Advertisement

基于深度学习的遥感影像地表覆盖和利用分类算法设计与实现

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

简介：
本研究聚焦于开发创新的深度学习模型，用于高效解析并分类大规模遥感图像中的地表覆盖及使用情况。通过精心设计的算法架构优化，旨在提升分类精度与速度，为自然资源管理、城市规划等领域提供强有力的数据支持和技术手段。 数据集包含了21种地貌类别的各100张图片，包括农业、飞机、棒球场、海滩、建筑物、丛林、密集住宅区、森林、高速公路、高尔夫球场、港口、十字路口、中等密度住宅区、移动家园公园、立交桥、停车场、河流、跑道、稀疏住宅区、储水池和网球场。通过使用深度神经网络对数据集进行训练，生成用于识别单张图片的模型，并实现结果输出功能。整个项目将采用Python语言开发并在GUI界面中展示。在开始使用前，请仔细阅读说明文档。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于深度学习的遥感影像地表覆盖和利用分类算法设计与实现
    优质
    本研究聚焦于开发创新的深度学习模型，用于高效解析并分类大规模遥感图像中的地表覆盖及使用情况。通过精心设计的算法架构优化，旨在提升分类精度与速度，为自然资源管理、城市规划等领域提供强有力的数据支持和技术手段。 数据集包含了21种地貌类别的各100张图片，包括农业、飞机、棒球场、海滩、建筑物、丛林、密集住宅区、森林、高速公路、高尔夫球场、港口、十字路口、中等密度住宅区、移动家园公园、立交桥、停车场、河流、跑道、稀疏住宅区、储水池和网球场。通过使用深度神经网络对数据集进行训练，生成用于识别单张图片的模型，并实现结果输出功能。整个项目将采用Python语言开发并在GUI界面中展示。在开始使用前，请仔细阅读说明文档。
     
  • 基于深度学习的遥感影像地表覆盖和利用分类算法的设计与实现.zip
    优质
    本项目聚焦于设计并实现一种基于深度学习技术的算法，用于分析和分类遥感影像中的地表覆盖及使用情况，旨在提升分类精度和效率。 本段落介绍了基于深度学习的遥感影像地表覆盖与利用分类算法的设计与实现。数据集包括移动家园、公园、立交桥、停车场、河流、跑道、稀疏住宅、储水池及网球场等类别。通过使用深度神经网络对这些数据进行训练，并提供了一个GUI界面供用户操作。在使用前，请务必查阅说明文档以获取更多信息和指导。
     
  • 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！
     
  • 基于深度学习技术的遥感影像地块划分方法.pdf
    优质
    本文探讨了一种利用深度学习技术进行遥感影像中地块自动划分的新方法，旨在提高农业、城市规划等领域中的土地管理效率和精度。通过深度学习模型训练和算法优化，实现对复杂地形及不同作物类型的精准识别与分类。 基于深度学习的遥感影像地块分割方法的研究探讨了如何利用先进的机器学习技术来提高对卫星图像中的特定区域进行精确划分的能力。这种方法能够帮助研究人员更有效地分析土地使用情况、监测环境变化以及支持农业规划等应用领域。通过采用深度神经网络模型，可以自动识别和分类大面积复杂多样的地表特征，从而为决策者提供更为准确的数据支持。
     
  • 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。
     
  • 基于遥感与GIS的土地利用/土地覆被分类精度评价
    优质
    本研究探讨了结合遥感技术和地理信息系统（GIS）进行土地利用及覆盖分类的方法，并对其准确性进行了评估。通过分析不同技术手段的效果，为提高土地资源管理决策提供科学依据。 遥感技术在生成土地用途与覆盖图方面扮演着关键角色，通过图像分类这一过程实现其功能。为了确保该过程的成功执行，需要考量包括高质量Landsat影像及辅助数据的获取、精确度高的分类程序以及具备丰富经验的专业知识在内的多个因素。 本研究旨在利用遥感技术和地理信息系统（GIS）技术对特定区域的土地使用和覆盖情况进行分类并绘制地图。整个项目分为两个主要部分：土地利用与覆盖分类，以及准确性的评估。在此次调研中，监督下的图像分类采用了非参数规则进行操作。 根据研究成果显示，在所考察的区域内，农业用地占65.0%，水体占据4.0%的比例，而建成区则占据了18.3%；此外还有混交林（5.2%）、灌木丛（7.0%）以及贫瘠裸地（0.5%）。总体上来看，研究的分类准确度达到了81.7%，Kappa系数为0.722。鉴于Kappa值较高，该分类图像被认为适用于后续深入的研究分析。 这项工作提供了一份重要的信息资源库，供规划者和决策制定人员参考以实现环境可持续性目标。
     
  • 土地利用/土地覆盖的遥感影像目视解译（侧重土地利用）
    优质
    本研究聚焦于通过遥感技术进行土地利用和土地覆盖的变化分析，强调目视解译方法在识别不同土地使用类型中的应用与精度。 土地利用与生态环境分类系统之间的差异如下： 土地利用： 1. 根据土地的作用进行划分。 2. 根据覆盖方式及目的进行区分。 生态环境： 1. 以自然景观特点为主要依据。 2. 考虑区域本底的差异性。 3. 结合不同梯度上的植被覆盖率以及下垫面的自然环境特性。
     
  • 基于深度学习的遥感图像场景分类方法.rar
    优质
    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。