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基于深度学习技术的遥感影像地块划分方法.pdf

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 基于深度学习的大规模遥感影像检索方法.pdf
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    本文介绍了一种利用深度学习技术进行大规模遥感影像检索的方法，旨在提高检索效率和准确性。通过实验验证了该方法的有效性。 本章介绍了基于内容的遥感图像搜索与检索(CBIR)系统的最新进展，该系统用于从海量数据档案中快速、准确地发现信息。首先分析了传统基于手工制作的遥感图像描述符的CBIR系统在穷举搜索和检索问题上的局限性。接着重点讨论了深度学习(DL)模型在RS CBIR系统发展中的作用，并介绍了最新的基于DL的CBIR系统的理论特性，用于表征遥感图像复杂的语义内容。之后还探讨了这些系统的优点与局限性，并提出了基于深度哈希的高效时间搜索能力的CBIR系统。最后展望了遥感CBIR领域最有前途的研究方向。
     
  • 基于深度学习技术的医学影像分割方法研究
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    本研究聚焦于利用深度学习技术优化医学影像的精确分割，旨在提高医疗诊断效率与准确性，为临床提供更可靠的决策依据。 文件说明： datatrain 数据集,其中10%为验证集 datarest 测试集,包含predict、predict1、predict11三个结果文件 datatest 课程设计要求预测的文件 运行方式： 进入unet文件夹: cd pathtounet 安装依赖: pip(3) install -r environment.txt 运行程序: python3 name.py name.py 文件包括以下部分： 1. data.py 进行用于训练的数据准备 2. unet_model.py 建立的UNET模型 3. train.py 训练模型 4. predict.py 和 predict_rest.py 对datateatimage、datarestimage中的图片进行分割，并将结果保存到datatestpredict和datarestpredict中 5. see.py 输入文件路径，查看.nii格式文件
     
  • 基于CNN深度学习的Landsat遥感影像地物分类Python源码.zip
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    本资源提供基于卷积神经网络（CNN）的深度学习代码，用于处理和分类Landsat卫星获取的遥感图像。采用Python编写，适用于地理信息科学与环境监测领域。 【资源说明】1. 该资源内的项目代码都经过测试并成功运行，在确保功能正常的情况下才上传，请放心下载使用。 2. 适用人群：主要针对计算机相关专业（如计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程、物联网、数学和电子信息等）的同学或企业员工，具有较高的学习借鉴价值。 3. 资源不仅适合初学者进行实战练习，也适用于大作业、课程设计及毕业设计项目中作为初期项目的演示。欢迎下载并互相交流学习，共同进步！
     
  • 基于深度学习的遥感图像场景分类方法.rar
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    本研究采用深度学习技术，针对遥感图像的特点和需求，提出了一种有效的场景分类方法，旨在提高分类准确性和鲁棒性。 使用TensorFlow作为后端的Keras框架可以实现遥感场景分类任务。可以选择VGG16或Resnet50模型，并且既可以从头开始训练模型，也可以采用迁移学习的方式对现有模型进行微调。
     
  • 基于深度学习技术的图像分类方法
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    本研究探讨了运用深度学习技术进行图像分类的方法与应用，通过神经网络自动识别和分析图像特征，提升分类准确率。 本段落提出了一种用于图像分类的卷积神经网络，并分析了不同池化方式对图像分类效果的影响。通过采用重叠池化和dropout技术，该方法有效解决了过拟合问题。与传统神经网络相比，在CIFAR-10数据集上取得了更好的结果，测试集上的准确率比训练集高出约9%左右。
     
  • 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。
     
  • 基于深度学习的轻量级遥感图像目标检测技术.pdf
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    本文探讨了一种基于深度学习的轻量级算法，专门用于提高遥感图像中目标检测的速度和精度，为相关应用提供高效解决方案。 本段落提出了一种基于深度学习的轻量化遥感图像目标检测方法，在保持高精度的同时解决了传统模型参数过多、存储与计算成本过高的问题。实验结果显示，该方法在确保Tiny-YOLOv3相似准确率的情况下，其模型体积仅为其44.7%，从而实现了精确度、大小和计算资源消耗之间的平衡。 深度学习技术已被广泛应用于遥感图像目标检测领域，能够显著提升检测的速度与准确性。本段落通过设计轻量级的深度学习架构来应对传统方法中存在的参数过多及存储成本过高的难题，并将其用于处理遥感影像中的特定对象识别任务。此外，基于深度学习的目标检测算法主要分为两类：一是依赖候选区域的方法；二是直接进行回归预测的方式。 为了进一步优化模型性能和效率，采用Batch Normalization、Dropout等技术对网络结构进行了改进和完善。面对诸如图像质量欠佳、目标尺寸微小及复杂背景等诸多挑战时，该方法表现出了卓越的适应性和鲁棒性。 轻量化深度学习架构在移动终端上的应用前景广阔，能够支持实时遥感影像分析任务，并且也适用于自动驾驶和机器人视觉等其他领域的需求。本段落所提出的创新理念和技术细节有望为遥感图像目标检测领域的未来发展注入新的活力与突破点。