基于集成CNN的遥感影像场景分类

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简介：
本研究提出了一种基于集成CNN的方法，用于提升遥感影像中复杂场景的自动分类精度和效率，推动了相关领域技术的进步。本段落提出了一种基于集成卷积神经网络（CNN）的遥感影像场景分类算法。通过构建反向传播网络实现了对场景图像复杂度的测量；根据图像复杂度的不同级别，选择合适的CNN模型对其进行分类，从而完成遥感影像的场景分类任务。实验中使用了NWPU-RESISC45公开数据集，并取得了89.33%（第一类实验）和92.53%（第二类实验）的准确率，平均运行时间为0.41秒。相较于经过精细调整训练后的VGG-16模型，所提出的算法分别提高了2.19%和2.17%的分类准确性，并且预测速度提升了33%，证明了该方法的有效性和实用性。

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基于集成CNN的遥感影像场景分类

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本研究提出了一种基于集成CNN的方法，用于提升遥感影像中复杂场景的自动分类精度和效率，推动了相关领域技术的进步。本段落提出了一种基于集成卷积神经网络（CNN）的遥感影像场景分类算法。通过构建反向传播网络实现了对场景图像复杂度的测量；根据图像复杂度的不同级别，选择合适的CNN模型对其进行分类，从而完成遥感影像的场景分类任务。实验中使用了NWPU-RESISC45公开数据集，并取得了89.33%（第一类实验）和92.53%（第二类实验）的准确率，平均运行时间为0.41秒。相较于经过精细调整训练后的VGG-16模型，所提出的算法分别提高了2.19%和2.17%的分类准确性，并且预测速度提升了33%，证明了该方法的有效性和实用性。

基于TensorFlow的CNN遥感影像场景识别

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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。

基于分类器集成的遥感图像分类

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本研究提出了一种基于分类器集成的方法，旨在提高遥感图像分类的精度和鲁棒性。通过结合多种分类算法的优势，该方法在复杂场景下展现出卓越性能。基于分类器组合的遥感影像分类方法涉及将多种分类器应用于土地覆盖分类任务。首先构建一个包含支持向量机、径向基神经网络、J48决策树、朴素贝叶斯以及REPtree等算法的分类器集合，以此提升分类效果和准确性。

关于遥感场景分类的综述

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本论文为一篇关于遥感场景分类的研究综述，涵盖了当前主流方法、技术挑战及未来发展方向，旨在推动该领域的进一步研究与应用。 Remote Sensing Image Scene Classification: Benchmark and State of the Art This article provides a comprehensive review of remote sensing image scene classification, covering recent advancements in benchmark datasets and current state-of-the-art techniques. It aims to offer insights into the latest methodologies used for analyzing and categorizing diverse types of remote sensing imagery.

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。

基于对象的遥感影像分类方法

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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。

NWPU-RESISC45 遥感图像场景分类数据集（完整版下载）

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该数据集包含来自45个不同场景类别的遥感图像，旨在促进复杂和多样化的地表覆盖识别研究。提供完整下载以支持学术与工业界的应用探索。该数据集包含31500张遥感图像，每个类别有700张图片。每一张图像是256×256像素大小，具有丰富的细节信息。具体类别的名称包括：飞机、机场、棒球场、篮球场、海滩、桥梁、灌木丛地（chaparral）、教堂、圆形农田区域、云层（cloud）、商业区、密集住宅区、沙漠地带、森林地区、高速公路（freeway）、高尔夫球场（golf course）、地面跑道场地（ground track field）、港口码头（harbor）、工业区、交叉路口（intersection）、岛屿景观、湖泊水域、草地（meadow）、中密度居民区和移动房屋公园等。

基于CNN深度学习的Landsat遥感影像地物分类Python源码.zip

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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！

8-1 遥感影像分类.ppt

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本PPT探讨遥感影像分类的基本原理与方法，包括监督与非监督分类技术、特征提取、图像预处理及实际应用案例分析。遥感图像计算机分类是运用模式识别理论，借助计算机技术自动将遥感图像划分成不同地物类别的一种方法。这类分类包括土地覆盖与利用、森林类型、植被类型以及岩性等的区分。

遥感导论课程设计（ENVI）——基于监督分类的遥感影像分析

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本课程旨在通过ENVI软件教授遥感导论，并重点介绍监督分类技术在遥感图像中的应用。学生将学习如何利用这些工具进行精确的土地覆盖和地物识别，从而深入理解遥感数据处理与分析的方法和技术。某市的遥感影像处理资源大小为3.6GB（包含压缩包），文件内容包括： 1. 遥感数据（原始数据）； 2. 根据数据特点灵活选择图像裁剪、合成、辐射校正、几何校正及滤波后的结果文件； 3. 选取特征点进行监督分类的结果； 4. 带有经纬度信息和图标的比例尺专题地图； 5. 分类结果的评价报告； 6. 课程设计报告。