遥感图像分类相关论文
遥感图像具有复杂的整体结构和丰富的纹理特征,基于卷积神经网络(CNN)的遥感图像分类方法虽然能够捕获丰富的局部信息,但有限的感受野......
遥感影像分类在森林植被监测、气候变化和海洋探测等方面的应用十分重要。由于遥感影像中地物分布的复杂性和不同的应用背景,地物......
近几年来,卷积神经网络在计算机视觉,自然语言处理和语音识别等领域上取得了突破性的进展。尽管卷积神经网络具备强大的特征表达能......
随着遥感技术得到了越来越广泛深入的应用,对其收集得到的遥感图像进行识别与分类也成为了遥感图像处理领域一个值得关注的研究内......
遥感图像分类在许多应用中起到关键作用,其中包括地理图像检索、植被制图、土地覆盖的确定、自然灾害检测、环境检测、城市规划、......
随着时代的发展,不断涌现出了各种新技术,其中大数据、深度学习与云计算三项技术不只深刻影响我们的日常生活,也将更多的新思路带......
地震滑坡往往会造成道路损毁、河流堵塞、房屋掩埋、桥梁坍塌,导致应急救援与现场调查无法顺利进行,这会严重影响生命救援和地震灾......
本文引入辅助数据可以提高遥感图像的分类精度.基于知识的专家分类系统是引入辅助数据的有效途径之一,但是在知识的获取上存在一定......
高分辨遥感图像分类是对地观测领域的重要研究内容。随着传感器技术的飞速发展,遥感对地观测系统所采集图像的分辨率得到极大的提......
随着信息时代的不断推进,航天航空技术得到了迅猛发展。与之紧密相关的遥感科学技术也由传统遥感时代进入到高光谱遥感时代乃至超光......
随着遥感观测技术的快速发展,遥感图像数据急剧增长,准确识别遥感图像占据着越来越重要的地位。遥感图像分类不仅在军事中侦测战略性......
根据高光谱遥感图像数据维度高、空间相关性、特征非线性的特点,提出了一种基于深度学习的空-谱特征提取分类算法。首先在堆栈稀疏......
有序岩石遥感信息是指图像上在空间上顺序相邻或空间、时间上有序的一组岩石信息。本文利用最优分割方法对内蒙古色尔腾山的一套有......
支持向量机(SVM)是根据统计学习理论提出的新的研究方法,它在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出了许多特有的优势,在......
本文对遥感图像的模糊分类进行了研究。由于计算机分类识别时只是根据各波段像元亮度值采用数理统计方法确定光谱类型,对于那些由......
图像分类是将复杂的现象简化为少量的一般性类别的过程,是提取有用信息实现目标识别的重要途径。在数据量呈海量增长的今天,如何有......
支持矢量机(Support Vector Machines,简称SVM)是基于统计学习理论的一种新的模式识别技术。由于采用了使用结构风险最小化原则替代......
遥感图像分类是遥感图像处理研究领域中的一项主要内容,地物类别是遥感图像中最基础和最重要的知识,分类的精度直接影响遥感数据的应......
经历几十年的发展,遥感技术获得飞速的进步,广泛渗透到国民经济、国防建设各个领域,推动了环境监控与保护、资源开发和经济建设等。随......
采样是遥感图像监督分类的基础,样本的质量会直接影响遥感图像分类结果的质量,因此对样本进行质量评价,从而得到关于样本的不确定性描......
多源图像融合是信息融合的一个重要分支。图像融合就是采用一定的算法,把两幅或多幅关于同一场景的具有互补特性的源图像融合成一......
随着空间信息科学理论与技术的深入研究和广泛应用,遥感技术的应用已渗透到人类生存的自然环境、国防技术、国民经济和社会生活的各......
多分类器集成,也称多分器组合或多分类器联合,近年来,多分类器融合技术在人脸识别、手写字符识别、遥感图像分类等方向上受到了广......
学位
目的高光谱图像分类是遥感领域的基础问题,高光谱图像同时包含丰富的光谱信息和空间信息,传统模型难以充分利用两种信息之间的关联......
随着遥感技术的发展,可利用的遥感图像数量显著增加,但图像的标注不能跟随图像获取的步伐,这种大数据与少标签之间的矛盾正是目前......
随着各类卫星、航空遥感图像的分辨率、数据量不断增加,人们可以从遥感图像中获得更多有用的数据和信息。国土资源勘探、军事侦察......
航天遥感技术的迅速发展为气候、地貌和海洋等相关领域的研究提供了大量直接有效的素材,相关科研工作的主要任务常常是对遥感图像......
随着遥感技术的快速发展,获取的遥感数据越来越丰富。因此,通过遥感图像处理的手段从这些数据中及时、准确地获取所需信息,并推动......
作为机器学习的分支,深度学习克服了机器学习在提取特征上的弱点,能从海量数据中提取抽象特征。其特征表达能力和泛化能力高,面对......
本文探讨了使用森林生态信息的遥感图像分类专家系统。着重讨论了森林生态模型的建立及专家系统的知识表达和模糊推理方法。 初步......
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现有卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)利用卷积层和激活函数的叠加,构建复杂非线性函数拟合输入数据到输出标签的......
传统的遥感图像的分类方法包括统计模式识别、句法模式识别、以及神经网络、遗传算法、模拟退火算法等等。本文分析了统计模式识别......
该文对结合纹理信息与光谱信息的遥感图像分类方法进行了研究。首先介绍了常规的遥感图像分类方法,监督分类法和非监督分类法,并结......
根据遥感图像分类的特点,研究了灰度统计纹理和分形原理.分析了一种灰度加权分形维的计算方法.针对遥感图像几类典型地物的特征,设......
本文比较了4种分类方法在单波段遥感图像中的应用.结果表明,对于模式散布大的单波段遥感图像分类,自适应最小距离分类法较门限法、......
由于卫星空间分辨率低,像元对应的地物分辨率都具有一定的范围,在这个范围内可能包含两种或两种以上的类型,所以陆地范围内的像元......
以渭干河——库车河三角洲绿洲为例,利用SAR数据,采用不同的分类方法来提取该研究区盐渍化土地覆盖信息。首先用Enhanced frost滤......
多示例学习以示例组成的包作为训练样本,学习的目的是预测新包的类型。从分类角度上,处理问题的策略类似于以均质对象为基本处理单......
该文提出一种基于Kalman滤波方法的神经网络并行学习算法。模拟实验表明,这种学习算法加快了神经网络遥感图像分类的收敛速度和精度。......
本文提出了一种基于知识的遥感图像模糊分类算法,在传统的模糊分类方法中加入了从GIS数据库中发现的知识,用它来辅助进行遥感图像......