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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于深度学习的高分辨率遥感影像语义分割
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    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。
     
  • 利用TensorFlow进行遥感影像分类
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    本项目基于TensorFlow框架，采用深度学习技术对遥感影像数据进行高效处理与分析，旨在提高遥感图像分类精度和速度。通过构建优化模型，实现精确的土地覆盖识别等应用需求。 针对已训练好的TensorFlow模型，在特定需求下进行的训练完成后，将其应用于遥感影像分类，并显示分类结果。
     
  • 利用ENVI进行遥感影像分类
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    《利用ENVI进行遥感影像分类》一书聚焦于使用ENVI软件处理和分析遥感数据的技术，详细介绍如何高效地进行影像分类与解译。 传统的遥感影像分类主要依赖地物的波谱信息进行识别，但这种方法常导致“同物异谱、异物同谱”的问题，影响了分类精度与效果。为解决这一难题，本段落引入基于专家知识的C4.5决策树方法，结合地物波谱特征、归一化植被指数及主成分分析等多维度信息构建决策模型，并将其与其他监督分类技术如支持向量机法和最小距离法进行对比研究。
     
  • 利用深度学习技术进行高分辨率城市遥感影像中水体提取的Python代码实现
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    本项目运用深度学习算法，通过Python编程实现在高分辨率的城市遥感图像中精准识别与提取水体信息，旨在提升遥感数据分析效率和准确性。 项目介绍：高分辨率城市遥感图像的水体提取 数据来源：本项目使用的是由武汉大学研究员王俊觉、卓峥等人创建的土地覆盖领域自适应语义分割（LoveDA）数据集。该数据集旨在探索深度迁移学习方法在促进城市或国家级土地覆盖制图中的应用，适用于土地覆盖语义分割和无监督领域自适应（UDA）任务。 项目代码经过严格测试，在确保功能正常后上传，请放心下载使用。 本项目适合计算机相关专业在校学生、老师或者企业员工进行学习参考。无论基础如何，均可在此基础上修改以实现其他功能，并可用于毕业设计、课程设计或作业等用途。请在下载后首先阅读README.md文件（如有），仅供个人学习和研究之用，请勿用于商业用途。
     
  • 基于PyTorch的高分辨率遥感影像建筑物深度学习提取方法
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    本研究提出了一种利用PyTorch框架进行高分辨率遥感图像中建筑物自动识别与提取的深度学习算法，旨在提高建筑检测精度和效率。 基于DenseLinkNet50网络实现的遥感影像建筑提取方法，在效果上不逊于目前流行的Transformer模型，并且具有更高的检测效率。程序集成了训练、验证以及大图像测试的功能，其中在测试环节采用了旋转扩充数据与投票机制相结合的方法来提升识别精度。 针对遥感数据读取和处理部分，本项目基于GDAL库专门开发了tiffIO.py文件中的影像读写相关函数以提高性能。此程序曾使用SpaceNet数据集进行过训练，并支持用户采用该数据集或自行提供的其他数据集进行模型训练与测试。 具体而言，train.py负责模型的训练过程；valid.py用于验证阶段以评估模型表现；test.py则专门设计用来处理大尺寸图像的测试任务。预训练权重文件存放于weights/resnet50-19c8e357.pth中，作为基础网络的一部分被加载使用。
     
  • 关于深度学习在高光谱影像分类中的应用研究
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    本研究聚焦于利用深度学习技术提升高光谱影像分类精度与效率，探索适合该领域的模型架构和算法优化策略。 基于深度学习的高光谱影像分类方法研究