Advertisement

基于遥感图像的变化检测算法研究

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究聚焦于利用遥感技术进行变化检测，旨在开发高效、精确的算法来识别和分析不同时间点间地球表面的变化情况。通过结合多种影像处理技术和机器学习方法，提高变化检测的速度与准确性，为环境监测、城市规划及灾害预警提供科学依据。 可以作为遥感图像变化检测学习的资源，包括变化检测部分和阈值分割部分。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于遥感图像的变化检测算法研究
    优质
    本研究聚焦于利用遥感技术进行变化检测，旨在开发高效、精确的算法来识别和分析不同时间点间地球表面的变化情况。通过结合多种影像处理技术和机器学习方法，提高变化检测的速度与准确性，为环境监测、城市规划及灾害预警提供科学依据。 可以作为遥感图像变化检测学习的资源，包括变化检测部分和阈值分割部分。
     
  • 基于MATLAB的遥感图像变化检测算法
    优质
    本研究利用MATLAB开发了一种高效的遥感图像变化检测算法，通过对比分析不同时期的卫星影像数据，准确识别地表变化情况。 可以作为遥感图像变化检测学习的资源，其中包括变化检测部分和阈值分割部分。
     
  • 基于遥感影像的变化检测算法研究（IR-MAD、MAD、CVA、PCA）
    优质
    本研究聚焦于基于遥感影像的变化检测技术，深入探讨并比较了IR-MAD、MAD、CVA及PCA四种方法的有效性与应用场景。 本段落介绍了遥感影像场景变化检测的经典算法（IR-MAD、MAD、CVA、PCA），包括这些算法的代码示例和演示，并提供了评价函数OA、Kappa、AUC以及ROC曲线，以供学习参考与批评指正。
     
  • 基于K-Means算法的遥感图像变化检测方法
    优质
    本研究提出了一种利用K-Means聚类算法进行遥感图像变化检测的方法，通过对比分析不同时期的影像数据，有效识别地表变化情况。 K-Means算法可以用于遥感图像的变化检测。通过应用k均值聚类技术，我们可以有效地识别并分析不同时间点上采集的遥感数据之间的变化情况。这种方法基于将像素分组到不同的簇中，并根据这些簇来判断哪些区域在不同时期发生了显著的变化。
     
  • 基于VC++的遥感图像变化检测
    优质
    本研究利用VC++开发环境，提出了一种高效的遥感图像变化检测算法，旨在提高大尺度、长时间跨度影像间的自动识别与分析能力。 利用VC++代码实现对遥感图像的检测分析。
     
  • 基于Faster-RCNN的遥感图像中飞机检测的算法研究
    优质
    本研究采用Faster-RCNN框架对遥感图像中的飞机进行精准定位与识别，提出优化策略以提高模型在复杂背景下的检测效能。 CCCV2017发布了遥感图像飞机数据集，用于评测飞机检测算法。针对该数据集中存在的问题，如飞机朝向不确定、覆盖范围广以及背景复杂度高等因素导致的高难度飞机检测任务及低准确率和泛化能力等问题，本段落提出了一种基于Faster-RCNN的改进型飞机检测算法。 首先通过图像翻转与角度旋转等手段对数据集进行合理扩增。其次，在经过扩充的数据集中利用深度残差网络提取特征，并针对目标长宽比优化区域建议网络。此外，为了应对训练样本中正负样本不平衡的问题，采用了在线困难样本挖掘方法来提升模型的泛化能力。 实验结果表明，改进后的Faster-RCNN算法在CCCV2017数据集上的测试集中mAP达到了89.93%，显示了显著的性能改善。进一步地，在NWPUVHR-10、NWPU-RESISC45以及UCAS-AOD等其他遥感图像飞机数据集上进行验证，该改进模型同样表现出色，证明其具有较强的鲁棒性和泛化能力。
     
  • 关于遥感图像变化检测的综述
    优质
    本文为一篇关于遥感图像变化检测领域的综述性文章，旨在全面回顾并分析近年来该领域的发展趋势、关键技术及应用案例。文中不仅梳理了变化检测方法的历史沿革和技术演进路线，还探讨了面临的挑战和未来的研究方向。通过总结多源遥感数据处理与分析策略，为学术界及工业界的科研人员提供了宝贵的参考信息。 本段落主要介绍了变化检测的基本理论。首先简述并分析了遥感图像变化检测的概念，并指出其本质是一类模式分类问题；接着全面回顾了现有的变化检测方法，将其分为像素级、特征级和目标级三大类，并详细论述了各类方法的基本原理及特点，同时对其适用范围和优缺点进行了总结。
     
  • 基于MATLAB GUI的遥感图像变化检测实现
    优质
    本研究利用MATLAB GUI开发环境，设计并实现了遥感图像的变化检测系统，为用户提供了直观便捷的操作界面和高效的处理算法。 学习遥感相关专业必不可少的代码资源包括一个设计精美的GUI界面，提供了相关系数法、归一化法和比值法三种变化检测方法。
     
  • 基于遥感影像的变化检测算法（IR-MAD、MAD、CVA、PCA）
    优质
    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MATLAB的遥感图像融合算法研究.docx
    优质
    本论文深入探讨了在MATLAB环境下进行遥感图像融合的研究与实现，提出了有效的算法以提高图像质量和信息量。 基于MATLAB算法的遥感图像融合研究了如何利用MATLAB软件进行高效的遥感图像处理与分析，探讨了多种适用于不同场景下的图像融合技术，并通过实验验证这些方法的有效性和实用性。该文档详细介绍了各种算法的设计思路、实现步骤以及最终效果评估，为相关领域的研究人员和工程师提供了有价值的参考资源。