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基于遥感影像的机器学习算法测试

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简介：
本研究探讨了利用机器学习算法处理和分析遥感影像的有效性，通过多种算法比较，旨在提升图像分类与目标识别精度。 测试基于遥感影像的SVM、随机森林、LightGBM等机器学习算法。

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  • 基于遥感影像的机器学习算法测试
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    本研究探讨了利用机器学习算法处理和分析遥感影像的有效性，通过多种算法比较，旨在提升图像分类与目标识别精度。 测试基于遥感影像的SVM、随机森林、LightGBM等机器学习算法。
     
  • 基于机器学习的遥感影像分类模型源代码.zip
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    本资源提供了一种基于机器学习算法的遥感影像分类方法的完整源代码，适用于科研和教学用途。 该资源包含的项目代码经过严格调试与测试，保证下载后即可运行。 此资源适合计算机相关专业的学生（如计算机科学、人工智能、大数据技术、数学及电子信息专业）在进行课程设计、期末作业或毕业设计时使用，同样适用于希望深入了解机器学习和遥感图像处理的技术爱好者作为参考资料。不过，请注意该资源包含了完整的源代码文件，因此建议具备一定的编程基础后再行下载查看与调试。 基于机器学习的遥感图像分类模型源码.zip
     
  • 基于机器学习和深度学习的遥感图像识别算法(kNNSVM-CNN-LSTM).zip
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    本研究结合k近邻、支持向量机、卷积神经网络及长短时记忆网络，提出了一种创新性的混合模型用于遥感图像识别，有效提升分类精度与效率。 随着遥感卫星成像技术和机器学习的发展，越来越多的研究人员利用机器学习方法进行遥感图像识别，并取得了显著成果。在本次作业中，我将在WHU-RS19数据集上尝试使用四种不同的机器学习算法来进行遥感图像识别，这些算法包括传统的kNN和SVM以及近年来备受青睐的CNN和LSTM。 本段落的主要内容结构如下： - WHU-RS19数据集简介 - 数据预处理及索引文档生成 - kNN测试效果分析及其参数（如k值）的影响 - SVM测试效果分析，包括学习率与正则化参数对结果影响的探讨 - SVM权重矩阵可视化展示 - CNN测试效果评估以及不同网络结构对其性能的影响研究 - LSTM算法的应用和其在遥感图像识别中的表现，讨论了学习率及dropout值等关键因素的作用。 - 总结
     
  • 遥感影像的分割算法
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    遥感影像是通过卫星或飞机等远程传感器获取的地表图像数据。遥感影像分割算法旨在将这些大尺度、多光谱的数据划分为有意义的同质区域，以便进一步进行目标识别与分类分析，从而提高信息提取的精度和效率。 遥感图像分割是处理这类图像的关键步骤之一。马尔科夫随机场模型作为一种先验模型，在图像分割领域得到了广泛应用，并且实践证明它有助于提高图像的分割效果。然而，由于环境因素及传感器特性的影响，遥感图像是灰度变化大、纹理复杂以及边界模糊等特征突出，这使得传统的马尔科夫随机场模型在处理这类问题时往往表现不佳。 本段落针对遥感图像中某些像素分类的不确定性，提出了一种新的方法——模糊马尔可夫随机场（FMRF）模型。该模型结合了分割中的随机性和模糊性特点，并合理地获取了先验知识，更好地适应了遥感图的特点，从而使得在进行图像分割时应用先验信息更为准确。 此外，在算法设计上，本段落特别考虑到了灰度特征和纹理特征的差异以及它们的重要性，采用了贝叶斯方法并利用权重来平衡这两种特性。为了解决数据不完整的问题，并找到全局最优解，我们还引入了最大期望（EM）算法与模拟退火（SA）技术进行优化处理。 通过上述改进措施，模糊马尔可夫随机场模型能够更准确地识别和区分遥感图像中的不同类别，在无监督环境下取得了较好的分割效果。
     
  • 基于机器学习的高光谱遥感影像分类：以MLP算法和Salinas数据集为例
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    本研究利用MLP算法对Salinas高光谱数据进行分类分析，探讨了机器学习技术在提高遥感影像识别精度方面的潜力与应用。 这是一个用于高光谱遥感影像分类的机器学习脚本，采用了MLP（多层感知器）算法对Salinas数据集进行处理。Salinas数据集是一个广泛使用的高光谱遥感图像集合，包含来自13种不同作物和地物类型的224个像素样本。该Python脚本利用MLP算法来分类这些像素。作为基于神经网络的分类方法，多层感知器通过多层次结构提取并表达特征信息以实现精准分类。在训练过程中，反向传播算法被用来调整网络中的权重与偏置参数，从而提升模型性能和准确性。
     
  • 基于遥感影像的变化检测算法（IR-MAD、MAD、CVA、PCA）
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    本研究探讨了四种主流变化检测算法——IR-MAD、MAD、CVA和PCA在遥感图像分析中的应用，评估其在识别地表变化方面的准确性和效率。 本段落介绍了遥感影像场景变化检测的经典算法集锦，包括IR-MAD、MAD、CVA和PCA等多种方法，并提供了相应的代码示例（Code）与演示案例（Demo）。此外，文中还包含了用于评估这些算法性能的评价函数OA、Kappa、AUC以及ROC曲线。欢迎各位学习交流并提出宝贵意见。
     
  • 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MATLAB的遥感影像道路提取算法实现及应用.zip_MATLAB道路提取_遥感影像道路检测_遥感技术
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    本项目探讨了利用MATLAB开发的道路自动提取算法，针对遥感影像进行高效的道路识别与分析。通过优化算法参数，实现了对不同环境下的道路精确检测，并展示了其在实际应用中的有效性。 该程序可在MATLAB平台上实现遥感影像的道路特征提取功能，并且经过测试证明其效果良好。