深度学习可以用于地物分类,无论是单通道还是多通道遥感图像,都可以通过训练深度学习模型进行特征学习和分类。 目标检测 🔍 在遥感图像中检测目标时,传统方法通常依赖手动提取的特征和分类器。而深度学习能够自动提取特征并进行分类,从而更准确地检测出图像中的目标。 地物识别 📍 深度学习在地物识别方面也非常有效。通...
即使是先进的AI模型也需要从这些遥感图像中学习更多信息。 比如,如果让文生图模型生成雷达图像,目前它们还做不到。 动态变化:数据处理的挑战 动态变化在遥感数据处理中非常重要。举个例子,2016年,Google Earth Engine提供了所有Sentinel-1图像,但这些图像经过了热噪声去除、辐射校准和地形校正等处理,导致数据在像素值的...
最近借助深度学习方法,基于卷积神经网络的遥感影像自动地物识别取得了令人印象深刻的结果。深度卷积网络采用“端对端”的特征学习,通过多层处理机制揭示隐藏于数据中的非线性特征,能够从大量训练集中自动学习全局特征(这种特征被称为“学习特征”),是其在遥感影像自动目标识别取得成功的重要原因,也标志特征模型从手工特征向...
深度学习与卷积神经网络:近年来,深度学习特别是卷积神经网络在遥感影像分类、目标检测和语义分割方面取得了显著进展。与传统的基于特征工程的方法相比,CNN可以自动学习从图像数据中提取的特征,从而提高遥感数据的分类精度。 数据融合技术:遥感影像通常来自不同的传感器和平台,每种传感器都有其特有的分辨率、光谱范围和时间分...
结合创新!遥感卫星图像+深度学习 🌟遥感卫星图像结合深度学习技术是一个高度活跃和不断发展的研究领域,具有广泛的应用前景,如环境监测、城市规划、农业管理、灾害评估等。在这个领域进行创新,可以考虑以下几个方向: 1⃣改进深度学习模型 ▪多任务学习:开发能同时执行多个任务(如分类、检测和分割)的深度学习模型,提...
文献结构:发文量年际变化如图1所示, 2016年以来,国际上有关深度学习的遥感变化检测研究呈现持续快速增长趋势,国内研究与国际研究趋势基本保持一致;发文量最多的10份期刊占比86.05% ,如表1所示;从机构发文量来看 (图2 (a)),中国对遥感变化检测研究...
近年来,深度学习技术已应用于遥感信息分类和定量参数检索,包括土地覆盖制图和环境参数检索。研究结果表明,深度学习技术在环境遥感方面取得了巨大的成就。最后,对环境遥感应用中深度学习工具的改进提出了一些新的见解。例如,物理模型和深度学习模型的结合是一个很有前途的方向。另一个潜在的研究点是将地理规律融入到智能深...
利用ENVI深度学习进行遥感变化监测教程 基于多时相影像进行地表覆盖变化监测是遥感的一个重要应用,在城市违法建设监测、水政违法建设监测、森林砍伐监测等领域得到广泛应用。由于遥感算法、数据源质量等原因,遥感变化信息提取一般采用目视解译方式进行。 本教程介绍采用深度学习方法进行城市建筑物、构筑物、填河、动土、堆土...
同时欢迎私信咨询讨论学习,咨询讨论的方向不限于:地物分类/语义分割(如水体,云,建筑物,耕地,冬小麦等各种地物类型的提取),变化检测,夜光遥感数据处理,目标检测,图像处理(几何矫正,辐射矫正(大气校正),图像去噪等),遥感时空融合,定量遥感(土壤盐渍化/水质参数反演/气溶胶反演/森林参数(生物量,植被覆盖度,植被生产力等...
原文地址:基于深度学习的遥感图像地物变化检测综述 01 引言 遥感(Remote Sensing,缩写为RS)是指非接触式、远距离的探测技术。遥感技术通常使用航空航天平台、按照特定的波段对地球或其他天体进行成像观测,通过分析观测数据,探测地球或其他天体资源与环境。遥感技术在现代化社会中十分重要,它能够在一定程度上体现一个国家的...