Advertisement

基于深度学习的高分辨率遥感影像识别与分类研究

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

简介：
本研究聚焦于利用深度学习技术提升高分辨率遥感影像的识别和分类精度，旨在探索有效的算法模型，以应对复杂多样的地表特征挑战。 深度学习在高分辨率遥感图像识别与分类中的研究应用了深度学习技术来处理卫星图像。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于深度学习的高分辨率遥感影像识别与分类研究
    优质
    本研究聚焦于利用深度学习技术提升高分辨率遥感影像的识别和分类精度，旨在探索有效的算法模型，以应对复杂多样的地表特征挑战。 深度学习在高分辨率遥感图像识别与分类中的研究应用了深度学习技术来处理卫星图像。
     
  • 基于深度学习的高分辨率遥感影像语义分割
    优质
    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。
     
  • 关于利用深度学习U_Net模型进行高分辨率遥感影像分类的研究_许慧敏.caj
    优质
    本文探讨了采用U-Net深度学习架构对高分辨率遥感图像进行精确分类的方法，作者通过实验验证了该模型在遥感影像分割与识别中的高效性和优越性。 深度学习是近年来图像识别领域的一项新技术，能够自动提取影像的深层次特征，并进行准确分类决策，为获得更好的高分辨率遥感影像分类结果提供了新的机遇。
     
  • 基于PyTorch的高分辨率遥感影像建筑物深度学习提取方法
    优质
    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。
     
  • 基于高分辨率遥感影像的地震诱发滑坡自动化识别方法研究
    优质
    本研究旨在开发一种利用高分辨率遥感影像自动识别地震后引发滑坡的方法，提高灾害评估效率和准确性。 为应对地震滑坡灾害应急响应的高时效性需求，本段落提出了一种基于灾后高分辨率遥感影像的自动提取算法来识别地震滑坡体。该算法利用了高分辨率遥感影像中的光谱、形状及纹理特征，并通过设定多特征阈值分层次逐步剔除干扰地物，从而实现对地震滑坡体的有效自动提取。所有涉及的特征参量阈值均采用改进后的Otsu算法进行自动化确定。 在2008年汶川地震后使用ADS40航空遥感影像进行实验时，该方法能够准确识别出超过70%的滑坡个数和面积正确率超过80%。对于10,000行×10,000列大小的ADS40影像数据集而言，算法执行时间少于一分钟。 与传统的人机交互目视解译方法相比，该提出的自动提取算法具有更高的自动化程度、更快的速度以及满足地震灾害应急需求的滑坡识别精度。
     
  • 基于深度学习的医学影像超分辨率重建技术研究
    优质
    本研究聚焦于利用深度学习算法提升医学影像的质量与细节，特别关注如何增强图像分辨率，为医疗诊断提供更精确的数据支持。 该工程旨在通过深度学习技术实现图像超分辨率重建，以获取更清晰的医学图像，并提供适合基于机器学习和深度学习模型分析的学习资料及详细程序说明书。
     
  • 基于深度学习的语音情感识别分类与评估-研究论文
    优质
    本研究论文探讨了运用深度学习技术进行语音情感识别的方法及其有效性评估，旨在提升情感计算领域的技术水平。 最近的研究扩展了对语音信号情感内容的分析，并提出了多种框架来区分口头表达的情感材料。本段落重点探讨了语音情感识别框架中的三个关键方面：首先是如何确定描述语音信号的有效特征；其次是如何构建合适的分类模型；最后是选择最合适的数据库用于评估这些框架在处理热情性语音信号时的表现。本段落旨在推荐改进语音信号确认框架的方法。