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基于遥感图像和CNN的区域人口收入预测源码

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简介：
本项目利用深度学习技术中的卷积神经网络（CNN）模型，结合遥感图像数据，旨在实现对特定区域内的人均收入进行精确预测。通过分析地理环境、建筑密度等因素，为城市规划与社会经济发展研究提供有力的数据支持和决策依据。 通过将高分辨率的类判别激活图投射到原始地图上，并与土地利用数据叠加，生成经验统计特征，使模型能够更准确地预测该地区的社会经济地位方面的土地利用类别。

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  • 基于遥感图像和CNN的区域人口收入预测源码
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    本项目利用深度学习技术中的卷积神经网络（CNN）模型，结合遥感图像数据，旨在实现对特定区域内的人均收入进行精确预测。通过分析地理环境、建筑密度等因素，为城市规划与社会经济发展研究提供有力的数据支持和决策依据。 通过将高分辨率的类判别激活图投射到原始地图上，并与土地利用数据叠加，生成经验统计特征，使模型能够更准确地预测该地区的社会经济地位方面的土地利用类别。
     
  • 收入预测-人口普查数据-源码
    优质
    本项目利用Python源代码进行收入预测模型开发，基于详实的人口普查数据集训练机器学习算法，以精准预测个人或群体的收入水平。 人口普查-收入预测是一项旨在通过分析人口统计数据来预测个人或家庭收入水平的研究工作。这项研究可以帮助政策制定者更好地理解经济状况，并据此设计更有效的社会福利计划和支持措施。通过对大量数据的收集与处理，研究人员可以识别出影响人们收入的关键因素，从而为改善生活质量提供科学依据和建议。
     
  • 基于KNN、SVM、CNN和LSTM的遥感图像识别Python代码.zip
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    本资源包含使用Python实现的四种机器学习与深度学习算法（K近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)及长短期记忆网络(LSTM)）对遥感图像进行分类和识别的代码，适用于科研与教学。 该项目是个人毕业设计项目的源代码，评审分数为95分，并经过严格调试确保可以运行。适合计算机、自动化等相关专业的学生或从业者下载使用，也可作为期末课程设计、大作业及毕业论文的参考项目，具有较高的学习借鉴价值。 本项目采用的数据集是由武汉大学提供的WHU-RS19数据集，该数据集中包括了机场、海滩等共19类遥感图像。每种类型的图像大约有50张，分辨率大多为600×600像素。原始数据集中存在4张非标准尺寸的图像已被移除。 利用split_dataset.py脚本将数据集按照8:2的比例分为训练集和测试集，并分别放置在train文件夹和test文件夹中。同时使用generate_txt.py生成了对应的索引文件，包括图片路径及标签（0~19）。由于后续实验将在Google Colab上进行，因此手动统一修改了图片的路径。 kNN算法是最简单的机器学习方法之一，在本项目中采用此法时并未对其效果抱有过高期望。当k值设为1时，测试准确率为16%。为了进一步探究参数k对结果的影响，实验分别尝试了k=1, 3, 5, 10和15的场景下算法的表现。 此外还探讨了支持向量机（SVM）在分类任务中的应用，并分析卷积神经网络（CNN）在此数据集上的表现效果。同时利用WHU-RS19数据集测试LSTM递归神经网络，该实验旨在对比LSTM与其他机器学习方法的性能差异。 本项目为深入理解上述算法提供了良好的实践机会和参考依据。
     
  • 机场区域在遥感图像中的识别.zip
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    本项目旨在探讨并实现基于遥感图像的机场自动识别技术，通过分析特定区域内建筑物布局、跑道及滑行道等特征，为国土安全和城市规划提供技术支持。 本段落介绍了一种结合霍夫变换、卷积神经网络以及语义分割网络的算法代码，用于从遥感图像中以像素级精度识别机场区域。该算法使用Python语言编写。
     
  • 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。
     
  • 收入预测源码
    优质
    本项目提供一套完整的收入预测算法源代码，利用机器学习技术分析历史销售数据，帮助用户准确预估未来收入趋势。适合开发者与数据分析人员研究和应用。 收入预测是指对未来一段时间内个人或企业的预期收益进行估算的过程。这一过程通常基于历史数据、市场趋势以及经济环境等因素来进行分析，并制定相应的财务计划以应对未来的不确定性。 通过准确的收入预测，企业和个人可以更好地规划预算、投资决策和风险管理策略，从而提高经济效益并实现长期发展目标。
     
  • XGBoost与MATLAB代码实现：CS229_Project-基于遥感CNN特征的贫困预测
    优质
    本项目运用XGBoost算法及MATLAB编程，结合深度学习模型CNN从遥感数据中提取特征，旨在构建高效准确的贫困预测系统。 对于此项目，我们提供了使用遥感CNN功能进行贫困预测的研究。通过从CNN提供的4096个特征中精心选择特征，我们训练了一个模型，该模型可以比使用夜灯强度更好地预测财富指数。这项研究分为两部分：特征选择和模型训练。 在特征选择阶段，我们采用了基于相关性、套索方法以及正向搜索策略来挑选出最有效的特征集合。随后，在模型训练环节中，我们将线性回归、岭回归、Lasso 回归及 XGBoost 这些算法应用于所选的特征集上，并对这些不同算法的表现进行了对比。 我们提供的代码能够帮助您完成整个研究过程。在使用MATLAB进行开发时，请注意项目所需的先决条件：利用 MATLAB 内置函数来实现特征选择方法和基本回归模型。“all_countries_dhs.mat”文件包含了所有训练数据与相应的标签信息，是开展此项工作的基础资源。 另外，在Python环境中运行XGBoost代码及VAE相关代码需要安装特定的依赖项。具体来说，请确保您的开发环境已配置了 Python 2.7，并遵循官方文档中的指示来完成 XGBoost 和 scikit-learn 的安装步骤。对于 MacOS 用户，如果已经拥有 pip 工具，则可以通过执行以下命令来进行必要的库文件更新： pip install xgboost pip install -U scikit-learn python -m pip install --user numpy 请根据您的具体需求调整和优化上述说明中的操作指南。
     
  • CNN用于遥感图像目标识别的完整代码
    优质
    本项目提供了一套基于卷积神经网络（CNN）实现遥感图像中特定目标自动识别的完整代码解决方案。通过深度学习技术有效提高目标检测精度和效率。 提供了一套完整的方案，包括图像处理和图像识别功能，可以尝试并进行微调。
     
  • 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TensorFlow的CNN遥感影像场景识别
    优质
    本研究利用TensorFlow框架构建卷积神经网络(CNN)，以提高遥感影像场景分类精度与效率，推动智能图像处理技术在地理信息系统中的应用。 遥感影像场景识别——通过代码数据训练模型的结果，亲测有效。