遥感图像语义分割数据集1. Gaofen Image Dataset(GID)2. ISPRS Test Project on Urban Classification and 3D Building Reconstruction—2D SemanticLabeling Contest3. 2017 IEEE GRSS Data Fusion Contest4. Aerial Image Seg
航空遥感和航测成图航空摄影仪和感光材料航空摄影仪感光材料及其特性摄影处理和相片晒印航空摄影测量对摄影资料的基本要求航空摄影概述
原创
2023-02-24 16:17:00
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遥感影像制作语义分割数据集——探索（踩坑）记录 由于本人是个小白，本篇文章主要为了记录自己的摸索过程，文中一些名词描述可能不是很准确，我尽量说清楚整个处理的流程。文章大多代码都是参考或者直接使用其他前辈的代码，文中会给出一些前辈的文章链接。任务背景 给定某区域的影像，我们需要用它来制作遥感影像的语义分割数据集。由于目标区域的影像大概率不是规则形状，在影像变为栅格数据时，其中很可能包含一些无效区
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
数据集下载地址；http://weegee.vision.ucmerced.edu/datasets/landuse.html最近在做无人机识
原创
2021-07-29 13:40:00
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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，
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
遥感解译实验样本标注规范为了进行遥感解译实验，现进行全地物类别产品实验，需要提供大量的样本数据，故对GF1-WFV（16米分辨率）影像进行样本的标注，用于深度学习技术的训练学习阶段。一 实验所用软件ENVI5.1二 训练样本标注2.1 训练样本标注过程l 打开ENVI5.1的“Tools”中的“ENVI Classic”。 加载需要处理的影像，并在bands lis
Author:HanDi 数据挖掘课上一个小实验，用matlab自带的kmeans函数实现遥感图像分类，代码总体简单整洁，注释详细，可轻松修改自用，但是我觉得自己选的分类结果颜色是丑了点，大家可以通过修改colormap自定义颜色，包括colorbar。从图中不难看出，最后效果图没有经过分类后处理，有很多细小和破碎斑块，使得分类结果的视觉效果不是那么好下面是完整代码，我的MATLAB版本是 202
中心投影的基本知识投影的概念 一个空间点按一定方式在一个平面上的构像，叫做该空间点的投影。平行投影与中心投影 投射线互相平行的投影，叫做平行投影。 正射投影（垂直投影） 所有投射线或其延长线都通过一个固定点的投影，叫做中心投影。 地形图在局部范围内是地面的正射投影！ 航摄像片是地面的中心投影！中心投影的主要特征 点的中心投影:点的中心投影一般仍是一个点，但当投影线与像面平行时，投影点将位于无穷远处
使用深度学习对遥感影像进行语义分割，按照时间排序，使用state-of-art 语义分割方法对影像进行分割，后续提出自己的改进网络方法！
深度学习高分辨率遥感影像语义分割 深度学习大家都知道，在计算机视觉领域取得了很大的成功，在遥感影像自动解译方面，同样带来了快速的发展，我在遥感影像自动解译领域，也做了
Foreground-Aware Relation Network for Geospatial Object Segmentation in High Spatial Resolution Remote Sensing Imagery论文地址代码地址一、整体介绍1.摘要地理空间目标分割是一项特殊的语义分割任务，在高空间分辨率(HSR)遥感图像中，总是面临着较大的尺度变化、较大的背景类内方差和前景
目录遥感图像判读1.基础知识2.景物特征和判读标志遥感图像判读1.基础知识目视判读概念：目视判读是指利用图像的图像特征（色调或色彩，即波谱特征）和空间特征(形状、大小、阴影、纹理、图形、位置和布局），与多种非遥感信息资料（如地形图、各种专题图）组合，运用其相关规律,进行由此及彼、由表及里、去伪存真的综合分析和逻辑推理的思维过程。遥感技术的根本目的： &
背景地物要素分类是地表第五要素观测与测绘的重要手段之一，然而目前地物要素的提取方法主要依赖人工，效率低且成本高昂，急需通过先进的算法提高精度并使其自动化。充分运用智能算法与大数据技术突破遥感影像的信息提取与分析瓶颈，不仅是业...
原创
2023-05-17 12:48:08
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机器学习（遥感）|入门介绍引言案例分析机器学习的基本流程1.数据采集和准备2.数据集的划分3.模型选择和训练4.模型评估5.参数调优6.预测 引言机器学习是一种通过使用计算机算法从数据中学习模式和规律的方法。它的应用广泛，包括图像识别、自然语言处理、数据挖掘等领域。在遥感领域，机器学习可以应用于以下方向：图像分类和目标检测、遥感数据解译、特征选择和降维、数据融合、地物识别和变化检测等等。机器学习
遥感影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，这是区分不同影像地物的物理基础。人工解译是目前国内使用最多的一种影像提取方法，如土地普查、地质普查、水利普查等。这类方法非常灵活，但需要一定的经验，特别是像地质解译等，对业务专业要求比较多。本专题分以下内容：遥感图像解译基本概念遥感图像解译预处理解译标志的建立解译关键问题遥感图像解译人们
人工进行矢量化制图虽然可以达到相应的精度要求，但是在工作量大，内容繁琐，时间成本高，利用计算机帮助我们对各类图像进行解译是目前制图的趋势。本文基于（ENVI和Arcgis）给出利用遥感图像制作某地土地利用图的详细步骤。第一步，首先打开该地的.img图像文件，利用Band5,4,3合成RGB图像。第二步，右键 Layer Manger 框中的can_trm_img,在弹出的对话框中选择"New re
抱着学习的态度，这是一些个人很浅显的认知，欢迎大家指正。大体上主要对黑白和彩色遥感图像上目标的色和形的信息进行分析。其中“色”包括：色调，颜色，阴影，反差；“形”包括：形状，大小，空间分布，纹理等。（另外遥感图像通过不同的光谱会有不同的特征？） 此外，根据目标对象的不同，就会有不同的图像解译的特征。常见的解译对象的划分如下图所示： 例如根据滑坡地地质灾害的特点，借助于形态、色调、阴影、纹理等对图像
这里笼统地说规则法可能会使大家一头雾水，那我再重新说一遍博文标题：一种基于先验知识的产生式规则遥感数据分类的一分类方法。这样说可能更糟糕了。 :)先举个例子，我需要提取一个数据集的植被分布。你说植被区域NDVI值大于0.2，这就是先验知识。我处理数据，如果NDVI大于0.2就判定为是植被，这就是产生式规则的IF-THEN。然后将凡是NDVI大于0.2的区域提取出来，其它的一概不要，这就是一分类。通
RTFNet: RGB-Thermal Fusion Network for Semantic Segmentation of Urban Scenes一、Overview 2019年的一篇RGB-T语义分割论文，创新点在于提出了一个新的编码器-译码器模型。实验结果表明，本文提出的RTFNet在MFNet提出的数据集中取得了目前最好的分割效果。 二、 Additional knowledge 1
