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基于深度卷积神经网络的高光谱遥感影像分类.pdf

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简介：
本文探讨了利用深度卷积神经网络技术对高光谱遥感图像进行高效准确分类的方法，旨在提高遥感数据分析能力。 结合高光谱数据与深度学习的特点，本段落提出了一种同时考虑像素光谱信息和空间信息的深度卷积神经网络框架。该框架的主要步骤如下：首先利用主成分分析法对高光谱遥感图像进行特征提取，消除特征之间的相关性，并降低特征维度，从而获得清晰的空间结构；然后使用深度卷积神经网络来提取输入样本的空间特征；最后通过高级别学习到的特征来进行回归训练。

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  • 基于深度卷积神经网络的高光谱遥感影像分类.pdf
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    本文探讨了利用深度卷积神经网络技术对高光谱遥感图像进行高效准确分类的方法，旨在提高遥感数据分析能力。 结合高光谱数据与深度学习的特点，本段落提出了一种同时考虑像素光谱信息和空间信息的深度卷积神经网络框架。该框架的主要步骤如下：首先利用主成分分析法对高光谱遥感图像进行特征提取，消除特征之间的相关性，并降低特征维度，从而获得清晰的空间结构；然后使用深度卷积神经网络来提取输入样本的空间特征；最后通过高级别学习到的特征来进行回归训练。
     
  • 基于卷积神经网络的遥感影像分类
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    本研究探讨了利用卷积神经网络技术对遥感图像进行高效准确分类的方法，旨在提升自然资源监测和城市规划中的应用效果。 图像分类的性能在很大程度上依赖于特征提取的质量。卷积神经网络能够同时学习特定特征并调整分类器，在每个步骤中进行实时优化以更好地适应具体需求。本段落提出了一种模型，可以从遥感图像中学习到特定特征，并对其进行准确分类。通过使用UCM数据集对inception-v3和VGG-16两种模型进行了实验对比，结果表明，所提出的模型在训练时间和分类准确性方面均优于现有算法。
     
  • 基于卷积神经网络的遥感影像分类.zip
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    本项目采用卷积神经网络技术对遥感影像进行高效准确的分类处理。通过深度学习方法自动提取影像特征，适用于国土资源监测、城市规划等多领域应用研究。 【项目资源】：涵盖前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据及课程资源等多种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python、web开发（如HTML/CSS/JavaScript）、C#以及EDA和proteus等工具的项目代码。 【项目质量】：所有提供的源码都经过严格的测试，确保可以直接运行。功能在确认正常工作后才会上传发布。 【适用人群】：适合希望学习不同技术领域的新手或进阶学习者使用。这些资源可作为毕业设计、课程作业、大作业及工程实训项目的参考；同时也适用于初期项目立项时的参考资料。 【附加价值】：每个项目都具有较高的学习借鉴价值，可以直接拿来修改复刻。对于有一定基础或者热衷于研究的人来说，在此基础上进行二次开发和功能扩展将更加得心应手。 我们鼓励下载并使用这些资源，并欢迎使用者之间的互相交流与分享经验，共同进步和发展。
     
  • 基于卷积神经网络的高光谱遥感目标多重分类识别
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    本研究利用卷积神经网络技术对高光谱遥感数据进行处理和分析，提出了一种高效的高光谱遥感目标多重分类识别方法。 在进行遥感图像多分类识别过程中，传统方法面临特征提取困难、分类精度不高以及可分类种类较少等问题。为此，研究了卷积神经网络（CNN）模型在高光谱遥感地物多分类中的应用可行性，并探讨了不同CNN模型对高光谱遥感地物的分类效果。 我们从ISPRS提供的Vaihingen数据集及Google Earth中采集图像信息，制作了一个包含6类地物的数据集。在此基础上增加了10种和14种类别的地物分别建立了两个额外的数据集。经过预处理后，通过设计神经网络结构、调整模型参数以及比较不同神经网络的效果，在三个不同的数据集中实现了超过95%的分类识别率。 实验结果表明，CNN模型在高光谱遥感中的多类别物体识别中具有较高的可行性和准确度，并为今后利用此类技术提供了参考依据。
     
  • 基于卷积神经网络的Python高光谱图像分类方法
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    本研究提出了一种利用卷积神经网络进行高光谱图像分类的方法，并采用Python语言实现。通过实验验证了该方法的有效性与准确性。 对KSC和PU数据集进行了1D光谱特征学习、2D空间特征学习以及3D谱空联合特征学习的研究。实验环境使用的是tensorflow-GPU-1.5.0 和 keras 2.1.6，资源包括 KSC 和 PU 这两个高光谱数据集。
     
  • 基于深度卷积神经网络的情感文本分类1
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    本研究利用深度卷积神经网络对文本数据进行处理和分析，旨在提高情感分类任务中的准确性和效率。通过实验验证了模型的有效性。 在自然语言处理领域内的情感分析是一项关键任务，旨在理解和判断文本中的情感倾向，包括正面、负面或中性情绪。随着深度学习技术的发展，特别是卷积神经网络（CNN）成功应用于图像识别后，研究人员开始将这一方法引入到文本情感分类的研究之中。 本段落介绍了一种基于深度卷积神经网络的模型来处理文本的情感分析问题。该模型利用多个堆叠在一起的卷积层提取不同窗口大小下的局部特征，从而能够理解文本中从细微到宏观的不同层次上的情感表达。每个卷积层负责捕捉特定层面的信息，并将其传递给更高层级进行进一步整合。 除了核心的卷积操作外，这个框架还采用了全局最大池化策略来挑选出最重要的信息并减少模型复杂度和过拟合风险。在分类阶段，通过聚合不同窗口的情感得分以确定整个文本的情绪倾向。实验结果显示该方法比传统技术具有更高的效率，并能更快地完成情感分析任务。 此外，为了增强语义理解能力，本研究可能还会采用预训练的词嵌入（如Word2Vec或GloVe）来初始化模型输入层中的权重参数。这些经过大规模文本数据训练得到的语言表示能够帮助神经网络在早期阶段就具备一定的语言感知力和背景知识。 综上所述，该深度卷积神经网络框架通过多层次特征提取及全局最大池化策略有效解决了文本情感分类难题，并提升了整体性能表现。此研究不仅为自然语言处理任务中的情感分析提供了一种新的视角，同时也为进一步改进相关领域的深度学习模型铺平了道路。
     
  • MATLAB遥感分类代码-CNN-AL-MRF：基于卷积神经网络与主动学习的高光谱图像分类代码
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    这段代码实现了一种结合卷积神经网络（CNN）和主动学习（AL），并利用马尔可夫随机场（MRF）模型进行优化的算法，专门用于提高高光谱图像的分类精度。 这段文字描述的是《Hyperspectral Image Classification with Convolutional Neural Network and Active Learning》一文的代码实现情况。 如果您使用此代码，请在您的工作中引用以下论文： [1] 曹向勇，姚敬，徐宗本，孟德宇。具有卷积神经网络和主动学习的高光谱图像分类。IEEE地球科学与遥感学报，2020年。 [2] H.Bi、F.Xu、Z.Wei、Y.Xue和Z.Xu，一种用于最小监督polsar图像分类的主动深度学习方法。IEEE地球科学与遥感学报，2019年。 在Windows中安装Matconvnet，请按照网站上的说明进行操作（此处省略具体网址）。 为了再现结果，请运行matlabCNN_AL_MRF_main.m文件以接触D(1)部分实验的结果。如果您有任何问题或需要进一步的帮助，欢迎随时联系我。
     
  • Alex《基于深度卷积神经网络的图像分类研究》
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    《基于深度卷积神经网络的图像分类研究》由作者Alex撰写，探讨了利用深度学习技术中的卷积神经网络进行高效准确的图像分类方法。该研究为计算机视觉领域提供了新的视角和解决方案。 利用深度卷积神经网络对图像进行分类是《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》（2012年）中的研究内容。该论文由Alex等人提出，介绍了如何使用深度学习技术来提高图像识别的准确性。