本文将探讨基于遥感图像的地物分类与识别算法的研究进展。 首先,地物分类与识别的基础是图像预处理。由于遥感图像的数据量庞大且具有多光谱特性,需要对图像进行预处理以提取有用的信息。常用的预处理方法包括图像增强、噪声去除和边缘检测等。通过这些方法提高图像的质量和清晰度,有助于后续的分类与识别过程的准确性和...
的遥感图像分类方法Hybrid CNN-ViT.算法在3D和2D卷积核充分提取遥感图像空间光谱信息的基础上,通过ViT的多头注意力机制提取全局序列信息,解决全局特征提取不足的问题.实验将影像划分不同比例的训练集,验证集与测试集,并与DBDA,DBMA和3D-2D CNN做对比.结果表明,训练集:验证集:测试集为8:1:1时,该方法的分类精度...
7.一种基于遥感图像分类算法的规划地地物识别方法,包括: 8.步骤s1:对原始航拍图像进行预处理,并在完整的遥感图像上进行图像标注:分为植被、建筑和水系三种,输出逐像素的标注图; 9.步骤s2:将完整的遥感图像和对应的标注图分块为多个样本,每个样本由一张遥感图像和一张标注图组成; 10.步骤s3:对输入遥感图像进行高...
本文采用了模式识别分类中非监督分类中k均值聚类方法对多维遥感图像进行分类,从而达到提取所需地物信息的目的,运用MFC编程,对遥感图像,通过模糊K均值算法的实现,经过多次迭代,达到对遥感图像非监督分类,从而达到提取所需的地物信息的目的。 正在翻译,请等待...[translate]...
本发明涉及一种基于遥感图像分类算法的规划地地物识别方法及装置.该方法包括对原始图像进行预处理后,通过超像素分割以及图像特征提取,对图像标注结果及图像特征进行训练,最后利用训练产生的随机森林分类器完成图像地物的识别分类.与现有技术相比,本发明具有识别效率高,准确率高等优点.龚波涛...