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...
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...
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学习特征转变。以PyTorch为主体的深度学习平台为使用卷积神经网络也提供程序框架。但卷积神...
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...
卷积神经网络实践与遥感影像目标检测 1.深度学习下的遥感影像目标检测基本知识 2.目标检测数据集的图像和标签表示方式 3.讲解目标检测模型的评估方案,包括正确率,精确率,召回率,mAP等 4.讲解two-stage(二阶)检测模型框架,RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN等框架的演变和差异 ...
在地球大数据时代，我们拥有由卫星遥感、无人机等平台所搭载的各类传感器采集的海量时空数据。高级人工智能技术的发展顺应大数据处理需求，但其作为最核心的深度学习技术，主要源于计算机视觉及自然语言处理等领域，对地球大数据的处理及知识的智能提取存在一定的学科及知识壁垒。例如，不同领域数据特征存在差异，应用目标也...
深度学习遥感精度 问题 遥感精度评价 最近几年,以深度学习技术为代表的新型前沿技术在图像处理领域,取得了巨大的成功,从图像处理到场景理解,从图像分类到图像实时分割,深度学习无处不在。在遥感领域,深度学习技术更是火热。 本篇博文就对常用的深度学习精度评价指标进行总结梳理,旨在为模型算法的精度评价指标选取提供一...
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...
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第一个SSM,一种创新遥感图像语义分割框架第二个RSM,一种密集预测模型第三个Pan-Mamba,一种创新全色锐化网络, 视频播放量 852、弹幕量 10、点赞数 21、投硬币枚数 24、收藏人数 45、转发人数 11, 视频作者 快乐学AI_米米, 作者简介 大家好,这里是米米,一个什么都会点的大厂