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基于机器学习的遥感影像分类模型源代码.zip

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  •      文件类型：ZIP

简介：
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

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  • 基于机器学习的遥感影像分类模型源代码.zip
    优质
    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CNN深度学习的Landsat遥感影像地物分类Python源码.zip
    优质
    本资源提供基于卷积神经网络（CNN）的深度学习代码，用于处理和分类Landsat卫星获取的遥感图像。采用Python编写，适用于地理信息科学与环境监测领域。 【资源说明】1. 该资源内的项目代码都经过测试并成功运行，在确保功能正常的情况下才上传，请放心下载使用。 2. 适用人群：主要针对计算机相关专业（如计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程、物联网、数学和电子信息等）的同学或企业员工，具有较高的学习借鉴价值。 3. 资源不仅适合初学者进行实战练习，也适用于大作业、课程设计及毕业设计项目中作为初期项目的演示。欢迎下载并互相交流学习，共同进步！
     
  • 基于遥感影像的机器学习算法测试
    优质
    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。
     
  • 基于对象的遥感影像分类方法
    优质
    本研究探讨了基于对象的遥感影像分类方法，通过将图像分割成具有相似特征的对象单元，并结合多种特征进行分类分析。该方法在土地覆盖分类等领域展现出高效性和准确性。 学习如何使用Definiens Developer工具对遥感影像进行面向对象方法的分类。所需材料包括Definiens Developer软件、电脑以及xmd2010.img影像数据。
     
  • 基于机器学习的中医图像分类代码.zip
    优质
    本项目提供一套基于机器学习算法实现中医图像自动分类的Python代码库及示例数据集，旨在促进中医诊断技术与人工智能的有效结合。 机器学习是一种人工智能技术，它使计算机能够在不需要明确编程的情况下从数据中学习并改进性能。通过使用统计学方法，机器学习算法能够识别模式、做出预测，并在面对新数据时不断优化其表现。 该领域包括多种技术与应用，如监督学习（用于分类和回归问题）、无监督学习（处理聚类分析及关联规则挖掘等任务）以及强化学习（使智能体通过试错过程学会采取行动以最大化预期收益）。机器学习的应用范围广泛，涵盖了从自然语言处理到计算机视觉等多个领域。 随着大数据时代的到来及其在各行业的广泛应用，这项技术的重要性日益凸显。
     
  • 基于卷积神经网络的遥感影像分类.zip
    优质
    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CNN深度学习的Landsat影像地物分类Python代码及H5模型.zip
    优质
    本资源提供了一个基于CNN（卷积神经网络）的Python实现代码和预训练H5模型，用于对Landsat卫星影像进行地物分类。 【资源说明】基于CNN深度学习的遥感Landsat影像地物分类Python源码+h5模型.zip 该资源包含经过测试且运行成功的项目代码，请放心下载使用。 本项目适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）的学生、教师或企业员工，也适用于初学者进行进阶学习。此外，该项目可作为毕业设计项目、课程设计作业以及初期立项演示的参考内容。 如果基础较为扎实，可以在现有代码基础上做出修改以实现其他功能，并直接用于毕业设计或其他学术任务中。欢迎下载并交流讨论，共同进步。