一种基于深度学习的高分辨率遥感影像农业大棚提取方法.pdf

基于深度学习的高分辨率遥感影像建筑区提取方法.docx PAGE 1- 基于深度学习的高分辨率遥感影像建筑区提取方法 一、1.遥感影像建筑区提取背景与意义 (1)随着全球城市化进程的加速，城市建筑区的变化监测已成为地理信息系统和城市规划领域的重要任务。遥感技术作为一种非接触、大范围、快速获取地表信息的方法，在建筑区提取领域具有显著优势。高分辨率遥感影像能够提供丰富的地表细节，为建筑区提取提供了高质量的数据源。 (2)建筑区提取是遥感影像处理中的重要环节，其目的是从遥感影像中准确识别和提取出城市建筑物的区域。这不仅能帮助城市规划者了解城市空间结构的变化，还能为土地资源管理、灾害评估、环境监测等领域提供科学依据。随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习

2025-02-04 约2.51千字 5页立即下载

基于深度学习的高分辨率遥感影像道路提取方法研究.docx 基于深度学习的高分辨率遥感影像道路提取方法研究一、引言随着遥感技术的不断发展和普及，高分辨率遥感影像在众多领域得到了广泛应用。其中，道路提取作为遥感影像处理的重要一环，对于城市规划、交通管理、地理信息获取等方面具有重大意义。传统的道路提取方法主要依赖于图像处理技术和人工设计的特征，但这些方法在高分辨率遥感影像处理中面临着诸多挑战。近年来，深度学习技术的发展为高分辨率遥感影像道路提取提供了新的思路和方法。本文将就基于深度学习的高分辨率遥感影像道路提取方法进行深入研究，旨在提高道路提取的准确性和效率。二、深度学习与遥感影像道路提取 深度学习是一种通过模拟人脑神经网络工作方式的学习算法，其强大

2025-04-18 约4.56千字 10页立即下载

一种基于深度学习的高分辨率遥感影像语义分割方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112991354 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110271050.3 (22)申请日 2021.03.11 (71)申请人东北

2023-06-11 约2.04万字 21页立即下载

基于深度学习的高分辨率遥感地质灾害信息自动提取方法.docx PAGE 1- 基于深度学习的高分辨率遥感地质灾害信息自动提取方法 一、1.深度学习在遥感地质灾害信息提取中的应用概述 (1)深度学习作为一种强大的机器学习技术，在遥感地质灾害信息提取领域展现出巨大的潜力。近年来，随着遥感影像分辨率的提高和计算能力的增强，深度学习模型在处理高分辨率遥感数据方面取得了显著成果。据相关研究表明，深度学习模型在地质灾害信息提取任务中的准确率已达到90%以上，远超传统方法。例如，在2018年举办的遥感图像分类竞赛中，基于深度学习的模型在地震灾害遥感图像分类任务中取得了第一名的好成绩。 (2)深度学习在遥感地质灾害信息提取中的应用主要体现在以下几个方面：首先，深度学习模

2025-02-05 约2.05千字 4页立即下载

基于深度学习的高分辨率遥感影像语义分割方法研究.docx 基于深度学习的高分辨率遥感影像语义分割方法研究一、引言随着遥感技术的快速发展，高分辨率遥感影像在资源监测、环境评估、城市规划等领域的应用越来越广泛。如何从海量的遥感影像中提取有用的信息，成为了研究的热点问题。其中，语义分割是遥感影像处理的重要环节，它能够将影像中的不同地物进行分类和识别。近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著的成果，为高分辨率遥感影像的语义分割提供了新的思路和方法。本文旨在研究基于深度学习的高分辨率遥感影像语义分割方法，为相关领域的研究和应用提供参考。二、深度学习与遥感影像语义分割 深度学习是一种模拟人脑神经网络的学习方法，通过构建多层神经网络来提取数据的特征。在

2025-05-05 约4.94千字 10页立即下载

基于深度学习的高分辨率遥感影像建筑物检测方法研究.docx 基于深度学习的高分辨率遥感影像建筑物检测方法研究一、引言随着遥感技术的快速发展，高分辨率遥感影像在建筑物检测、城市规划、环境监测等领域的应用越来越广泛。传统的遥感影像建筑物检测方法主要依赖于人工特征提取和阈值分割等手段，这些方法在处理高分辨率遥感影像时往往存在精度不高、鲁棒性差等问题。近年来，深度学习技术在图像处理领域取得了显著的成果，为高分辨率遥感影像建筑物检测提供了新的思路和方法。本文旨在研究基于深度学习的高分辨率遥感影像建筑物检测方法，为相关应用提供理论依据和技术支持。二、深度学习在高分辨率遥感影像中的应用 深度学习通过模拟人脑神经网络的工作原理，具有强大的特征提取和表达能力。在高

2025-05-11 约4.48千字 9页立即下载

基于高分辨率遥感影像的城市绿地信息提取方法分析.docx 毕业设计（论文） PAGE 1- 毕业设计（论文）报告题目： 基于高分辨率遥感影像的城市绿地信息提取方法分析学号：姓名：学院：专业：指导教师：起止日期： 基于高分辨率遥感影像的城市绿地信息提取方法分析摘要：随着城市化进程的加快，城市绿地作为城市生态系统的重要组成部分，其信息提取与动态监测对于城市规划和管理具有重要意义。本文针对高分辨率遥感影像，分析了基于遥感影像的城市绿地信息提取方法，包括预处理、特征提取、分类与精度评价等环节。通过实验验证了不同方法在绿地信息提取中的适用性和有效性，为城市绿地动态监测和规划管理提供了科学依据。城市绿地是城市生态系统的重要组成部分，对于改善城市

2025-02-14 约1.08万字 20页立即下载

基于高分辨率遥感影像的城市绿地信息提取方法分析.docx PAGE 1- 基于高分辨率遥感影像的城市绿地信息提取方法分析一、1.高分辨率遥感影像的城市绿地信息提取概述 (1)随着城市化进程的加快，城市绿地作为城市生态系统的重要组成部分，对于改善城市环境、提升居民生活质量具有重要意义。遥感技术作为一种非接触式、大范围、快速获取地表信息的方法，为城市绿地信息提取提供了新的技术手段。高分辨率遥感影像具有丰富的细节信息，能够有效地反映城市绿地的空间分布和景观特征，为城市绿地规划、管理及保护提供了重要依据。 (2)高分辨率遥感影像的城市绿地信息提取主要包括植被指数提取、植被覆盖度计算、绿地面积和分布范围分析等。植被指数是遥感影像中反映植被生长状况的重要参数，

2025-01-30 约2.61千字 5页立即下载

基于高分辨率遥感影像的城市道路提取方法研究_朱晓铃.docx PAGE 1- 基于高分辨率遥感影像的城市道路提取方法研究_朱晓铃一、引言随着城市化进程的加速，城市道路规划与建设的重要性日益凸显。近年来，遥感技术在城市规划和管理领域的应用越来越广泛，其中基于高分辨率遥感影像的城市道路提取技术成为研究热点。城市道路提取不仅能够为城市规划提供基础数据，还可以为交通管理、环境监测等领域提供有力支持。据统计，全球每年约有5000万平方公里的遥感影像数据被生成，其中高分辨率影像占比逐年上升。例如，美国地质调查局（USGS）的Landsat系列卫星和欧空局的Sentinel系列卫星，都提供了大量高分辨率遥感影像数据，为城市道路提取研究提供了丰富的数据资源。城市道

2025-01-26 约2.59千字 5页立即下载

基于高分辨率遥感影像的城市绿地信息提取方法分析.docx PAGE 1- 基于高分辨率遥感影像的城市绿地信息提取方法分析一、高分辨率遥感影像在城市绿地信息提取中的重要性 (1)高分辨率遥感影像在城市绿地信息提取中扮演着至关重要的角色。随着城市化进程的加快，城市绿地作为改善城市生态环境、提升居民生活质量的重要手段，其信息的准确获取与评估显得尤为重要。高分辨率遥感影像能够提供地表细节丰富的信息，为城市绿地信息的提取提供了可靠的数据基础。通过对高分辨率遥感影像的分析，可以有效地识别城市绿地类型、分布范围、面积大小等关键信息，为城市规划和绿地建设提供科学依据。 (2)在当前的城市绿地管理中，传统的地面调查方法不仅耗时费力，而且难以覆盖广泛的地域范围。高分辨

2025-02-08 约2.94千字 6页立即下载

《基于面向对象方法的高分辨率遥感影像提取》-毕业论文.doc PAGE 本科毕业设计说书基于面向对象方法的高分辨率影像信息提取学院：水利与土木建筑工程学院专业：测绘工程姓名：学号：指导教师：职称：设计完成日期：二Ο一二年六月摘要遥感技术的发展使我们能够获得及其丰富的信息。尤其是近年来高分辨率遥感影像的出现更扩大了人们对自然界观察的视野。与中低分辨率的遥感影像相比，QuickBird和IKONOS等高分辨率遥感影像具有更加丰富的结构信息和纹理信息，对于高分辨率遥感影像来说，对于单一的传统的基于像元光谱信息分类方法不但会导致分类精度降低，而且也会造成空间数据大量

2018-11-10 约3.4万字 50页立即下载

一种有效的高分辨率遥感影像水体提取方法.docx PAGE 1- 一种有效的高分辨率遥感影像水体提取方法 一、1.水体提取方法概述 遥感影像水体提取是地理信息系统和遥感领域的重要研究方向，它对于水资源管理、环境监测和灾害预警等领域具有重要意义。传统的遥感影像水体提取方法主要依赖于影像的光谱特征和纹理特征，这些方法在处理高分辨率遥感影像时，往往受限于影像的噪声和复杂的地表覆盖，导致提取精度不高。随着遥感技术的发展，高分辨率遥感影像在空间分辨率上的优势为水体提取提供了新的机遇。近年来，许多研究者提出了基于机器学习和深度学习的水体提取方法，这些方法在提高提取精度和自动化程度方面取得了显著进展。水体提取方法的研究主要分为两个阶段：预处理和提取。预处

2025-01-28 约2.91千字 6页立即下载

基于深度学习的高分辨率遥感影像分割论文.docx 基于深度学习的高分辨率遥感影像分割论文摘要：随着遥感技术的飞速发展，高分辨率遥感影像在地理信息系统、城市规划、环境监测等领域发挥着越来越重要的作用。遥感影像分割是遥感图像处理的重要环节，其质量直接影响后续应用的效果。近年来，深度学习技术在图像分割领域取得了显著成果。本文旨在探讨基于深度学习的高分辨率遥感影像分割方法，分析其优势和应用前景。关键词：深度学习；高分辨率遥感影像；分割；图像处理一、引言（一）高分辨率遥感影像分割的重要性 1.内容一：提高遥感影像处理效率 1.1高分辨率遥感影像具有丰富的空间信息，但同时也带来了数据量大的问题。通过分割技术，可以将大范围的遥感影像划分为多个

2025-04-19 约4.6千字 10页立即下载

基于深度学习的高分辨率光学遥感影像滑坡识别研究.docx 基于深度学习的高分辨率光学遥感影像滑坡识别研究一、引言随着深度学习技术的不断发展和遥感技术的普及，高分辨率光学遥感影像在地质灾害监测领域的应用日益广泛。其中，滑坡作为一种常见的地质灾害，其快速准确的识别对于防灾减灾具有重要意义。本文旨在探讨基于深度学习的高分辨率光学遥感影像滑坡识别的方法和效果，以期为滑坡灾害的监测和预警提供新的思路和方法。二、研究背景及意义滑坡是一种常见的自然灾害，其发生往往伴随着严重的经济损失和人员伤亡。传统的滑坡识别方法主要依赖于人工目视解译，这种方法效率低下且易受人为因素影响。而高分辨率光学遥感影像具有信息丰富、覆盖范围广等优点，为滑坡识别提供了新的可能。通过深

2025-05-07 约小于1千字 2页立即下载

中高分辨率遥感影像分类的深度主动学习方法研究.docx 中高分辨率遥感影像分类的深度主动学习方法研究一、引言随着遥感技术的飞速发展，中高分辨率遥感影像在地理信息提取、城市规划、环境监测等领域的应用日益广泛。遥感影像分类作为一项关键技术，对于提取遥感影像中的有用信息具有重要意义。传统的遥感影像分类方法主要依赖于监督学习和非监督学习，然而这些方法在处理大规模、高维度的遥感影像数据时，往往存在效率低下和分类精度不高的问题。近年来，深度学习和主动学习方法的结合为解决这一问题提供了新的思路。本文旨在研究深度主动学习方法在中高分辨率遥感影像分类中的应用，以提高分类效率和精度。二、相关技术背景 1.深度学习：深度学习通过模拟人脑神经网络的工作方式，对输入数

2025-02-15 约4.66千字 9页立即下载