遥感图像解译第8页

旋转框目标检测mmrotate v0.3.1 训练DOTA数据集（三）——配置文件优化技巧

1、目标检测比赛中的tricksDOTAv2遥感图像旋转目标检测竞赛经验分享（SwinTransformer+Anchorfree/based方案）目标检测比赛中的tricks（已更新更多代码解析）水下目标检测算法赛解决方案分享

qq_41627642·2023-01-05 12:58

python应用于遥感图像的拼接（包含向最终图像添加坐标）

图像数量：7000张，图像格式：Geotiff。软件：QGIS，pycharm。依赖项：os，gdal，sys，glob。项目描述：原图格式为tif，其中左下角对应的坐标信息储存于同名txt文件中，故需在.txt文件中获取坐标信息，然后添加到同名图像中，然后每幅图像依据坐标大小，拼接整幅图像大小。文件目录：先建立项目文件夹：picture，在下级目录中建立process_picture01文件夹，

Word_gebei·2023-01-05 09:27

LZQ-RSer·2023-01-05 09:55

（Python）Gdal与Opencv遥感影像Siticher拼接

Opencv的Stitcher(傻瓜式)TODO：自己实现运行结果耗时情况拼接效果总体效果局部细节（接缝处）前言“很多时候，我们需要研究较大空间范围的研究区域时，单幅遥感图无法覆盖整个研究区域，这时就需要对遥感图像进行镶嵌

卫少东·2023-01-05 09:24

Python遥感图像处理应用篇(二十三)：Python+GDAL 批量拼接图像

遥感影像拼接分多种不同的情况，比如比较常用的是两幅影像拼接或者多个图像合并为一个图像。GDAL中实现影像拼接的方式也有多种，比如常用可以通过numpy读取影像数组，并计算各个图像的numpy数组范围，合并多个numpy数组为一个最终的结果，并将其重新输出为一幅新的图像，即可实现图像的拼接。另外比较方便的一种方法便是使用GDAL.warp()函数方法。这个函数的功能很多，可以实现多种不同的目的，比如

空中旋转篮球·2023-01-05 09:44

基于神经网络的遥感图像分析及知识图谱应用

1.遥感图像分类随着遥感技术的飞速发展，获取大量高分辨率的遥感图像越来越容易，这些高质量的遥感图像在实际生产生活中有着广泛的应用，如精细农业、森林火灾检测、城市规划等。

游刃有餘·2023-01-05 09:13

神经网络可以用来分类吗,神经网络分类特点区别

人工神经网络分类方法从20世纪80年代末期，人工神经网络方法开始应用于遥感图像的自动分类。

普通网友·2023-01-04 12:07

图像配准

图像配准是对取自不同时间、不同传感器或者不同视角的同一场景的两幅图像或者多幅图像匹配的过程，它被广泛地应用在遥感图像、医学影像、三维重构、机器人视觉等诸多领域中.而匹配就是在一幅大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标

joemell·2023-01-03 20:04

STFDCNN（基于深度卷积神经网络的时空卫星图像融合）

遥感图像时空融合DCSTFN：https://editor.csdn.net/md/?

为实现自我而奋斗·2023-01-03 13:03

RSIFNN（基于CNN的遥感图像融合）

研一，耗时8天（我是菜鸡，刚刚入门）有需要的可以路过观看一下用的pytorch论文内容简述一、基础知识近年来提出了许多遥感图像融合方法，可分为组件替代、多分辨率分析和稀疏表示三类。

ZZZ_er·2023-01-03 13:33

【2】SCI易中期刊推荐——遥感图像领域（2区）

加勒比海带66·2023-01-03 08:05

python分割出两幅图像重叠区域代码

比如这几幅遥感图像：有的地方是重叠的，有的地方是冗余的，做图像融合的时候需要去除冗余

算法小工具·2023-01-03 08:03

【NDVI：注意力机制：遥感图像】

NDVI-Net:Afusionnetworkforgeneratinghigh-resolutionnormalizeddifferencevegetationindexinremotesensing（NDVI-Net：一种生成高分辨率归一化植被指数的遥感融合网络）归一化植被指数（NormalizedDifferenceVegetationIndex，NDVI）是一种基于多光谱（multi-sp

小郭同学要努力·2023-01-01 14:57

【IHS+稀疏表示】基于IHS小波变换和稀疏表示相结合的遥感图像融合算法matlab仿真

1.软件版本matlab2013b2.本算法理论知识小波变换具有多尺度特性，其时域和频域均具有表征信号局部特性的能力和多分辨率分析的特点。在低频时具有高的频谱分辨率，在高频时具有低的频谱分辨率，因而能有效地从信号中提取信息。通过小波变换可将图像分解为一个低频分量和一系列的高频分量，其中低频分量为近似图像，高频分量为图像的细节信息，如边缘、亮线、区域边界等。Hu等人［4］提出基于稀疏表示和IHS变换

fpga和matlab·2023-01-01 11:34

IHS遥感图像融合matlab仿真

目录1.算法概述2.仿真效果3.MATLAB仿真源码1.算法概述图像融合算法种类非常多，但大体上可以分为三类：第一类从图像增强算法发展而来的较为简单的传统图像融合方法，即针对各个图像通道，利用一些替换、算术等简单的方法来实现。应用较广的有：线性加权法、HPF（高通滤波）法、IHS变换法、PCA（主分量分析法

Simuworld·2023-01-01 11:03

Object Detection in Optical Remote Sensing Images: A Survey and A New Benchmark

参考ObjectDetectioninOpticalRemoteSensingImages:ASurveyandANewBenchmark-云+社区-腾讯云摘要：最近已作出大量努力，提出光学遥感图像中的各种目标检测方法

Wanderer001·2022-12-31 17:01

libsvm安装_基于python（pycharm）的libsvm遥感影像分类（一）安装

libsvm是一个比较好用的svm分类器的软件包，用作遥感图像的分类问题一般都是用matlab版的，但是我用python比较多，所以整理一下python下的libsvm处理遥感影像的分类问题。

weixin_39620065·2022-12-31 17:55

python图像分类_基于Python的KNN遥感图像分类

引言最邻近方法(KNN)是一种可用于回归与分类问题的方法，其核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。与其他参数相比，无论是分类还是预测，K值对于KNN结果精度的影响比较大，现有的KNN算法多是针对RGB图像进行分类，所以分类得

weixin_39689297·2022-12-31 17:55

python遥感影像分类_python实现随机森林遥感图像分类

随机森林(RandomForest)随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。随机森林的构造过程：假如有N个样本，则有放回的随机选择N个样本(每次随机选择一个样本，然后返回继续选择)。这选择好了的N个样本用来训练一个决策树，作为决策树根节点处的样本。当每个样本有M个属性时，在决策树的每个节点需要分裂时，随机从这M个属性中选取出

weixin_39932762·2022-12-31 17:55

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

【文献阅读】在遥感图像中引入密度图导向的目标检测（C. Li等人，CVPR，2020）

一、背景文章题目：《DensityMapGuidedObjectDetectioninAerialImages》一篇目标检测的文章。文献下载地址：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPRW_2020/papers/w11/Li_Density_Map_Guided_Object_Detection_in_Aerial_Images_CVPRW_2020_

全部梭哈迟早暴富·2022-12-31 11:34

语义分割标签转换（RGB转灰度）

语义分割颜色标签（RGB）转方便训练的标签（灰度图）在进行遥感图像语义分割时，找到的标签数据都是方便给大家看的RGB数据，对于怎么将RGB转换成灰度数据我整了半天，编程水平太差了。

qq_36916872·2022-12-31 11:22

使用SwinUnet训练自己的数据集

参考博文：https://blog.csdn.net/qq_37652891/article/details/123932772数据集准备遥感图像多类别语义分割，总共分为7类（包括背景）image:label_rgblabel

我是一个小稻米·2022-12-31 07:09

matlab随机生成二维矩阵,C++生成一个随机二维数组并作为参数返回

前言我是遥感专业，专职遥感图像处理，我们知道遥感影像就是一个个数组，或者说矩阵，所以说对影像操作就是对数组操作，所以学习数组的用法极为重要。

青葭·2022-12-31 04:23

matlab遥感图像读取与tiff输出

geotiffread('E:\gree.tif');k=A(1,1);A(A==k)=nan;%替换空值[m,n]=size(A);GRE=A(:);%二维矩阵转列向量2、二维矩阵输出为tiff格式遥感图像

只想快毕业·2022-12-30 10:35

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

引言目前，遥感图像在模式识别、图像分割、地面参数反演研究中有着广泛的应用。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

matlab 图像拼接算法,MATLAB图像拼接算法及实现

图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的

weixin_39975366·2022-12-29 21:09

【图像融合】基于brovery像素层实现遥感图像融合附matlab代码

1简介基于Ｂｒｏｖｅｙ变换口的图像融合也称为色彩标准化的融合，主要应用在遥感图像融合中，其主要思想是将多光谱图像的色彩空间分解为亮度分量与色彩分量，其优点是简化了图像处理过程中转换步驟中的图像系数，尽其最大限度的保留光谱图像的光谱信息

matlab科研助手·2022-12-29 21:06

利用Arcgis制作图像分割数据集

利用Arcgis制作图像分割数据集，以制作农村道路标签数据进行二分类为例一，进行矢量化获取矢量数据二，制作掩膜三，mask图像导出四，原始遥感影像裁剪五，mask图片和遥感图像裁剪及训练集、测试集数据划分六

hq_686842·2022-12-29 17:23

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

中国90座城市建筑物屋顶矢量数据集

首先，对原始影像进行预处理，并根据城市等级及其区域分布情况进行分层采样以及目视解译，制作训练和测试数据。

Sunny9qx·2022-12-29 11:47

LANet——遥感图像使用Local Attention分割

LANet:LocalAttentionEmbeddingtoImprovetheSemanticSegmentationofRemoteSensingImagesLANet:LocalAttentionEmbeddingtoImprovetheSemanticSegmentationofRemoteSensingImages|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore1、创

刘一哈·2022-12-28 08:50

利用ENVI对遥感图像校正

1.几何校正引起图像几何变形一般分为两大类:系统性和非系统性。系统性一般由传感器本身引起，有规律可循和可预测性，可以用传感器模型来校正，卫星地面接收站已经完成这项工作;非系统性几何变形是不规律的，它可以是传感器平台本身的高度、姿态等不稳定，也可以是地球曲率及空气折射的变化以及地形的变化等。我们常说的几何校正就是消除这些非系统性几何变形。几何校正是利用地面控制点和几何校正数学模型来校正非系统因素产生

大作家佚名·2022-12-28 04:41

GEE|假彩色目视解译山东省玉米、水稻、小麦等样本集制作代码

昆齐·2022-12-27 23:33

全球首个面向遥感任务设计的亿级视觉Transformer大模型

然而，在遥感图像感知领域，大规模视

Amusi（CVer）·2022-12-27 06:50

【遥感图像：信息增强】

SDPNet:ADeepNetworkforPan-SharpeningWithEnhancedInformationRepresentation（SDPNet：一种增强信息表示的泛锐化深度网络）本文提出了一种基于表层和深层约束的全色锐化网络SDPNet，以解决全色锐化问题。聚焦于全色锐化的两个主要目标，即：空间和光谱信息的保留，我们首先设计了两个编码器-解码器网络，从两种类型的源图像中提取深层特

小郭同学要努力·2022-12-25 19:10

Read IDS scan文件

3.2PRC0001.scan数据头文件我能确定的就是通过头文件获得通道数，其余参数无法解译。里面有每一通道的描述，还有各个通道的详细描述数据。。D01通道

做一个码农都是奢望·2022-12-25 04:31

遥感的四大分辨率

空间分辨率空间分辨率，是指遥感图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小，是用来表征影像分辨地面目标细节的指标。通常用像元大小、像解率或视场角来表示。

Q一件事·2022-12-24 14:14

【ENVI】遥感图像处理实验

三、操作手册参考《ENVI遥感图像处理方法（第二版）》。图1ENVI遥感图像处理方法（第二版）实验二数据下载、导入、目视解译与分析

木灬唯紫·2022-12-24 11:41

技术分享 | 半监督学习介绍

/背景/遥感图像的语义分割在城市规划、变化检测和地理信息系统建设中具有重要意义。在过去的几年中，一些研究者利用SIFT信息、纹理信息等特征对超像素进行分类。

AI Earth地球科学云平台·2022-12-23 22:16

多模态影像匹配及配准文章

基于深度特征的多模态遥感影像匹配方法（4）深度卷积特征表达的多模态遥感影像模板匹配方法（5）基于卷积特征的多模态遥感影像匹配研究（6）鲁棒性遥感影像特征匹配关键问题研究（7）典型滑坡灾害高风险区多模态序列遥感图像监测方法

终结者之二·2022-12-23 15:33

《遥感原理与应用》总结——遥感图像自动识别分类

目录遥感图像自动识别分类1.基础知识2.特征变换及特征选择3.监督分类4.非监督分类5.非监督分类与监督分类的结合6.分类后处理和误差分析7.提高分类精度的方法8.基于目标的信息提取遥感图像自动识别分类遥感图像自动分类的重要性

百年一遇大变局·2022-12-23 10:18

《遥感原理与应用》孙家抦版知识点总结（含简答题）——第三章

《遥感原理与应用》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

Remote Sensing_coder·2022-12-23 10:47

ENVI实验教程（6）实验六、遥感图像分类

实验六、遥感图像分类一、实验目的熟悉遥感影像监督分类和非监督分类的主要方法熟练ENVI分类处理流程和主要步骤掌握ENVIROI工具和面向对象分类工具二、实验基本要求认真阅读和掌握本实验的程序。

nochengzi·2022-12-23 09:14

【技术类】【遥感入门系列】5、遥感分类技术

遥感的最终成果之一就是从遥感图像上获取信息，遥感分类是获取信息的重要手段。同时遥感图像分类也是目前遥感技术中的热点研究方向，每年都有新的分类方法推出。

Esri中国·2022-12-23 09:13

遥感影像分类之SVM

主攻PHP·2022-12-23 09:43

高分辨率遥感图像目标检测和场景分类研究进展

本文按照西北工业大学程塨老师的高分辨率遥感图像目标检测和场景分类研究进展汇报进行整理，需要的同学可借此了解遥感图像相关知识~高分辨率遥感图像目标检测和场景分类一、背景介绍1.时间轴2.应用3.图像智能二

113之落·2022-12-22 13:54

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...

背景技术：：遥感图像地物分类，旨在取代繁琐的人工作业，利用地物分类方法，得到输入遥感图像的地物和背景的分类结果图。通过地物分类结果，可以进行土地利用分析、环境保护以及城市规划等多种应用。

weixin_39824223·2022-12-22 13:22

高光谱遥感图像空谱联合分类方法研究--基于光谱，空间，空谱的DBN+LR

论文地址高光谱遥感图像空谱联合分类方法研究辽宁工程技术大学基于DBN的特征提取方法和图像分类架构用于高光谱数据分析，将谱域-空域特征提取和分类器相结合提高了分类精度。

Kun Li·2022-12-22 13:20

【遥感图像应用实例】利用多波段（光谱）数据区分真实草地和人造草地

引言今天在看一本名为《Python地理数据处理》（英文名：GeoprocessingwithPython）的书，在书的第166页，图9.2中看到一个有趣的遥感图像应用实例：如何利用遥感多波段（光谱）数据区分真实草地和人造草地

Xavier Jiezou·2022-12-22 13:18

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