1、工作逻辑: 对整幅影像进行推理验证(需要在机器的可承受范围内) 2、主要参数: 1)待处理影像:要进行提取的影像图层 2)输出图层:成果输出目录 03 GeoLabel还提供哪些智能化功能 除了上面提到的集中模型推理验证和智能解译策略,简单提一下GeoLabel里已经集成的其他智能化功能。 3.1 半自动标注 点击半自动提取工具后...
01模型训练功能说明 GeoLabel提供语义分割、目标检测、变化检测的模型训练功能,并提供了统一的界面,设置好必要参数后(主要为样本列表),点击“开始训练”即可进入自动训练过程。 主要参数设置: 1)影像通道数:影像是几波段的。 2)模型版本号:使用哪个模型,内置的只有一个,定制版本可以集成用户自己的模型。 3)模型保存...
在GIS技术中，遥感影像识别占据着核心地位，其准确性、效率和可扩展性直接关系到众多实际应用的成功与否。近年来，深度学习技术的突破，特别是Mamba和Transformer等新型模型的应用，为遥感影像识别领域带来了新的突破。本文将深入探讨Mamba和Transformer等模型在遥感影像识别中的最新进展，并详细比较它们在不同应用场景下的性...
人工智能AI深度学习模型训练样本处理语义分割目标检测变化检测模型预处理训练参数设置模型保存过拟合处理遥感影像解译 视频介绍了如何使用生成的训练集和验证集进行深度学习模型的训练。主要内容包括样本处理、模型训练类型选择、训练参数设置、模型保存以及过拟合问题的解决。通过统一的界面进行操作,展示了训练过程中的loss曲线...
本教程通过系统化的模块设计和丰富的实战案例,深入理解和掌握遥感数据的处理与计算。不仅涵盖了从零基础入门Python编程、OpenCV视觉处理的基础知识,还将借助ChatGPT智能支持,引导您掌握遥感影像识别和分析的进阶技术。更为重要的是,通过15个经过精心设计的真实案例,深度参与地质监测、城市规划、农业分析、生态评估等不同场...
遥感卫星影像农作物识别模型 研究利用卫星遥感数据中的光谱特征和农作物的物候特征,结合机器学习和深度学习算法,可以实现农作物的分类和监测,覆盖不同尺度的地域范围。 首先,研究人员会通过卫星影像数据提取农作物的光谱特征。不同农作物在不同波段的反射率表现出独特的特征,这些特征可以通过遥感数据进行捕捉和分析。例如...
基于遥感影像的U型空洞全卷积分割网络识别模型.pdf,本发明公开了基于遥感影像的U型空洞全卷积分割网络识别模型,包括数据预处理模块、模型训练模块和模型评价模块;其特征在于:所述数据预处理模块:用于将遥感影像进行数据预处理操作,得到数据集,再将数据集等比抽样,生成
IT之家 2 月 28 日消息,蚂蚁集团宣布推出 20 亿参数多模态遥感基础模型 SkySense,支持文本、红外光、可见光、SAR 雷达等多种模态,支持多分辨率的时序遥感影像建模,可用于地貌、农作物观测和解译等,有效辅助农业生产和经营。 据介绍,研发人员蚂蚁百灵大模型多模态能力,使用内部构建的 19 亿遥感影像数据集进行预训练...
基于GF-1遥感影像,构建碍洪物训练样本集,以ResNet101为核心网络,采用当前主流的6种语义分割模型,包括PSPNet、PAN、MANet、FPN、DeepLabV3+和UNet++,进行碍洪物识别模型训练,进而评估其精度和效率。结果表明:①利用ResNet101作为骨干网络...
基于卷积神经网络模型Faster R-CNN 的 遥感影像目标识别研究 雷忠腾，宋杰 (青岛中油岩土工程有限公司，山东青岛266071)摘 要：目标识别是遥感高分辨率影像时代的重要应用方向。采用深度卷积神经网络对遥感影像学习训练，能 够从遥感影像中自动提取出多个具有代表性的典型地物特征以及特征组合，并应用于多变而复杂的遥感...