基于PyTorch的高分辨率遥感影像建筑物深度学习提取方法

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简介：
本研究提出了一种利用PyTorch框架进行高分辨率遥感图像中建筑物自动识别与提取的深度学习算法，旨在提高建筑检测精度和效率。基于DenseLinkNet50网络实现的遥感影像建筑提取方法，在效果上不逊于目前流行的Transformer模型，并且具有更高的检测效率。程序集成了训练、验证以及大图像测试的功能，其中在测试环节采用了旋转扩充数据与投票机制相结合的方法来提升识别精度。针对遥感数据读取和处理部分，本项目基于GDAL库专门开发了tiffIO.py文件中的影像读写相关函数以提高性能。此程序曾使用SpaceNet数据集进行过训练，并支持用户采用该数据集或自行提供的其他数据集进行模型训练与测试。具体而言，train.py负责模型的训练过程；valid.py用于验证阶段以评估模型表现；test.py则专门设计用来处理大尺寸图像的测试任务。预训练权重文件存放于weights/resnet50-19c8e357.pth中，作为基础网络的一部分被加载使用。

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基于PyTorch的高分辨率遥感影像建筑物深度学习提取方法

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本研究提出了一种利用PyTorch框架进行高分辨率遥感图像中建筑物自动识别与提取的深度学习算法，旨在提高建筑检测精度和效率。基于DenseLinkNet50网络实现的遥感影像建筑提取方法，在效果上不逊于目前流行的Transformer模型，并且具有更高的检测效率。程序集成了训练、验证以及大图像测试的功能，其中在测试环节采用了旋转扩充数据与投票机制相结合的方法来提升识别精度。针对遥感数据读取和处理部分，本项目基于GDAL库专门开发了tiffIO.py文件中的影像读写相关函数以提高性能。此程序曾使用SpaceNet数据集进行过训练，并支持用户采用该数据集或自行提供的其他数据集进行模型训练与测试。具体而言，train.py负责模型的训练过程；valid.py用于验证阶段以评估模型表现；test.py则专门设计用来处理大尺寸图像的测试任务。预训练权重文件存放于weights/resnet50-19c8e357.pth中，作为基础网络的一部分被加载使用。

基于深度学习的高分辨率遥感影像语义分割

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本研究利用深度学习技术，针对高分辨率遥感影像进行高效准确的语义分割，旨在提升图像解译精度与自动化水平。高分辨率遥感影像包含大量地理信息。然而，基于传统神经网络的语义分割模型难以从这些图像中的小物体提取高层次特征，导致较高的分割错误率。本段落提出了一种改进DeconvNet网络的方法，通过编码与解码结构特征连接来提升性能。在编码阶段，该方法记录池化操作的位置并在上采样过程中加以利用，有助于保留空间信息；而在解码阶段，则采用对应层的特征融合以实现更有效的特征提取。训练模型时使用预训练模型可以有效扩充数据集，从而避免过拟合问题的发生。实验结果显示，在优化器、学习率和损失函数适当调整的基础上，并通过扩增的数据进行训练后，该方法在验证遥感影像上的分割精确度达到了约95%，明显优于DeconvNet和UNet网络的表现。

基于深度学习的高分辨率遥感影像识别与分类研究

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本研究聚焦于利用深度学习技术提升高分辨率遥感影像的识别和分类精度，旨在探索有效的算法模型，以应对复杂多样的地表特征挑战。深度学习在高分辨率遥感图像识别与分类中的研究应用了深度学习技术来处理卫星图像。

基于面向对象的高分辨率遥感影像中耕地信息提取方法研究

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本研究聚焦于运用面向对象的方法来优化从高分辨率遥感图像中提取耕地信息的技术，旨在提高农业资源监测与管理的精度和效率。 ENVI（The Environment for Visualizing Images）是一个全面的遥感图像处理平台，其软件技术涵盖了从图像数据输入/输出到分类等一系列操作。这些技术包括定标、增强、纠正、正射校正、镶嵌、融合以及各种变换和信息提取等步骤。此外，该平台还支持基于知识的决策树分类与GIS整合，并能进行DEM及地形信息提取、雷达数据处理以及三维立体显示分析等功能。

基于深度学习的图像超高分辨率重建.zip

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本项目运用深度学习技术实现图像的超高分辨率重建，旨在提升低分辨率图像的质量和清晰度，适用于多种应用场景。本实验旨在利用深度学习技术对图像进行超分辨率重建，涉及的技术包括卷积神经网络、生成对抗网络及残差网络等。开发环境方面，使用了“Microsoft Visual Studio”、“VS Tools for AI”等组件，并采用了“TensorFlow”、“NumPy”、“scipy.misc”和“PIL.image”等框架与库，“scipy.misc”和“PIL.image”用于图像处理工作。此外，实验还要求有“NVIDIA GPU”的驱动程序、CUDA以及cuDNN的支持。对于数据集的选择，可以考虑使用计算机视觉领域的常见数据集，本实验将以CelebA数据集为例进行说明。CelebA是香港中文大学发布的一个大型人脸识别数据库，包含10,177位名人的202,599张图片，并附有五个位置标记及40种属性标签，适用于人脸检测、面部特征识别和定位等任务的数据需求。实验中将使用CelebA数据集中名为img_align_celeba.zip的文件作为主要素材，选取其中前10661张图像进行处理。每一张图片经过调整后尺寸为219x178像素，以人像双眼的位置为准进行了标准化。

利用深度学习技术进行高分辨率城市遥感影像中水体提取的Python代码实现

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本项目运用深度学习算法，通过Python编程实现在高分辨率的城市遥感图像中精准识别与提取水体信息，旨在提升遥感数据分析效率和准确性。项目介绍：高分辨率城市遥感图像的水体提取数据来源：本项目使用的是由武汉大学研究员王俊觉、卓峥等人创建的土地覆盖领域自适应语义分割（LoveDA）数据集。该数据集旨在探索深度迁移学习方法在促进城市或国家级土地覆盖制图中的应用，适用于土地覆盖语义分割和无监督领域自适应（UDA）任务。项目代码经过严格测试，在确保功能正常后上传，请放心下载使用。本项目适合计算机相关专业在校学生、老师或者企业员工进行学习参考。无论基础如何，均可在此基础上修改以实现其他功能，并可用于毕业设计、课程设计或作业等用途。请在下载后首先阅读README.md文件（如有），仅供个人学习和研究之用，请勿用于商业用途。

在目标边界限制下的高分辨率遥感影像建筑提取：采用自适应形态学特征轮廓方法

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本研究提出一种基于自适应形态学特征轮廓的方法，用于处理高分辨率遥感影像中的建筑物自动提取问题，在目标边界限制下实现更精确的识别与分类。基于目标边界约束的高分辨率遥感影像建筑物提取方法利用自适应形态学特征轮廓技术进行高效准确地识别与定位。这种方法能够有效应对复杂背景下的建筑细节捕捉问题，在保持精度的同时提高了处理速度，适用于多种场景的应用需求。

基于深度学习技术的遥感影像地块划分方法.pdf

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本文探讨了一种利用深度学习技术进行遥感影像中地块自动划分的新方法，旨在提高农业、城市规划等领域中的土地管理效率和精度。通过深度学习模型训练和算法优化，实现对复杂地形及不同作物类型的精准识别与分类。基于深度学习的遥感影像地块分割方法的研究探讨了如何利用先进的机器学习技术来提高对卫星图像中的特定区域进行精确划分的能力。这种方法能够帮助研究人员更有效地分析土地使用情况、监测环境变化以及支持农业规划等应用领域。通过采用深度神经网络模型，可以自动识别和分类大面积复杂多样的地表特征，从而为决策者提供更为准确的数据支持。

基于深度学习的红外图像超高分辨率重建

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本研究运用深度学习技术，致力于提升红外图像的清晰度和细节表现力，实现从低分辨率到高分辨率的精准转换。为了提高红外图像的分辨率，本段落提出了一种名为IEDSR（Enhanced Deep Residual Networks for Infrared Image Super-Resolution）的新网络模型。该模型在EDSR（Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution）的基础上增加了池化层，从而避免了移除批正则化层可能带来的训练难题。此外，考虑到红外图像对比度低和纹理不明显的特点，在残差块中引入新的卷积层和激活函数，通过增加网络深度来扩大局部残差模块的感受野，有助于恢复图像的细节信息。最后采用增强预测算法优化重建后的图像，提高其精度。实验结果表明：本段落提出的算法在主观视觉效果及客观评价指标上均优于传统的红外图像重建方法，具有较高的实用价值。