遥感影像地物分类是指根据影像中的地物的光谱、纹理、形状等特征，对地物目标进行识别的过程。遥感影像地物分类过程主要有两个部分组成，一是遥感影像的特征提取，二是选择合适的分类器进行地物分类。特征参数的提取是遥感影像地物分类中非常关键的一步，对遥感影像的信息进行抽象，可以得到一组描述遥感影像的特征向量，早期的传统遥感影像分类方法一般是基于像素值来进行的，忽略了遥感影像其他重要的特征，它很难适应较高层次的
转载
2023-12-12 11:46:23
164阅读
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
转载
2023-12-29 19:02:13
538阅读
植被是陆地生态系统中最重要的组分之一，也是对气候变化最敏感的组分，其在全球变化过程中起着重要作用，能够指示自然环境中的大气、水、土壤等成分的变化，其年际和季节性变化可以作为地球气候变化的重要指标。此外，由于生态工程保护建设和植被自然生长等因素，中国陆地生态系统发挥了重要的碳汇作用。因此，定量评估植被时空动态变化是制定生态系统可持续发展目标和衡量生态系统固碳潜力的重要前提，卫星遥感数据衍生的生态参量
转载
2024-08-20 22:06:23
36阅读
目录一、遥感的分类 1. 按搭载传感器的遥感平台分类（1）地面遥感（2）航空遥感（3）临近空间遥感（4）航天遥感2.按遥感对象分类（1）宇宙遥感（2）地球遥感3.按电磁波段分类（1）紫外遥感（2）可见光/反射红外遥感（3）热红外遥感（4）微波遥感4.按应用空间尺度分类（1）全球遥感（2）区域遥感（3）城市遥感5.按接收电磁波辐射性质分类（1）主动式遥感（2）被动
转载
2023-12-12 16:17:45
353阅读
一、三维遥感底图在大范围的三维地图建设中，采用卫星图像作为三维底图是最好的选择，而免费的遥感图像清晰度无法满足建设 **三维地图的需求，故以**范围为依据，购买取得最新的高空间分辨率卫星遥感图。卫星遥感图像分类大概有：① 卫星类型l 光学卫星：worldview1、worldview2、worldview3、worldview4、quickbird、geoeye、ikonos
本发明属于图像处理技术领域：，特别涉及一种地物分类方法，可用于土地利用分析、环境保护以及城市规划。背景技术：：遥感图像地物分类，旨在取代繁琐的人工作业，利用地物分类方法，得到输入遥感图像的地物和背景的分类结果图。通过地物分类结果，可以进行土地利用分析、环境保护以及城市规划等多种应用。目前的地物分类方法大致可以分为两类：第一类是基于传统机器学习的方法，通常采用由特征提取器和分类器组成的双层结构。特征
转载
2023-10-31 17:00:52
127阅读
本文介绍基于Python语言，针对一个文件夹下的大量栅格遥感影像文件，基于其各自的文件名，分别创建指定名称的新文件夹，并将对应的栅格遥感影像文件复制到不同的新文件夹下的方法。 首先，我们来看一下本文需要实现的需求。现有一个文件夹，其中有大量.tif格式的栅格遥感影像文件，以及.xml、ovr等格式的遥感影像辅助信息文件，如下图所示。 其中，如上图中紫色框所示，每一景遥感影像文件的文件名称中
转载
2023-12-16 20:48:15
158阅读
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
转载
2024-07-30 16:20:23
24阅读
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探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估中。最近
转载
2023-11-30 17:15:26
2阅读
前言这些代码均是使用最基础的方法，通过一步一步迭代过程来理解算法的原理及实现过程，并不采用于实用工程，读者以此作为学习参考即可。监督分类监督分类的概念：首先使用训练样本学习一个分类器，再对测试样本进行分类。图像分类的两个步骤：特征提取与分类算法。特征提取：颜色特征向量。分类 训练过程：使用训练样本学习分类器。 测试过程：使用学习好的分类器对测试样本分类。分类算法：感知器算法。线性判别函数 那么，如
转载
2024-08-12 13:07:11
77阅读
1、前言OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，
转载
2024-09-24 09:10:40
124阅读
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
转载
2023-12-16 19:28:14
150阅读
# 地物分类python代码实现流程
## 概述
在这篇文章中，我将教你如何使用Python实现地物分类代码。地物分类是指将地图上的不同地物进行分类，例如将森林、河流、建筑物等不同类型的地物分别标注出来。我们将通过使用遥感图像和机器学习算法来实现这个任务。
## 步骤概览
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 特
原创
2023-08-01 00:10:44
395阅读
目录①基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化实践技术应用②基于PyTorch深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割实践技术应用③遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）实践技术④基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术①基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检
转载
2023-10-19 22:53:42
397阅读
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
转载
2024-05-31 14:02:27
86阅读
复杂场景分类对于挖掘遥感图像中的价值信息具有重要意义。针对遥感图像中复杂场景分类，文章提出了一种基于卷积神经网络模型的分类方法，在该方法中构建了8层CNN网络结构，并对输入图像进行预处理操作以进一步增强模型的适应性，且在模型分类器的选择问题上提供了Softmax和支持向量机2种分类器，使其能够自动化提取特征，避免了前期繁琐的图像处理和人工提取特征等过程。 遥感图像场景分类的核心在于图像特征的有效提
转载
2024-01-31 01:22:07
43阅读
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
转载
2023-11-06 16:07:35
83阅读
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
转载
2024-03-06 00:04:05
133阅读
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
转载
2023-06-14 20:39:06
366阅读
# Python遥感影像地物提取
遥感影像地物提取是利用遥感技术获取的遥感影像数据，通过计算机视觉和图像处理算法来识别和提取出感兴趣的地物或特定目标。Python作为一种强大的编程语言，在遥感影像地物提取中应用广泛。本文将介绍使用Python进行遥感影像地物提取的基本原理和常用的代码示例。
## 遥感影像地物提取的基本原理
遥感影像地物提取可以通过以下步骤实现：
1. 数据预处理：读取遥感
原创
2023-08-01 03:22:31
736阅读
