我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘
早在20世纪70年代，人们就开始利用计算机进行卫星遥感图像的解译研究，其主要方法就是遥感图像目视判读，它依赖于图像解译人员的解译经验与水平。20世纪80年代，主要是利用统计模式识别方法进行遥感图像的计算机分类，这种方法的特点是根据图像中地物的光谱特征对影像中的地物进行分类。20世纪90年代以来，涌现出了大量的遥感图像分类方法，如人工智能分类法、遥感与GIS结合法、面向对象的分类法、多源信息复合分类
# Python深度学习遥感图像分类入门指南
遥感图像分类是计算机视觉和深度学习领域的一个重要应用。通过运用深度学习，我们可以从遥感图像中提取出有用的信息。本文将系统介绍如何用Python实现深度学习的遥感图像分类，适合初学者学习和实践。
## 流程概览
在开始之前，我们先来看一下遥感图像分类的整体流程。下面是一个流程表，展示了从数据准备到模型评估的步骤。
| 步骤 | 描
一个很简单的练习，对一个80个波段的高光谱遥感图像进行监督分类。 总体思路是：①在图片中选出训练集与测试集，训练出ELM模型，通过精度评价不断调整参数；②把全部图像加载到模型中，得到分类输出Y；③把Y还原成图像，与原图进行对比。一、 获得训练集与测试集①在ENVI/ROI中选出一些样本并进行分类②将其输出，得到TXT形式的数据。 一共分了多少类，就输出多少次TXT，每次只输出一类。③将数据导入ma
传统的分类方法分两种：监督分类和非监督分类。监督分类要求对所要分类的地区必须要有先验的类别知识，即先要从所研究地区中选择出所有要区分的各类地物的训练区，用于建立判别函数。常用的监督分类方法有：K近邻法、马氏距离分类、最大似然法等方法。监督分类方法主要有：均值、方法等。研究者对非监督分类产生的类别较难控制监督分类，结果通常不理想。  
1、ConvolutionFiltering (卷积滤波) 卷积是一种滤波方法，它产生一幅输出图像（图像上，一个给定像元的亮度值是其周围像元亮度值加权平均的函数） 。用户选择变换核用于图像列卷积生成一个新的空间滤波图像。 &n
“同物异谱，同谱异物”会对影像分类产生的影响，加上高分辨率影像的光谱信息不是很丰富，还有经常伴有光谱相互影响的现象，这对基于像素的分类方法提出了一种挑战，面向对象的影像分类技术可以一定程度减少上述影响。本专题以ENVI中的面向对象的特征提取FX工具为例，对这种技术和处理流程做一个简单的介绍。本专题包括以下内容：面向对象分类技术概述ENVI FX简介ENVI FX操作说明1、面向对象分类技术概述面向
遥感是在一定的距离之外，通过测量而获得某一物体信息的科学。 定量遥感：从对地观测电磁波信号中定量提取地表参数的技术和方法研究。物理量与几何量：定量有物体几何量（空间位置、范围与姿态）与物体物理属性参数量（物理量）。 光谱波段分的越来越细，形成多光谱、高光谱、超光谱。 多光谱：如果采集的数据是细分某特定光谱波长范围，分10个等分到100等分之间，被称为多光谱数据，其遥感方法为多光谱遥感。一
遥感电磁辐射是比较难理解也是非常重要的内容，对于一般学习遥感专业的人来说，只需要学习个大概，这个大概主要包括你需要理解几个概念以及能从电磁辐射原理上解释一些遥感现象，进而为遥感过程的理解打下一个基础，如果你想在这个环节上有所建树，建议深入阅读徐希孺编写的《遥感物理》。本专题包括内容：地物波谱遥感过程1 遥感与电磁波（一）电磁波
ENVI实验教程（1）实验一、熟悉ENVI遥感图像处理基本操作 实验一、熟悉ENVI遥感图像处理基本操作一、实验目的熟悉ENVI软件的用户界面，包括ENVI classic和ENVI5.3熟悉ENVI软件的基本功能模块。掌握ENVI基本数据输入、输出、存储、显示等操作。二、实验基本要求认真阅读和掌握本实验的内容。保存与记录实验结果，并进行分析总结。三、实验时间和地点地点：时间：四、实验条件硬件：
图像分类作为计算机视觉领域的基础任务，经过大量的研究与试验，已经取得了傲人的成绩。然而，现有的分类任务大多是以单标签分类展开研究的。当图片中有多个标签时，又该如何进行分类呢？本篇综述将带领大家了解多标签图像分类这一方向，了解更具难度的图像分类。作者 | 郭冰洋编辑 | 言有三1 简介 随着科学技术的进步与发展，图像作为信息传播的重要媒介，在通信、无人驾驶、医学影像分析、航天、遥感等多个领域得到了广
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
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2023-06-14 20:39:06
266阅读
## 深度学习多分类实现流程
### 流程图
```flow
st=>start: 开始
op1=>operation: 数据集准备
op2=>operation: 模型搭建
op3=>operation: 模型训练
op4=>operation: 模型评估和调优
op5=>operation: 模型预测
e=>end: 结束
st->op1->op2->op3->op4->op5->e
`
原创
2023-08-14 15:22:19
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遥感影像图像处理：重采样：图像重采样就是从高分辨率遥感影像中提取出低分辨率影像，或者从低分辨率影像中提取高分辨率影像的过程。常用的方法有最邻近内插法、双线性内插法、三次卷积法等二、重采样方法1 使用ReadAsArray函数def ReadAsArray(self, xoff=0, yoff=0, win_xsize=None, win_ysize=None, buf_obj=None,
## 实现深度学习遥感分类代码的流程
### 1. 数据准备
在开始编写深度学习遥感分类代码之前，首先需要准备好数据集。数据集应包含训练集、验证集和测试集，其中训练集用于模型训练，验证集用于模型调参和验证，测试集用于评估模型的性能。确保数据集中的图像文件与其对应的标签文件一一对应。
### 2. 环境搭建
在开始编写代码之前，需要安装相应的深度学习框架和相关的库。在本例中，我们使用Python
原创
2023-07-18 08:56:00
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多分类问题基本都是建立在二分类问题基础之上的，简单说就是：将多分类问题拆解成多个二分类问题去解决，具体来说，通常有两种策略：One-Versus-The-Rest （OvR）One-Versus-The-Rest （OvR） 也叫 One-Versus-All（OvA）：即每一个类别和所有其他类别做一次二分类，全部类别都做完后，就等于实现了多分类。一个有N种分类的问题使用此策略需要进行N次二分类处
前言 此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创新点代码复现，有需要的朋友可关注私信我。 一、摘要  
机器学习中，遇见的往往是二分类问题比较多，二分类模型的模型评价准则很多，Auc_score，F1_score，accuracy等等都是比较常用的。而针对多分类问题来说，有些二分类的评价准则就相对而言不怎么适用了。虽然可以将多分类问题转化为多个2vs2问题进行讨论，步骤繁杂的同时效果也得不到保障。目前在进行多模态的一个分类研究，在模型评价时也废了不少脑筋，所以在这里将看到的比较常用的多分类评价准则进
# coding: utf-8
import tensorflow as tf
class TCNNConfig(object):
"""CNN配置参数"""
embedding_dim = 20 # 词向量维度
seq_length = 100 # 序列长度
num_classes = 73 # 类别数
num_filters = 256
