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

基于特征提取及融合的高分辨率遥感影像建筑物变化检测算法.docx 基于特征提取及融合的高分辨率遥感影像建筑物变化检测算法一、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城市建设、土地利用、环境监测等领域得到了广泛应用。其中，建筑物变化检测是遥感影像处理的重要任务之一。本文旨在介绍一种基于特征提取及融合的高分辨率遥感影像建筑物变化检测算法，以提高建筑物变化检测的准确性和效率。二、算法原理本算法主要包含两个关键步骤：特征提取和特征融合。首先，通过使用先进的图像处理技术，从高分辨率遥感影像中提取出建筑物的特征信息。然后，利用特征融合技术将不同来源的特征信息进行整合和优化，以提高建筑物变化检测的准确性和可靠性。（一）特征提取特征提取是本算法的核心

2025-04-30 约4.81千字 10页立即下载

高分辨率遥感图像变化检测技术：原理、应用与挑战.docx 高分辨率遥感图像变化检测技术：原理、应用与挑战一、引言 1.1研究背景与意义随着遥感技术的飞速发展，高分辨率遥感影像在各领域的应用日益广泛。高分辨率遥感影像能够提供丰富的地物细节信息，其空间分辨率通常在1米及以下，这使得我们能够清晰地识别和分析地表物体的形状、大小和纹理等特征。例如，在城市区域，高分辨率遥感影像可以精确地分辨出建筑物、道路、绿地等不同地物类型，甚至能够识别出单个建筑物的屋顶形状和建筑结构。在当今社会，许多领域都对地表变化信息有着迫切的需求。在城市规划与管理方面，随着城市化进程的加速，城市规模不断扩张，土地利用方式发生着频繁变化。通过高分辨率遥感影像变化检测技术，能够

2025-05-04 约2.89万字 23页立即下载

面向对象的高分辨率遥感图像变化检测方法研究的开题报告.docx 面向对象的高分辨率遥感图像变化检测方法研究的开题报告 1.研究背景 高分辨率遥感技术在地学、城市规划、环境监测、水资源管理等领域中得到了广泛的应用。遥感图像变化检测是高分辨率遥感技术的重要应用之一，其可以通过对遥感图像序列的分析，提取出两幅或多幅遥感图像之间的差异信息，进而得到目标发生变化的区域。在实际应用中，对于一些非常细小，但重要的目标（如建筑物、道路等）进行定位和识别较为困难，而面向对象的遥感图像变化检测方法能够很好地解决这一问题。 2.研究目的本研究旨在探索一种高效、准确的面向对象的遥感图像变化检测方法，实现对于高分辨率遥感图像中细小目标变化的快速定位和识别。具体的研究内容包括：（

2024-04-28 约1.5千字 3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

基于变化特征增强Transformer的高分辨率遥感影像变化检测方法研究.docx 基于变化特征增强Transformer的高分辨率遥感影像变化检测方法研究一、引言随着遥感技术的飞速发展，高分辨率遥感影像在众多领域中发挥着越来越重要的作用。其中，变化检测作为遥感影像处理的重要一环，能够有效地监测地表覆盖和土地利用的变化情况。然而，高分辨率遥感影像数据量大、信息丰富，传统的变化检测方法往往难以准确、高效地提取和识别变化特征。因此，本文提出了一种基于变化特征增强的Transformer模型的高分辨率遥感影像变化检测方法。二、相关研究概述近年来，深度学习在遥感影像处理领域取得了显著的成果。其中，Transformer模型因其强大的特征提取能力和并行计算优势，在自然语言处理、

2025-04-23 约5.03千字 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

2025-03-20 约1.51万字 21页立即下载

基于差异特征增强的高分辨率遥感影像变化检测.docx 基于差异特征增强的高分辨率遥感影像变化检测 一、引言随着遥感技术的不断发展，高分辨率遥感影像在众多领域中得到了广泛应用。然而，高分辨率遥感影像的处理与分析面临诸多挑战，其中之一便是如何准确有效地进行变化检测。变化检测是指通过对同一地区不同时相的遥感影像进行比较，提取出地表覆盖类型、地形地貌等变化信息。差异特征增强技术作为高分辨率遥感影像变化检测的重要手段，能够有效地提高变化检测的精度和效率。本文将探讨基于差异特征增强的高分辨率遥感影像变化检测方法，并分析其在实际应用中的优势与挑战。二、差异特征增强的基本原理差异特征增强技术主要通过增强遥感影像中变化区域的特征，从而突出变化信息，便于后续的

2025-03-05 约4.13千字 8页立即下载

结合多种纹理特征的高分辨率遥感数据变化检测.docx 马文静：高空间分辨率遥感数据变化检测 结合多种纹理特征的高分辨率遥感数据变化检测 摘要遥感技术在监测土地利用类型方面随着空间、时间以及光谱分辨率的增加，应用越来越广泛，由于传统的遥感技术对土地利用类型的变化检测会出现准确率和时间效率不高等缺点，研究新的方法对土地变化检测成为热点问题。高空间分辨率影像具有纹理、空间等信息丰富的优点，目前使用研究基于高分辨率遥感图像的面向对象法用于土地利用变化检测的方法越来越普遍。面向对象法中的多尺度分割不仅避开了传统方法中由于分类时存在的同物异谱和同谱异物的分割问题，而且自动化程度比较高，人工干预相对较小，精度也较高。而LBP算子计算量相对较小，通过LBP

2025-01-03 约1.89万字 32页立即下载

基于高分辨率网络的森林覆盖变化检测：方法、应用与展望.docx 一、引言 1.1研究背景与意义森林，作为地球上最重要的生态系统之一，对维持生态平衡、促进生物多样性保护以及调节气候等方面发挥着不可替代的关键作用。森林宛如地球的“绿色卫士”，其通过光合作用，每年吸收大量的二氧化碳，并释放出人类及其他生物赖以生存的氧气，对缓解全球气候变暖趋势意义重大。据统计，森林每年吸收大约156亿吨二氧化碳，是应对气候变化的重要缓冲地带。同时，森林也是众多野生动植物的家园，为地球上约80%的陆地生物提供了栖息之所，对维护生物多样性的丰富性和稳定性功不可没。从水源涵养角度来看，森林的庞大根系如同天然的海绵，能够有效地吸纳和储存降水，减缓地表径流，从而起到保持水土

2025-02-27 约4.16万字 34页立即下载

高分辨率遥感影像建筑物提取方法研究论文.docx 高分辨率遥感影像建筑物提取方法研究论文摘要：随着遥感技术的发展，高分辨率遥感影像在地理信息系统、城市规划、环境监测等领域得到了广泛应用。建筑物作为城市景观的重要组成部分，其提取精度直接影响到后续的城市规划和决策分析。本文针对高分辨率遥感影像建筑物提取方法进行研究，旨在提高提取精度，为相关领域提供技术支持。关键词：高分辨率遥感影像；建筑物提取；方法研究；精度分析一、引言（一）高分辨率遥感影像建筑物提取的重要性 1.内容一：城市规划与决策分析 1.1高分辨率遥感影像能够提供城市建筑物的高精度信息，为城市规划提供数据支持。 1.2建筑物提取的准确性直接影响城市规划的合理性和可行性。

2025-04-11 约5.03千字 11页立即下载

基于多特征融合的高分辨率SAR图像建筑物精准提取技术探索.docx 基于多特征融合的高分辨率SAR图像建筑物精准提取技术探索一、引言 1.1研究背景与意义随着城市化进程的飞速发展，城市规模不断扩张，建筑物作为城市的重要组成部分，其信息的准确获取对于城市规划、土地利用监测、灾害评估以及军事侦察等众多领域都具有举足轻重的作用。合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar，SAR）凭借其独特的全天时、全天候工作能力，以及对地表覆盖类型的敏感特性，成为获取高分辨率地面信息的关键手段，在建筑物提取领域展现出巨大的潜力。 SAR图像通过发射微波并接收目标反射的回波信号来成像，这种成像方式使其不受光照条件、云雾雨雪等恶劣天气的影响，能够在各种复杂

2025-04-29 约4.11万字 44页立即下载

高分辨率遥感图像新增建设用地变化图斑自动提取的方法.docx PAGE 1- 高分辨率遥感图像新增建设用地变化图斑自动提取的方法 一、1.高分辨率遥感图像预处理 (1)高分辨率遥感图像预处理是建设用地变化图斑自动提取的关键步骤之一。预处理阶段的主要目的是去除图像中的噪声，增强图像质量，为后续的特征提取和分类提供高质量的输入数据。在预处理过程中，常用的方法包括图像增强、几何校正、辐射校正和去云处理等。以某地区2018年和2020年的高分辨率遥感影像为例，预处理前后的对比分析显示，经过预处理后的图像噪声显著减少，纹理信息更加丰富，有利于后续的图斑识别。 (2)图像增强是遥感图像预处理中的重要环节，旨在提高图像的视觉效果，增强目标特征。常用的图像增强方法包括直

2025-01-23 约2.74千字 5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