文章目录0 项目说明1 研究目的2 研究方法3 研究结论4 论文目录5 项目工程 0 项目说明**基于 U-Net 网络的遥感图像语义分割 **提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放实验训练使用 Anaconda 版 Python 3.7 下的 TensorFlow-GPU1.8 后期图像生成由于 GPU 显存限制，使用 TensorFlow 的 CPU 版本进行计算预测图计算。
遥感图像语义分割——从原始图像开始制作自己的数据集(以高分二号为例) 文章目录遥感图像语义分割——从原始图像开始制作自己的数据集(以高分二号为例)1.遥感影像获取2.遥感数据预处理（影像融合）3.遥感影像批量裁剪4.栅格格式影像转JPG格式5.用labelme制作图像标签6.制作txt文档（统计训练集、验证集的图片名）批量修改图片的文件名读取文件名到txt文档 这篇文章分享一下遥感影像语义分割数据
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2024-05-08 14:21:43
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遥感信息在林业调查中的应用越来越广。如林业领域，其通过远程信息采集，以无接触传播和接受电磁波的方式采集植物长势、生长面积、周边水文环境等信息，集约化、低成本收集数据，让林业调查有据可依。遥感数据的种类越来越复杂，数据量也在剧增，对数据分析能力提出了更高要求。技术怎样发展去应对这样的挑战？今天我们来学习一下 ENVI 遥感解译技术流程。遥感技术在现代地理信息系统（GIS）和自然资源管理中扮
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2024-10-08 16:30:48
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编者按：在举国上下全力抗疫的特殊时期，2月4日，我们迎来了2020年第一个节气，岁首“立春”。春归大地，尽管寒冷尚未远去，但温暖却越来越近。火神山医院已收治两批患者，雷神山医院将于明晚交付，新冠肺炎的治疗药物已初筛出3种，治愈能力上升，新增病例增速放缓……没有一个冬天不可逾越，也没有一个春天不会到来。农历新年伊始，商汤君将致力于为大家推出更多精彩报道和技术分享，让大家感受到AI(爱)的快速成长，作
任何颠覆性新技术由愿景到成熟应用，从“思想火花”到“物质成品”都有一个发展过程。遥感技术诞生于20世纪60年代，经过几十年的迅速发展，成为一门实用、先进的空间探测技术。未来十年，遥感是否可以深刻地影响社会发展，切实解决生产生活中的问题，兼具普适性和经济价值，其关键点在于对遥感数据的解译和应用。如果人工智能技术与遥感的结合打开未来遥感行业应用大门，这将带来怎样的变革呢？传统遥感解译技术对精准快速的处
Brain-inspired Remote Sensing Interpretation: A Comprehensive Survey脑启发遥感解译:一个全面的调查摘要:基于大脑的算法已经成为下一代人工智能的新趋势。通过对脑科学的研究，可以有效提高遥感算法的智能化。综述和分析了脑认知学习的基本性质和遥感解译研究的最新进展。本文首先介绍了大脑的结构组成和性质。然后，研究了五种代表性的脑启发算法，包
作者丨Sakura.D编辑丨极市平台导读 本文是作者参加CCF BDCI获得冠军的比赛经验总结以及语义分割trick的整理。作者的比赛方案最大的特点是将连通性问题转换为二分类问题解决，结果优异，传统图像形态学后处理仍然可靠。且无须针对性设计loss和module，分类器可用多种小模型，实际环境下并行处理也更快。 赛题分析赛题分析这次比赛也是第一次正式参加的比赛，地块分割本质上也
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2022-10-11 22:23:51
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遥感图像语义分割是图像分割领域的一个重要的垂类应用，有着广泛的需求和实际应用价值，尤其在灾害评估、农作物产量估计和土地变化监测等领域有着不可替代的作用。相比于自然图像的语义分割，遥感图像语义分割由于有其自身的特殊性和挑战性，如遥感图像存在大量微小目标，这就要求分割方法和结果要足够精细。 自然图像和遥感图像对比基于飞桨PaddleSeg的遥感图像分割Benchmark近年来，随着人工智能技术的发展，
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2024-02-29 16:40:08
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1、gdal基本处理Python+GDAL栅格数据基本操作2、gdal影像融合利用遥感影像的图像融合技术进行土地利用变化信息的提取，属于像素级别的变化检测。其基本原理是将不同时相的遥感影像先进行配准，配准后不同时相的多源影像数据利用不同的融合方法进行波谱信息融合，利用融合后影像显示出的光谱差异性，一般颜色凸显的区域为变化区域。该方法需要注意在影像融合前应对待融合的影像进行几何配准，以免在融合之后造
从遥感专业跳到互联网行业，需要面对的一个重要问题就是如何向周围的人解释你的专业。每次我兴致冲冲地跟人说到我是学遥感时，得到的反应大多是：“遥感啊，那应该是机械一类的吧”。或是“你说的是那个街机上的摇杆么？”，等你一脸认真向众人解释好半天后，众人仍一副迷茫的表情，那表情仿佛是说“遥感是什么，能吃么？” &
目录摘要1.引言2.Method2.1.Encoder-Dual Decoder framework2.2.Deformable ResNet as Encoder2.3.Dual Feature Pyramid as Decoder2.4.Anchor-based Height Regression2.5.Multi-task loss for end-to-end optimization3
前言遥感是空间信息技术领域中发展最为迅猛的标志性技术之一，是一门涉及信息科学、空间科学与地球科学的交叉性学科，在资源勘探、环境监测、城市规划、地图导航、灾害监测和军事等方面有着重要的应用价值。本书按照“遥感图像获取——遥感图像处理”的主线进行内容的组织，在编写过程中参考了国内外有关遥感教材的部分内容，结合了该方面的最新研究成果和发展动态，系统地介绍了遥感图像获取与处理的基本原理与方法技术。第1章在
文章目录1 前言2 概念介绍2.1 什么是图像语义分割3 条件随机场的深度学习模型3\. 1 多尺度特征融合4 语义分割开发过程4.1 建立4.2 下载CamVid数据集4.3 加载CamVid图像4.4 加载CamVid像素标签图像5 PyTorch 实现语义分割5.1 数据集准备5.2 训练基准模型5.3 损失函数5.4 归一化层5.5 数据增强5.6 实现效果6 最后 1 前言? 优质竞赛
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2024-09-08 08:09:58
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在上一期 《遥感资源大放送（上）：用开源代码，训练土地分类模型 》 中，我们详细介绍了遥感影像进行土地分类的常用方法，以及具体如何使用利 deeplab-v3+ 用于土地 7 分类的具体训练过程及代码。教程传送门遥感图像原图（上）与 7 分类图（下）示例除了分类与识别问题之外，遥感影像的常用场景还包括：超分辨率重建问题多源遥感影像快速处理问题遥感影像的分布式存储问题本期中，我们整理了 11 个遥感
飞桨常规赛：遥感影像地块分割10月第2名方案赛题本赛题旨在对遥感影像进行像素级内容解析，并对遥感影像中感兴趣的类别进行提取和分类，以衡量遥感影像地块分割模型在多个类别（如建筑、道路、林地等）上的效果。 数据共包括4种分类，像素值分别为0、1、2、3。此外，像素值255为未标注区域，表示对应区域的所属类别并不确定，在评测中也不会考虑这部分区域。 训练集包含66,653张遥感影像图片和对应的标注图片，
一、赛题数据遥感技术已成为获取地表覆盖信息最为行之有效的手段，遥感技术已经成功应用于地表覆盖检测、植 被面积检测和建筑物检测任务。本赛题使用航拍数据，需要完成地表建筑物识别，将地表航拍图像素划分为有建筑物和无建筑物两类。
如下图，左边为原始航拍图，右边为对应建筑物标注。二、数据标签赛题为语义分割任务，因此具体的标签为图像像素类别。在赛题数据中像素属
于2类（无建筑物和有建筑物），因此标签为有建筑物
遥感的最终成果之一就是从遥感图像上获取信息，遥感分类是获取信息的重要手段。同时遥感图像分类也是目前遥感技术中的热点研究方向，每年都有新的分类方法推出。本小节主要内容：遥感分类基本概念常见遥感分类方法1 遥感分类概述 遥感图像通过亮度值或像元值的高低差异（反映地物的光谱信息）及空间变化（反映地物的空间信息）来表示不同地物的差异，这是区分不同图像地物的物理基础。遥感图像分类就是利
半自动解译是一个古老的话题。在深度学习攻城略地之前，在遥感领域，学术界大都是各种基于传统图像处理算法和传统机器学习的遥感信息自动提取，自娱自乐，也基本没有实际工程价值（十分不好意思的是，我也曾是其中一员）。相较之下，半自动信息提取是工业界更愿意接受的，因为提取过程是人为可控的，也希望半自动提取能提高个20%~30%的遥感信息解译效率。实际情况是
文章尝试利用深度神经网络进行遥感图像分类。经过比较后选择了AlexNet网络模型，为了缩短训练时间和提升分类准确率，对网络模型进行了改进，同时进一步尝试了权值迁移的训练方法。利用公开的遥感影像分类数据集UCM，在改进的网络模型上采用权值迁移的方法进行了试验，试验结果表明，改进后的网络模型具有很好的准确率和效率。 利用深度神经网络模型进行分类时，都是从零开始训练网络，让深层网络通过训练学习到数据集的
本文介绍基于ENVI软件，实现最小距离法、最大似然法与支持向量机三种遥感图像监督分类方法的具体操作，同时进行分类后处理操作，并对不同分类方法结果加以对比分析。 1 分类需求2 具体操作2.1 ROI区域绘制2.2 最小距离法2.3 最大似然法2.4 支持向量机3 精度评定4 分类后处理4.1 小斑块处理4.2 分类统计4.3 修改类别颜色5 结果对比 1 分类需求 我们先来看一下本文需要实现
