文章目录数据介绍经验1. 准确率92.55%：SENet、PyTorch（1）数据预处理：加权采样（2）数据增强：采用随机裁剪，随机旋转，随机翻转，随机擦除（3）模型选择：Senet154（4）模型优化：标签平滑、学习率热身（5）模型集成经验2. 准确率93.12%：DenseNet，Keras（1）预处理-最大最小缩放中心化（2）模型选择方面-预训练DenseNet（3）数据增强-Flip，R
基于Faster rcnn pytorch的遥感图像检测代码：https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch/tree/pytorch-1.0数据集使用RSOD遥感数据集，VOC的数据格式如下： RSOD是一个开放的目标检测数据集，用于遥感图像中的目标检测。数据集包含飞机，油箱，运动场和立交桥，以PASCAL VOC数据集的格式进行标注。 数据集包括4个
1.功能概述1.1 图像分类功能概述
在遥感技术的应用中，对资源分布、自然灾害、区域环境等的监测和分析依附于遥感图像分类。而遥感图像分类是进行图像信息提取的有效手段。随着遥感技术的的不断改进，各领域对遥感图像分类方法的要求越来越高，主要表现在以下几个方面：
分类结果的精确性：各领域对分类结果的精度要求越来越高。
分类速度的时效性：随着近年来遥感数据的快速增长，项目中往往需要进行海量遥感数据的快速处
1.介绍针对在使用传统图像处理工具时可能遇到的困难，深度学习已成为医疗保健领域的主要解决方案。因为医学图像比标准图像更难处理（高对比度、人体的广泛变化……）深度学习用于分类、对象检测，尤其是分割任务。在分割方面，深度学习用于分割人体器官，如肝脏、肺和……或分割来自身体不同部位的肿瘤。医学图像有很多不同的类型，例如 MRI（主要用于脑肿瘤分割）、CT 扫描、PET 扫描等。本文将重点介绍 CT 扫描
文章目录前言一、监督分类介绍1. 定义2. 监督分类方法二、geemap中监督分类的详细步骤1. 加载地图底图2. 加载研究区影像数据3. 创建训练样本4. 分类器训练5. 影像监督分类6. 分类结果颜色修改7. 图例和可视化展示8. 分类结果导出总结 前言本节以一个具体遥感影像处理的案例——基于遥感影像的监督分类，介绍一下使用Earth 对遥感影像进行监督分类的具体操作流程。一
1. 概述整个工程已经上传个人的 github https://github.com/lovewinds13/QYQXDeepLearning ，下载即可直接测试，数据集文件因为比较大，已经删除了，按照下文教程下载即可。论文下载：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks2. AlexNetAlexNet 是 20
最初的遥感影像分类是通过目视解译(濮静娟, 1984)来完成的，对研究人员的主观意识有较强的依赖性，而且效率较低，适用于数据量较小的情况，通常作为其他方法对比的对象。目前的遥感图像分类主要以计算机分类为主，因此按照人工参与的程度可以将分类方法划分为监督分类、非监督分类(陶超等, 2021)。近年来，分类方法逐渐向机器学习的方向发展。传统机器学习方法，如Smolensky的受限玻尔兹曼机(Restr
本文介绍在ArcMap软件中，基于最大似然法实现栅格遥感影像监督分类的方法~
PyTorch中的遥感图像数据集包括以下几种：EuroSAT：该数据集包括27个类别的遥感图像，共有约27,000张图像。每个类别都包括约1,000张图像。该数据集可用于分类任务。SEN12MS：该数据集包括了L-波段和C-波段的遥感图像，总共有许多张图像，可以用于各种任务，如分割、分类、检测等。NWPU-RESISC45：该数据集包括45个类别的遥感图像，其中包括飞机、桥梁、森林等不同类型的物体
1.ENVI (The Environment for Visualizing Images) 和IDL(Interactive Data Language)是美国 Exelis VIS公司的旗舰产品。 ENVI 是一个完整的遥感图像处理平台，其软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、定标、几何校正、正射校正、图像融合、镶嵌、裁剪、图像增强、图像解译、图像分类、基于知识的决策树分类、面
目录一、背景简介二、环境介绍三、分类步骤3.1 训练数据预处理3.2 导入相关扩展包3.2 读取训练数据与训练标签3.3 确定参数g和c3.4 使用svm训练模型3.5 使用模型进行分类四、分类结果显示与保存4.1 结果显示4.2 结果保存五、结果展示六、误差分析一、背景简介遥感图像分类就是利用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中各个像元按照某种规则或算法
1. 基本概念地物的类：具有同种特性的地物集合称为一类。一类地物具有同一标志，不同种类地物具有不同的光谱特性（地物反射和发射电磁波能量的能力） 分类：根据各类样本内在的相似性，采用某种判决准则，将特征空间分割成若干集合 的过程。 2. 基本思想区分不同地物的理论依据：不同的地物类型具有不同的光谱信息和空间信息
基于PyTorch，使用预训练的GoogLeNet实现UC-Merced数据集分类数据集准备定义网络使用GPU训练结果 数据集准备数据集样本量不大：UC-Merced数据集及介绍 由于torchvision中并没有UC-Merced数据集，因此要自己提前下载，作为自己的数据集使用。本文首先制作数据集的List文件（索引），然后用Dataset类导入。import torch
import tor
如同其他数据中存在噪点数据，遥感影像数据也有，但这两个”噪点“的含义是不同的。一些数据中的”脏数据“可能真的是无用的、甚至是错误的，但遥感影像所展现的地面全部是真实的，本不存在”噪点“一说。假设我们使用基于光谱特征的聚类方法对遥感影像进行聚类，有些像素（数据点）就是如此的突兀——它和周边的就是迥然相异。比如一个工业区的遥感影像，我们从高空俯视，水体是水体、植被是植被、混凝土建筑是混凝土，但为什么混
HOPC算法：基于结构相似性的多模态遥感影像配准方法 文章目录前言一、HOPC原理二、实验结果三、总结四、知识产权 前言随着遥感技术的发展，从遥感影像上获取所需信息已经成为一种非常重要的信息获取手段。不同的卫星传感器对地观测可以为同一地区提供多光谱、多时相、多分辨率的多模态遥感影像(光学、红外、SAR、LiDAR和栅格地图等)。多模态遥感的精确配准是诸多遥感应用如影像融合、变化检测，影像镶嵌等的基
GDAL是空间数据处理的开源包，支持多种数据格式的读写。遥感图像是一种带大地坐标的栅格数据，遥感图像的栅格模型包含以下两部分的内容：栅格矩阵：由正方形或者矩形栅格点组成，每个栅格点所对应的数值为该点的像元值，在遥感图像中用于表示地物属性值；遥感图像有单波段与多波段，波段表示地物属性的种类，每个波段表示地物一种属性。大地坐标：空间数据参考表示地图的投影信息；仿射矩阵能将行列坐标映射到面坐标上。GDA
前言 在写波段配准相关代码时经常需要用到tif影像的波段合成和分解，虽然可以用ENVI才处理，但是每次都要打开再设置一些参数有些麻烦，所以本着“独立自主、自力更生”的原则就写了些脚本来处理这个需求。又写了个批量裁剪影像的脚本。这里简单总结归纳一下。1.波段合并# coding=utf-8
import sys
import cv2
import functions as fun
import o
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2023-08-20 21:46:48
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决策树之CART算法分类树原理及python实现决策树决策树的特点优点缺点决策树构造决策树生成算法CART算法构造分类决策树python代码实现决策树可视化sklearn构造决策树 决策树决策树模型是一种传统的算法，与人类思维十分相似基本思想：模拟人类进行级联选择或决策的过程，按照属性的某个优先级依次对数据的全部属性进行判别，从而得到输入数据对应的预测输出。树形模型是一个一个特征值进行处理，而线
这几天一直在帮一个学妹做毕业设计，用深度学习的方法来做遥感图像分类。原来准备将图像分为：林地、道路、裸地、建筑、草地、水域这6个部分，这6部分对应的颜色分别为： 1. 林地：红色 (255, 0, 0) 0xFF0000 2. 道路：黄色 (255, 255, 0) 0xFFFF00 3. 裸地：紫红 (255, 0, 255) 0xFF00FF 4. 建筑：青色 (0, 255, 255
