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...
随机森林(RF)+ CNN:利用CNN提取特征,结合随机森林进行分类。 支持向量机(SVM)+ Autoencoder:通过Autoencoder降维后用SVM进行分类。 创新点:浅层与深层特征融合,知识驱动深度学习,以及分层分类策略,使得分类任务更加高效和精确。这些应用只是遥感与深度学习结合的冰山一角,它们的融合还有更多的可能性和发展空间。如果你...
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...
1.数据集准备 用深度学习来做遥感图像分类本质上还是在做监督分类，只是方法上换成了神经网络模型。因此...
遥感智能解译领域当前备受瞩目。尽管有观点认为很多深度学习模型在推理后仍需大量人为修正，这使得技术难以...
📌 遥感图像语义分割与场景理解 研究内容:结合深度学习技术,实现遥感图像的像素级语义分割,提高场景理解的准确性。📌 遥感图像融合方法研究 研究内容:探索多源遥感数据融合的新方法,提高遥感图像的信息丰富度和可用性。📌 遥感图像时间序列分析及变化检测 研究内容:利用深度学习模型对遥感图像时间序列进行分析,实现...
近年来，随着遥感技术的快速发展,遥感对地观测数据获取量与日俱增。在对海量遥感数据的特征提取与表征上,基于深度学习的智能遥感影像解译技术展现出了显著优势。然而，遥感影像智能处理框架和信息服务能力还相对滞后，开源的深度学习框架与模型尚不能满足遥感智能处理的需求。在分析现有深度学习框架和模型的基础上，针对...
利用遥感影像进行深度学习,结合图像处理和数据处理技术,实现作物遥感分类提取和长时间序列长势监测。📊 遥感数据与图像处理 通过深度学习模型,处理和分析遥感数据,提取植被指数和植被覆盖度,计算遥感生态指数(RSEI),进行土地利用和植被类型解译。🌳 空间分析与景观指数 ...
深度学习作为一种强大的技术,已经在许多工业领域的图像信息提取任务中展示了显著的优势。最近,它也开始在海洋遥感应用中引起关注。 海洋遥感的五V特性 📈海洋遥感数据有五个重要的特性,即体积(Volume)、种类(Variety)、价值(Value)、速度(Velocity)和真实性(Veracity)。具体来说:...