一种基于信息追溯的高分辨率遥感图像分割系统.pdf

基于多特征的高分辨率遥感图像分析.pdf 　4 　　　　　　　　　　　　　　　　　　测　绘　通　报　　　　　　　　　　　2004 年　第10 期　　:0494-09 11(2004 )10-0004-03 :P237 　　　　　　:B 基于多特征的高分辨率遥感图像分析 1 2 1 牟凤云, 朱博勤, 贺华中 (1.武汉大学资源与环境科学学院, 湖北武汉430079;2.中国科学院遥感应用研究所, 北京 100101) Mul

2017-07-31 约字 3页立即下载

基于深度学习的高分辨率遥感图像海陆分割方法.pptx 基于深度学习的高分辨率遥感图像海陆分割方法;;01;随着遥感技术的不断进步，高分辨率遥感图像已经成为地球观测的重要手段，为地球科学研究提供了丰富的数据源。;;;;02;;;;03;;;特征提取;04;;;;;05;本实验采用了公开的高分辨率遥感图像数据集，包括多光谱和全色图像，覆盖了不同地理位置和场景。数据集经过预处理，包括辐射定标、大气校正和正射校正等步骤，以确保图像质量和地理信息的准确性。;;;06;;进一步优化模型结构，提高模型的泛化能力和鲁棒性，以适应不同场景下的遥感图像海陆分割任务。;THANKS

2024-06-13 约小于1千字 28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

多水平集演化的高分辨率遥感影像分割.pdf 第 33 卷第 6 期武汉大学学报 ·信息科学版 Vol . 33 No . 6 2008 年 6 月 Geomatics and Information Science of Wuhan U niver sit y J une 2008 文章编号 :167 18860 (2008)

2017-05-10 约2.61万字 4页立即下载

2025-03-17 约2.66万字 38页立即下载

2025-03-10 约3.69万字 52页立即下载

面向城市场景的高分辨率遥感图像语义分割方法研究.pdf 面向城市场景的高分辨率遥感图像语义分割方法研究摘要在城市场景的高分辨率遥感图像中进行语义分割，可以获取到城市地物类别、位置等信息，对城市规划、防震减灾甚至国防安全都具有重要意义。根据拍摄角度的不同，城市场景高分辨率遥感图像可分为正射和倾斜两种图像。在城市场景的高分辨率正射遥感图像中，各种类地物之间或某种类别内部均可能存在巨大的尺度变化，限制了以单尺度方式处理图像的方法性能；且高分辨率图像的纹理特征更加复杂，也容易造成语义类别混淆。不同于正射图像中统一的分辨率，城市场景的高分辨率倾斜遥感图像中内部空间分辨率变化剧烈，导致了分割边界模糊的问题；且存在着许多正射图像中不具有的小目标

2025-05-23 约9.94万字 73页立即下载

基于纹理特征的高分辨率遥感图像建筑物信息识别与提取方法研究的中期报告.docx 基于纹理特征的高分辨率遥感图像建筑物信息识别与提取方法研究的中期报告本文是一份中期报告，主要讨论的是基于纹理特征的高分辨率遥感图像建筑物信息识别与提取方法的研究。首先，在问题定义和研究目标的阐述上，我们针对高分辨率遥感图像中建筑物信息识别的需求，提出了利用纹理特征进行建筑物信息提取的思路。并以此为目标，确定了研究的具体内容和方向。接着，在文献综述部分，我们总结了现有的相关文献，梳理了基于纹理特征的遥感图像分析方法的发展历程和研究现状。我们注意到，虽然已经有不少研究者尝试利用纹理特征进行遥感图像建筑物信息提取，但目前还存在一些挑战，例如纹理特征的提取效果不理想、分类准确度不高等。接下来，

2023-11-20 约小于1千字 1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

基于增量学习的高分辨率遥感影像语义分割方法研究.docx 基于增量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不断发展，高分辨率遥感影像的应用越来越广泛。然而，高分辨率遥感影像的数据量大、信息丰富，如何有效地对其进行语义分割是一个重要的问题。传统的语义分割方法往往需要大量的标注数据和计算资源，而增量学习方法可以在不断学习的过程中逐步优化模型，减少对计算资源和标注数据的依赖。因此，本文提出了一种基于增量学习的高分辨率遥感影像语义分割方法。二、相关工作近年来，深度学习在遥感影像处理中得到了广泛应用，其中包括语义分割任务。传统的语义分割方法通常使用全监督学习，需要大量的标注数据。然而，高分辨率遥感影像的标注成本高、周期长，且数据更新

2025-06-07 约4.62千字 9页立即下载

一种高分辨率城区遥感影像分割方法.pdf 影像技术 2015年第 3期一种高分辨率城区遥感影像分割方法张宏伟，陈庆，张保明，郭海涛，卢俊 (1．信息工程大学地理空间信息学院，郑州 450001； 2．61206~队，大连 116000) 摘要：高分辨率遥感影像具有丰富的地物细节信息。本文将均值漂移算法应

2017-06-04 约5.68千字 3页立即下载

基于多核学习的高分辨率遥感图像目标检测方法.pdf DOI:10.16251/ki.1009-2307.2013.05.015 38 5 测绘科学 Vol. 38 No. 5 第卷第期 2013 09 Science of Surveying and Mapping Sep. 年月基于多核学习的高分辨率遥感图像目标检测方法

2017-07-28 约字 4页立即下载

基于空间语义模型的高分辨率遥感图像目标检测方法.pdf 35 10 Vol.35No.10 2013 10 Journal of Electronics Information Technology Oct. 2013 ( 100190)

2017-07-28 约2.44万字 6页立即下载

多阶段信息融合的高分辨率遥感图像建筑物变化检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114821350 A (43)申请公布日 2022.07.29 (21)申请号 202210268182.5 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 2022.03.1

2023-05-14 约1.06万字 9页立即下载