地物回波

遥感智能解译相关产品及公司

产品拥有包含几十类目标、地物的自主遥感样本库，并将多类深度学习框架与遥感技术深入融合，大大提高了遥感信息提取效率，可完成多源遥感影像预处理、目
LZQ-RSer·2023-01-05 09:55

基于神经网络的遥感图像分析及知识图谱应用

高分辨率遥感图像包含了非常丰富的地物纹理信息和空间语义信息，如何将大量的遥感图像进行准确分类是遥感图像解析的重要研究内容。
游刃有餘·2023-01-05 09:13

高光谱图像，多光谱图像，全色图像

（无法显示地物色彩，图像的光谱信息少）多光谱(MS)：有多个单波段（一般是RGB彩色图像）空间分辨率较低，光谱分辨率高，但是和高光谱相比，空间分辨率高，光谱分辨率低高光谱(HS)：有很多波段，空间分辨率较低
ZZZ_er·2023-01-03 13:34

目标跟踪中groundtruth意思_自动驾驶中的多目标跟踪（一）

雷达通过向天空发射电磁波并接收相应的回波。如果电磁波波束指向的位置恰好有飞机，那么飞机反射回波有一定概率会被信号处理器检测到。信号处理器输出的有
Cat Chen·2023-01-03 08:58

sift特征提取_海洋技术侧扫声呐图像特征提取改进方法

Rao等提出了符号图案分析(SPA)方法，利用特定目标物的特性回波直方图对声呐图像中水雷进行检测。罗进华
weixin_39992660·2023-01-02 13:26

OpenCV图像锐化

图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓，或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之间的反差，因此也被称为边缘增强。锐化可通过拉普拉斯算子实现。
不划水的小袁·2023-01-02 12:59

OpenCV图像锐化---USM锐化和Laplace锐化

图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓，或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之间的反差，因此也被称为边缘增强。实现效果原图USM锐化Laplace锐化
Vaccae·2023-01-02 12:29

基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化

目录①基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化实践技术应用②基于PyTorch深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割实践技术应用③遥感影像目标检测
小艳加油·2022-12-31 17:26

python图像分类代码_Python遥感图像分类——监督分类

遥感图像分类就是以计算机系统为支撑环境，利用模式识别技术与人工智能技术相结合，根据遥感图像中目标地物的各种影像特征，结合专家知识库中目标地物的解译经验和成像规律等知识进行分析和推理，实现对遥感图像的理解
weixin_39982452·2022-12-31 17:55

python 卡方检验批量筛选_基于Python的遥感特征筛选—卡方检验筛选

遥感图像一般具有多个波段，每个波段均反映了地物的不同波谱特性。
weixin_39732866·2022-12-30 08:30

利用ENVI处理SPOT遥感影像提取水体、植被、不透水面

利用ENVI处理SPOT遥感影像提取水体、植被、不透水面文章目录前言一、获取研究区Shp文件二、下载SPOT遥感影像三、影像预处理四、地物提取总结前言简单记录遥感数字图像处理——针对SPOT4遥感影像进行地物提取的操作
青春不止L0l和Jay·2022-12-30 08:56

pytorch的ANN数据拟合以及cst扫参数据的导出处理

目的是导出在5.5GHz下的不同参数对应的回波损耗，方便使用ANN进行拟合。
有人回答吗·2022-12-29 21:17

物联网技术融合成为新趋势，LPWAN2.0泛在物联·ZETA生态大会在深圳召开

为了更进一步降低落地物联网技术应用成本，实现更广泛的物联应用，2022年11月15日，由ZETA联盟、物联传媒主
ZETA开发者·2022-12-29 17:38

收藏 | 语义分割数据集总结

由于遥感图像具有海量数据，尺度依赖，空间相关性强的特点，能够很好地用语义分割的方法来提取地物或进行分类。
小白学视觉·2022-12-29 16:31

三种基于稀疏成像的RCS测量算法思想

1.基于三维稀疏成像的RCS测量方法算法思路：1.先设置初始参数；2.原始回波数据进行脉冲压缩，得到距离向矩阵；3.对距离向回波数据（脉冲压缩后的数据）进行K倍频域升采样；3.1提取距离向数据矩阵的纵向量
contra1984·2022-12-28 18:24

图像分割数据集制作

制作语义分割数据集（VOC风格）本案例使用labelme作为工具，标注地物分类中的建筑物，用于遥感影像地物分类的数据集。下图是语义分割的数据集目录。
RyanC3·2022-12-27 03:35

3.2 Static Terrestrial Laser Scanners 静态地基激光扫描仪

本章节介绍的静态地基激光扫描系统指的是那些在一个固定位置的位置上对周边场景地物特征进行扫描的设备。
地信小心·2022-12-25 19:55

脉冲式和相位式激光测距

脉冲式又称TOF式或者是脉冲回波式，相位式又称相位比对式或者是相位偏移式。
地信小心·2022-12-25 19:55

平板雷达水位计如何安装？平板雷达水位计怎么用？

传感器发射电磁波照射水面并接收其回波，由此获得水面至电磁波发射点的距离、距离变化率（径向速度）、方位、高度等信息。
厦门海川润泽物联网·2022-12-24 17:09

（H-ADCP)声学多普勒剖面流量计

从设备的换能器发射一定频率的脉冲，当该脉冲碰到水中的散射物体（如悬浮物质）后产生回波信号，该回波信号被声学多普勒流速仪接收。
厦门海川润泽物联网·2022-12-24 17:36

形态学边缘提取matlab,在Matlab平台下基于形态学方法对LIDAR数据进行建筑物边缘提取...

但是LIDAR获取的仅仅是三维点云数据信息,没有图像信息,对于地物特征没有直观的反应,所以首先需要将原始LIDAR数据转化为点云三维数据,再转化为图像,然后再处理图像,以此获得更多信息。
weixin_39746229·2022-12-24 16:06

自建遥感AI模型 探索沙漠中的绿色怪圈

遥感大数据与人工智能深度融合的时代利用遥感AI算法，一起寻找地球上有趣的地物AIEarth自训练功能提供一站式、低门槛的免费模型生产平台无需编写代码即可在线优化或自建全新模型即使非AI专业人士也能快速上手平台地址
AI Earth地球科学云平台·2022-12-23 22:47

PROSAIL模型前向模拟与植被参数遥感提取代码实践

光学遥感主要反映地物的光谱反射特性信息，通过构建遥感光谱反射信号与地表参数之间的关系模型来准确估算植被参数。
WangYan2022·2022-12-23 18:24

eCognition : 城市不透水面提取

2、定义类别在右侧ClassHierarchy窗口定义影像包含的地物类别（building，farmland，waterbody，roa
Knight_076·2022-12-23 14:31

《遥感原理与应用》孙家抦版知识点总结（含简答题）——第三章

孙家抦版知识点总结第一章电磁波及遥感物理基础第二章遥感平台及运行特点第三章遥感传感器及其成像原理第四章遥感图像数字处理的基础知识第五章遥感图像的几何处理第六章遥感图像辐射处理第七章遥感图像判读第八章遥感图像自动识别分类第三章遥感传感器及其成像原理1.传感器的组成部分收集器：收集地物辐射来的能量
Remote Sensing_coder·2022-12-23 10:47

遥感传感器

遥感：远距离，非接触的目标探测技术传感器：广义的传感器是一种检测装置，能将感受到的能量按一定的规则变换为电信号或数字，以满足传输，处理，存储，显示，记录和控制等要求遥感器：是远距离检测关于地物和环境的电磁波能量的装置遥感器的分类
lntu_ling·2022-12-23 10:45

【技术类】【遥感入门系列】5、遥感分类技术

本小节主要内容：遥感分类基本概念常见遥感分类方法1遥感分类概述遥感图像通过亮度值或像元值的高低差异（反映地物的光谱信息）及空间变化（反映地物的空间信息）来表示不同地物的差异，这是区分不同图像地物的物理基础
Esri中国·2022-12-23 09:13

遥感影像分类之SVM

读取训练数据与训练标签3.3确定参数g和c3.4使用svm训练模型3.5使用模型进行分类四、分类结果显示与保存4.1结果显示4.2结果保存五、结果展示六、误差分析一、背景简介遥感图像分类就是利用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析
主攻PHP·2022-12-23 09:43

深度学习笔记-遥感影像转为tensor前的检查及线性拉伸

工作需要将相关的Image和label送入模型，进行目标地物的分割。这里用到的深度学习框架是pytorch，需要将影像数据转换为tensor后送入model。
高不胖·2022-12-22 13:22

python遥感影像地物分类_基于轻量化语义分割网络的遥感图像地物分类方法与流程...

本发明属于图像处理技术领域：，特别涉及一种地物分类方法，可用于土地利用分析、环境保护以及城市规划。
weixin_39824223·2022-12-22 13:22

基于CNN的多光谱数据遥感图像地物覆盖分类

文章针对国内对于深度学习应用于遥感图像处理的研究尚未广泛开展。为了填补此类空白，提出了一种基于CNN的对于高分辨率高光谱遥感图像进行自动分类的方法，对传统的CNN框架进行了一定的优化并加入Inception结构，进而横向对于其与SVM分类算法的实际分类效果。以卫星拍摄的地面实物图片为例对该方法进行了验证。径向基函数(RadialBasisFunction,RBF)神经网络的主要优势在于逼近能力、分
毛毛真nice·2022-12-22 13:47

基于深度学习的显著性检测用于遥感影像地物提取（MINet）

这个跟前两个一样，显著性检测貌似无法解决我的问题，准备换个方向解决我的问题了，虽然我的目的没达到，但是这个的效果确实还行的，有需要的可以好好调整一下。使用链接：https://github.com/lartpang/MINet原图标签预测结果评价结果：acc:0.9055214352077908acc_cls:0.8682510382904347iou:[0.888706650.61525859]
如雾如电·2022-12-22 13:16

PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化

高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估中。最近
Mr.靳靳477302280·2022-12-22 13:46

深度学习遥感图像语义分割&目标检测

结合现有的地物分类实际需求，参照地理国情监测、“三调”等既有地物分
YL_python_C++_java·2022-12-22 13:14

基于PyTorch深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割实践技术应用

基于PyTorch深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割实践技术应用直播时间：7月24日-7月25日7月31日教学特色：1、原理深入浅出的讲解；2、技巧方法讲解，提供所有案例数据及代码；3、
PhyliciaFelicia·2022-12-22 13:11

【案例实践】PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化实践技术

【查看原文】基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化实践技术应用我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成
年华往事·2022-12-22 13:08

遥感图像目标检测数据集

NWPUVHR-10提取码：73z5NWPUVHR-10遥感数据集是由西北工业大学公布的用于遥感图像目标检测的公开数据集，包含10类地物目标共800张遥感图像，具体有airplane、ship、storagetank
大彤小忆·2022-12-22 12:26

【案例实践】PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化实践技术

【查看原文】基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化实践技术应用我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成
吹翻书页的风·2022-12-21 20:21

论文《Context Contrasted Feature and Gated Multi-scale Aggregation for Scene Segmentation》笔记

论文来自CVPR2018代码：https://github.com/henghuiding/CCL出发点深度卷积神经网络在语义分割中，明显目标的特征会占主导地位，导致不明显地物的信息被弱化或忽略。
Simon---Chen·2022-12-21 07:33

HC-SR04超声波测距模块介绍

超声波测距原理超声波测距是通过不断检测超声波发射后遇到障碍物所反射的回波,从而测出发射和接收回波
嵌入式硬件与代码·2022-12-20 11:20

错误使用 legend＞process_inputs (line 582) 参数无效。有关详细信息，请键入 ‘help legend‘。

Matlab以以饼状图显示地物比例，标注图例问题描述当想在Matlab中以饼状图显示地物比例，并标注地物名时，出现了以下错误,错误提示为：错误使用legend>process_inputs(line582
小小_喻·2022-12-20 10:23

城市大数据及开放数据索引

涉及的数据内容主要包括高清影像卫星获得的地物影像（以我国高分卫星为例，不免费开放），多波段资源卫星获得的地表覆盖、反射率、温度、初级生产率等（MODIS、LANDSAT等为主）以及气象卫星获得的气象信息和空气污染信息等
樊川_Minus Type·2022-12-20 02:54

毫米波雷达FMCW技术理解

FMCW，接收的回波频率与发射的频率变化规律相同，都是三角波规律，只是有一个时间差，利用这个微小的时间差可计算出目标距离。雷达按照发射信号种类分成脉冲
shenliu128·2022-12-18 15:50

遥感图像分类现状及存在的问题

基于像元的分类基于像元的分类，就是分类的研究对象是单个像元，利用像元的光谱信息、纹理信息、空间关联等信息对像元表示的地物类别属性进行判断。这一类分类算法是目前研究得最多、最深入的分类算法。
weixin_33847182·2022-12-18 14:28

基于CNN遥感图象分类+前后端交互

CNN遥感图像分类+前后端交互一、项目介绍1.1项目简述1.2几个概念二、遥感图片分类模型2.1训练数据的处理三、效果展示参考资料项目完整代码：GitHub一、项目介绍1.1项目简述通过遥感影像判读识别地物
萌龙如我们·2022-12-18 14:27

遥感CNN图像分类

个人博客hehehehe.160219.xyz/摘要使用Landset8波段数据，CNN模型进行遥感地物分类1、简介CNN模型在图像分类中的应用比较广泛，但是遥感领域的的分类对应深度学习中的图像分割，因为它是将一张图片中不同类型的地物区分开
weixin_44043378·2022-12-18 14:23

机器人开发--雷达lidar

其工作原理是向目标发射探测信号（激光束），然后将接收到的从目标反射回来的信号（目标回波）与发射信号进行比较
worthsen·2022-12-16 09:10

envi反演水质参数_基于大气校正法的Landsat 8 TIRS地表温度反演

背景介绍热红外遥感(InfraredRemoteSensing)是指传感器工作波段限于红外波段范围之内的遥感，即利用星载或机载传感器收集、记录地物的热红外信息，并利用这种热红外信息来识别地物和反演地表参数如温度
投机启示录·2022-12-15 16:19

毫米波雷达基本原理，多普勒效应技术，你知道多少？

雷达是基于无线电回波以探测目标方向和距离的一种装置，利用无线电探向与测距。毫米波雷达工作在毫米波段。通常毫米波是指30～300GHz频段(波长为1～10mm)。
厦门易派电子科技·2022-12-15 15:27

易派电子科技毫米波雷达，呼吸心跳雷达检测，人体存在检测感应

经对人体反射后的回波脉冲序列进行解调、积分、放大、滤波等处理，输入微电脑系统进行数据处理和分析，就可以得到人体存在的数据参数。
厦门易派电子科技·2022-12-15 15:56
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