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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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简介：
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！

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  • 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！
     
  • 基于CNN深度学习的Landsat影像地物分类Python源码.zip
    优质
    本资源提供了一套使用Python编程语言和卷积神经网络（CNN）进行Landsat卫星影像的地物分类的深度学习代码。该代码集成了数据预处理、模型训练及评估等功能，适用于遥感图像分析与地物识别研究领域。 1. 该资源内的项目代码经过严格调试，下载后即可运行。 2. 这个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、数学、电子信息等），以及正在进行课程设计、期末作业或毕业设计的学生和技术学习者参考使用。 3. 资源包含所有源码，但需要具备一定的基础知识才能理解和调试代码。具体而言，这是一个基于CNN深度学习的遥感Landsat影像地物分类算法的Python源码资源。
     
  • 基于CNN深度学习的Landsat影像地物分类Python代码及H5模型.zip
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    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。
     
  • 基于CNN深度学习的Landsat影像地物分类（含H5模型、源代码及文档）.zip
    优质
    本资源提供基于CNN深度学习的地物分类方法，适用于Landsat卫星影像。内含预训练H5模型、完整Python源代码及相关文档说明。 该资源为个人大四毕业设计项目《基于CNN深度学习的遥感Landsat影像地物分类》，包括h5模型、源代码及文档说明。该项目经过导师指导并获得高分通过，评审分数达到98分。此项目主要适用于计算机相关专业的学生进行毕设研究或实战练习，并且也可作为课程设计和期末大作业使用。
     
  • 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。
     
  • 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。