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基于深度学习的小样本高光谱遥感图像处理方法

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本研究提出了一种利用深度学习技术处理小样本高光谱遥感图像的方法，旨在提高分类精度和泛化能力。 小样本高光谱遥感图像的深度学习方法研究

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  • 基于深度学习的小样本高光谱遥感图像处理方法
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    本研究提出了一种利用深度学习技术处理小样本高光谱遥感图像的方法，旨在提高分类精度和泛化能力。 小样本高光谱遥感图像的深度学习方法研究
     
  • 遥感图像的深度学习样本创建
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    本研究探讨了如何利用深度学习技术高效地从遥感图像中提取和标注特征样本，以提高图像分类、目标检测等任务的准确性。 本课程主要讲解遥感数据影像分类和目标检测的样本格式。通过结合遥感影像数据的特点以及是否有对应的矢量数据，利用计算机视觉工具、PS和ArcGIS等软件制作用于深度学习的遥感分类与目标检测样本。
     
  • 高光谱遥感数据的预处理方法
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    简介：本论文探讨了高光谱遥感数据预处理的关键技术与流程，包括辐射校正、大气修正和几何校正等步骤，旨在提高数据质量和分析精度。 高光谱遥感数据预处理涉及一系列步骤以提高数据质量和分析精度。这些步骤通常包括辐射校正、大气校正以及几何校正等环节，旨在消除或减少外部因素对原始数据的影响，确保后续的图像解译与应用能够更加准确有效。
     
  • 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Fuzzy Means Cluster算法的高光谱遥感图像处理-MATLAB代码RAR包
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    本资源提供了一套基于Fuzzy C-Means聚类算法的高光谱遥感图像处理MATLAB代码，并以RAR格式打包，适用于科研及教学使用。 基于FuzzyMeansCluster算法的高光谱遥感图像聚类（MATLAB实现）
     
  • 高光谱遥感图像分类方法综述.pdf
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    本文档对近年来高光谱遥感图像分类方法进行了全面回顾与分析，涵盖传统算法及深度学习技术进展，旨在为研究人员提供参考。 分类方法主要包括监督分类与非监督分类两种类型。根据实现策略的不同可以分为硬分类和软分类，以及基于像素的分类和基于对象的分类。此外还有单个分类器和多分类器集成的方法。 一些具体的分类方法包括： - 监督分类法：最小距离分类法、最大似然分类法和平行多面体分类法； - 基于光谱相似性度量的分类方法； - 人工神经网络分类法； - 支持向量机分类； - 决策树分类；以及 - 面向对象的分类。
     
  • 基于深度学习的高光谱图像空间-光谱联合特征提取
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    本研究提出一种基于深度学习的方法，用于从高光谱图像中高效地抽取空间和光谱融合特征，以提升图像分类与目标识别性能。 鉴于高光谱遥感数据具有波段多、特征非线性及空间相关等特点，本段落提出了一种基于深度学习的空-谱联合（SSDL）特征提取算法以有效挖掘这些数据中的空-谱特征。该方法采用堆叠自动编码机等多层次深度学习模型对高光谱图像进行逐层训练，从而识别出其中深层次的非线性特性；随后依据每个像素的空间邻近信息，将样本深度特征与空间信息相融合，增强同类地物间的聚集性和不同类地物之间的区分度，进而提升分类效果。在帕维亚大学和萨利纳斯山谷两个高光谱数据集上的实验结果显示，在1%的样本比例下总体分类精度分别达到了91.05%和94.16%，而在使用5%样本的情况下，则进一步提高到了97.38%和97.50%。这些结果表明，SSDL算法通过整合深度非线性特征与空间信息，在提取具有更强鉴别能力的特征方面表现出色，并且相较于同类方法能够获得更高的分类精度。
     
  • 小目标在高光谱遥感图像中的探测方法研究
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    本研究聚焦于探索和开发先进的算法与技术，旨在提高高光谱遥感图像中小目标的识别精度与效率，推动相关领域的应用发展。 高光谱遥感图像小目标探测方法研究由刘澍和邓喀中进行。该技术利用丰富的地物图像及光谱信息，能够清晰展现目标地物与背景之间的细微差异，因此在目标探测方面具有显著优势。本段落详细分析了高光谱技术的应用及其潜力。
     
  • 遥感图像处理_matlab tif_tif图像_遥感技术_基于matlab的遥感图像处理
    优质
    本资源专注于基于MATLAB的遥感TIF图像处理技术，涵盖影像分析、数据解译及应用实践等内容，旨在提供全面的技术支持和解决方案。 使用MATLAB进行遥感图像处理的代码实现，其中图像为栅格TIF类型。
     
  • 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。