代表性和判别性的抽象特征用于遥感大数据分析。因此,针对遥感影像目标识别遇到的问题,引入基于区域建议和基于回归学习的深度卷积神经网络算法,应用于数据扩增后的遥感影像目标识别共享数据集,研究了深度学习算法的数据处理机制和卷积特征表达方式,对比分析两类深度学习算法的特点和性能表现。本文的主要内容包括:
  (1)遥感影像目标识别数据集扩增。构建丰富的高质量训练数据集是深度学习算法训练模型的关键,优质的数据集能够包含更全面的感兴趣目标在不同环境下的多尺度、多角度观测信息,能够优化深度学习算法模型的参数和提高目标识别的总体精度。由于光照条件、地形地貌和大气环境的影响,导致目标在遥感影像中的表达方法十分复杂,直接影响目标识别算法的效果,尤其是对于小尺度目标的识别精度总体偏低。针对这个问题,本文在已有共享数据集的基础上,通过人工标记,构建了包含更多成像条件的遥感影像样本集,为后续目标识别算法研究提供了更坚实的基础,数据集包含十一类遥感影像目标:飞机(aircraft)、储油罐(oiltank)、立交桥(overpass)、舰船(ship)、棒球场(baseball diamond)、网球场(tennis court)、篮球场(basketball court)、操场(playground)、港口(harbor)、桥梁(bridge)和车辆(vehicle)。
  (2)基于深度学习的遥感影像目标识别算法研究。本文对比了基于区域建议的深度卷积神经网络Faster R-CNN(Region Convolutional Neural Network)和基于回归学习的深度卷积神经网络SSD(Single Shot MultiBox Detector)应用于十一类遥感影像目标识别的性能表现,识别结果表明,在精度方面,SSD的平均精度为81.3%,略高于Faster R-CNN的73.2%,但是,SSD对于小尺度目标,如汽车的识别精度仅为54.7%,远低于Faster R-CNN的74.6%;在效率方面,SSD处理吉林一号视频星数据的帧率高达46帧,远远高于Faster R-CNN的7帧,展现出卓越的实时视频目标检测的潜力。
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