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关于高分辨率遥感影像在土地复垦研究中的应用报告

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本报告探讨了高分辨率遥感影像技术在土地复垦领域的应用价值与方法，通过实例分析展示了其在监测、评估和规划方面的优势。 利用遥感技术进行土地复垦的动态监测，可以获取不同时间点的土地变化信息。

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  • 关于高分辨率遥感影像在土地复垦研究中的应用报告
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    本报告探讨了高分辨率遥感影像技术在土地复垦领域的应用价值与方法，通过实例分析展示了其在监测、评估和规划方面的优势。 利用遥感技术进行土地复垦的动态监测，可以获取不同时间点的土地变化信息。
     
  • 关于U-Net在高分辨率遥感图像语义分割中的应用研究.pdf
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    本文探讨了U-Net模型在处理高分辨率遥感图像时进行语义分割的应用效果，并分析其优势与挑战。 图像分割是遥感解译的关键环节之一。高分辨率的遥感图像包含复杂的地物目标信息，传统的分割方法在处理这些复杂的信息上面临诸多挑战，而基于深度卷积神经网络的方法则取得了显著进展。 为此，我们提出了一种改进版U-Net架构的深度卷积神经网络模型来解决高分辨遥感图像中的像素级语义分割问题。通过对原始数据集进行扩充，并针对每类地物目标训练二分类器，最终将各子图预测结果整合为完整的语义分割图像。 此外，我们采用集成学习策略进一步提升了模型的精度，在某个特定的数据集中获得了94%的训练准确率和90%的测试准确率。实验表明该方法不仅能够提供高精确度的结果，并且具备良好的泛化能力，适用于实际工程应用中。
     
  • 基于面向对象的高分辨率遥感影像中耕地信息提取方法研究
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    本研究聚焦于运用面向对象的方法来优化从高分辨率遥感图像中提取耕地信息的技术，旨在提高农业资源监测与管理的精度和效率。 ENVI（The Environment for Visualizing Images）是一个全面的遥感图像处理平台，其软件技术涵盖了从图像数据输入/输出到分类等一系列操作。这些技术包括定标、增强、纠正、正射校正、镶嵌、融合以及各种变换和信息提取等步骤。此外，该平台还支持基于知识的决策树分类与GIS整合，并能进行DEM及地形信息提取、雷达数据处理以及三维立体显示分析等功能。
     
  • 遥感影像的土地利用目视解译及相关研究
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    本研究聚焦于遥感技术在土地利用分类中的应用，通过解析卫星图像进行人工目视解译，探索提高解译精度与效率的方法，并探讨其在资源管理、环境保护等领域的实践价值。 遥感图像的目视解译及土地利用、生态环境分类系统划分原则。
     
  • 基于深度学习的高分辨率遥感影像识别与分类研究
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    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。
     
  • 快速自适应插值算法在高空间分辨率遥感影像中的应用
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    本研究探讨了一种快速自适应插值算法，并分析了其在提升高空间分辨率遥感影像质量方面的效果与优势。 针对高空间分辨率遥感影像图幅较大、地物特征丰富以及边缘信息复杂等特点，本段落提出了一种新的快速自适应插值方法，在较低计算复杂度下有效改善了高空间分辨率遥感影像的插值效果。新算法按照坐标的奇偶性将待插值点分组，并利用Canny算子获取原始图像中的边缘；然后根据相邻4个像素所组成的矩形区域的不同边缘特性将其划分为5种类型，针对各类插值点完成快速插值操作；最后通过已插值点与原像素点之间的关系对剩余未处理的待插值点进行二次赋值。实验结果表明，新算法不仅计算复杂度较低，而且有效解决了传统插值方法产生的锯齿和模糊现象问题，并提高了峰值信噪比。因此，该研究对于遥感影像插值算法的实际应用具有重要的价值。
     
  • 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
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    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。
     
  • 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
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    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。
     
  • 高分辨率遥感影像阴影消除技术(2008年)
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    本研究聚焦于开发先进的算法和技术，用于处理和分析高分辨率遥感图像中的阴影问题。通过创新的方法去除或减少阴影干扰，提高图像解析精度及信息提取效率，为环境监测、城市规划等领域提供有力支持。 本段落提出了一种全自动彩色影像阴影去除算法，基于对阴影属性的分析。首先将图像转换为HSI（色调、饱和度、亮度）空间，并利用阴影区域亮度低且饱和度高的特点，结合小区域处理与数学形态学方法来精确定位阴影区域。接着，在各独立的阴影区域内以及其邻近非阴影区域中分别进行匹配补偿操作，针对I、H和S分量图中的变化做出调整。最后将图像转换回RGB空间以完成去影过程。实验结果显示该算法能够在不改变原始影像非阴影部分信息的前提下有效去除阴影影响。
     
  • 全国30米分辨率土地利用遥感数据
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    简介：全国30米分辨率土地利用遥感数据提供高精度的土地覆盖信息，适用于自然资源管理、城市规划及生态环境研究等领域。 全国土地利用30米数据及其分类说明提供了详细的地理信息资料，帮助用户更好地理解和分析不同类型的土地使用情况。这些数据涵盖了各种土地覆盖类型，并且附有相应的分类解释，便于研究者、规划师以及相关领域的专业人士进行深入的研究和应用。