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Zhang Li
Author with expertise in Hyperspectral Image Analysis and Classification
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Locality Preservation for Unsupervised Multimodal Change Detection in Remote Sensing Imagery

Yuli Sun et al.Jan 1, 2024
Multimodal change detection (MCD) is a topic of increasing interest in remote sensing. Due to different imaging mechanisms, the multimodal images cannot be directly compared to detect the changes. In this article, we explore the topological structure of multimodal images and construct the links between class relationships (same/different) and change labels (changed/unchanged) of pairwise superpixels, which are imaging modality-invariant. With these links, we formulate the MCD problem within a mathematical framework termed the locality-preserving energy model (LPEM), which is used to maintain the local consistency constraints embedded in the links: the structure consistency based on feature similarity and the label consistency based on spatial continuity. Because the foundation of LPEM, i.e., the links, is intuitively explainable and universal, the proposed method is very robust across different MCD situations. Noteworthy, LPEM is built directly on the label of each superpixel, so it is a paradigm that outputs the change map (CM) directly without the need to generate intermediate difference image (DI) as most previous algorithms have done. Experiments on different real datasets demonstrate the effectiveness of the proposed method. Source code of the proposed method is made available at https://github.com/yulisun/LPEM.
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The polder systems legacies in the early twentieth century affect the contemporary landscape in the Jianghan Plain of Hubei, China

Yikai Li et al.Aug 26, 2024
Abstract The long-term interaction between the environment and humans has significantly shaped contemporary landscapes worldwide. As a heritage landscape, the polder is essential for understanding the impact of the past human activities on contemporary landscape on low-lying area of land. In this case study, we reconstructed the regional spatial distribution of the polders in the early twentieth century and examined their coherence over the past century using historical maps and other materials in the Jianghan Plain. The results revealed several key findings: (1) In the early twentieth century, there were 1571 polders covering an area of 11,826.1 km 2 with a perimeter of 17,035.9 km. (2) These polders exhibited a J-shaped distribution, with few large-scale polders despite their substantial areas. (3) The shape of these polders reflected an ability to balance human needs and the natural environment. (4) Considerable regional differences in these polders were attributed to centuries-old interactions between humans and the environment. (5) The remnants of these early twentieth century polders have had a lasting influence on the contemporary landscape, particularly in rural areas. This case study underscores how taking into account a broader historical perspective can enhance our understanding of present-day landscapes and, more importantly, the role that past human actions have played in shaping them.
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Automatic detection of breast lesions in automated 3D breast ultrasound with cross-organ transfer learning

Lingyun Bao et al.Jun 1, 2024
Deep convolutional neural networks have garnered considerable attention in numerous machine learning applications, particularly in visual recognition tasks such as image and video analyses. There is a growing interest in applying this technology to diverse applications in medical image analysis. Automated three-dimensional Breast Ultrasound is a vital tool for detecting breast cancer, and computer-assisted diagnosis software, developed based on deep learning, can effectively assist radiologists in diagnosis. However, the network model is prone to overfitting during training, owing to challenges such as insufficient training data. This study attempts to solve the problem caused by small datasets and improve model detection performance. We propose a breast cancer detection framework based on deep learning (a transfer learning method based on cross-organ cancer detection) and a contrastive learning method based on breast imaging reporting and data systems (BI-RADS). When using cross organ transfer learning and BIRADS based contrastive learning, the average sensitivity of the model increased by a maximum of 16.05%. Our experiments have demonstrated that the parameters and experiences of cross-organ cancer detection can be mutually referenced, and contrastive learning method based on BI-RADS can improve the detection performance of the model.
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Unsupervised Machine Learning-Based Singularity Models: A Case Study of the Taiwan Strait Basin

Yan Zhang et al.Sep 25, 2024
The identification of geochemical anomalies in oil and gas indicators is a fundamental task in oil and gas exploration, as the process of oil and gas accumulation is a low probability event. Machine learning algorithms for anomaly detection are applicable to the identification of oil and gas geochemical anomalies related to oil and gas accumulation. However, when using oil and gas indicators for anomaly detection, the diversity of these indicators often leads to the influence of the indicator redundancy on the identification of such features. Therefore, it is particularly important to select appropriate oil and gas indicators for anomaly detection. In this study, a hybrid model combining unsupervised machine learning methods and singularity analysis methods was used to evaluate oil and gas indicator anomalies using geochemical data from the Taiwan Strait Basin. The models used in this study include the singularity index model (LSP), the principal component model combined with the singularity index model (PCA and LSP), and the cluster analysis combined with the principal component model and the singularity index model (CLA-PCA-LSP). PCA models can reduce the dimensions of the data and retain as much information as possible. CLA divides data samples into different groups, so that samples within the same group are more similar and samples between different groups are less similar. LSP is mainly used for measuring the setting and singular degree of local anomalies in multi-scale geochemistry, geophysics, and other types of local anomalies, and it has a unique advantage in extracting low and weak anomalies and nonlinear characteristics. The results of the study show that the results obtained using the CLA-PCA-LSP hybrid model are very similar to those obtained by performing PCA on the entire index and then calculating the singularity index. This also verifies that, for the study areas of the Jiulongjiang Depression and Jinjiang Depression, we can select oil and gas indicators that are favorable for exploration analysis, without including all indicators in the analysis scope, thereby improving the computational efficiency. The application of a singularity analysis method and generalized self-similarity principle in extracting the geochemical information of oil and gas indicators in the Taiwan Strait Basin highlights key technologies such as the identification of weak anomalies, decomposition of composite anomalies, and integration of spatial information. The combination anomalies delineated by the singularity analysis method and S-A method not only reflect the spatial relationship with known oil and gas reservoir distribution, but also show the multiple combination anomalies in unknown areas, providing favorable guidance for the next exploration direction in the Taiwan Strait Basin.
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