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高光谱遥感图像处理
遥感图像目标检测学习笔记
此段摘自https://www.cnblogs.com/geo-will/p/11032342.html目前,基于大数据的高分影响的目标检测是
遥感图像处理
领域的重要研究方向。
SwordKii
·
2020-08-18 11:10
遥感影像
高光谱
遥感图像处理
与信息提取综述
高光谱
遥感图像处理
与信息提取综述
高光谱
遥感是对地观测的重要手段,
高光谱
图像处理与信息提取技术则是
高光谱
遥感领域的核心研究内容之一。
RAO_OO
·
2020-08-17 11:38
高光谱遥感
Matlab在
高光谱
图像处理上的使用指南(不断补充ing)
一、常用命令:1、数据读取:load()&save():Matlab会自动保存并区分我们所存储的内容。利用"load"和"save"指令可以实现对.mat文件的读写。#.mat文件的方便之处在于,它可以连同数据的变量名一同保存下来savemydataAM%save命令会将当前工作区(workspace)内的A变量和M变量存储在“mydata.mat”中loadmydata%load会将mydata
秦皓楠Howard_XDU
·
2020-08-16 18:07
工具使用:欲善其事
先利其器
图像处理
遥感数据下载地址
/glovis.usgs.gov/3EO-1Hyperion数据介绍网址http://eo1.gsfc.nasa.gov/new/extended/sensorWeb/general.html4室内的
高光谱
数据
tarim
·
2020-08-16 08:04
数据挖掘技术
数据挖掘技术
Matlab
MATLAB——BP神经网络实现
1.人工神经网络模型拓扑结构最近呢,
高光谱
遥感的郭老师又又又给大家布置了两类作业,我自己整理了一下两类作业的思路之后认为,两类作业各有千秋,能够出彩的地方也不尽相同。
方方方纯啊
·
2020-08-16 08:28
MATLAB
Python+OpenCV对灰度图像进行伪彩色处理
博主在学习
遥感图像处理
时接触到NDVI图像的计算,对生成的灰度图像需要进行伪彩色处理以增强对比。
清秋晚歌
·
2020-08-16 08:08
非局部均值滤波和用于
高光谱
分类的新颖度量方式的NLM
文章目录1均值和非局部均值滤波2论文【使用新的相似性度量方法做非局部均值滤波】2.1类相似性度量2.2参数估计算法2.3根据非局部上下文信息分类paper:HyperspectralImageClassificationBasedonNonlocalMeansWithaNovelClass-RelativityMeasurement均值与非局部均值滤波的思想与普通网络和attention网络的思想
李滚滚
·
2020-08-16 03:11
高光谱图像
GNN
&&
GCN
高光谱
完善HybridSN
高光谱
分类网络
代码!wgethttp://www.ehu.eus/ccwintco/uploads/6/67/Indian_pines_corrected.mat!wgethttp://www.ehu.eus/ccwintco/uploads/c/c4/Indian_pines_gt.mat!pipinstallspectralimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspl
BeKind!
·
2020-08-15 21:00
第四周:卷积神经网络 part3
PartⅠ代码练习1HybridSN
高光谱
分类网络。
Justing778
·
2020-08-15 20:00
第四周:卷积神经网络 part3
一、代码练习完善HybridSN
高光谱
分类网络HybridSN
高光谱
分类S.K.Roy,G.Krishna,S.R.Dubey,B.B.ChaudhuriHybridSN:Exploring3-D–2-
Dingding_lucky
·
2020-08-15 19:00
第四周:卷积神经网络 part3
代码练习HybridSN
高光谱
分类网络classHybridSN(nn.Module):def__init__(self):super(HybridSN,self).
木子w
·
2020-08-15 19:00
第三次作业:卷积神经网络 part 3
第三次作业:卷积神经网络part3代码部分HybridSN
高光谱
分类对原来代码进行修改后,在模型训练时加入net.train(),在测试时加入net.eval(),模型测试时稳定。
hannahmu
·
2020-08-15 19:00
卷积神经网络 part3
【任务一】代码练习继续完善HybridSN
高光谱
分类网络。上周提了一个问题“训练网络,然后多测试几次,会发现每次分类的结果都不一样,请思考为什么?”
TracyXu
·
2020-08-15 18:00
第二次作业:卷积神经网络 part 3
代码练习:完善HybridSN
高光谱
分类网络classHybridSN(nn.Module):def__init__(self,stride=1):super(HybridSN,self).
Life9706
·
2020-08-15 18:00
HybridSN
高光谱
分类网络的优化
1.HybridSNclassHybridSN(nn.Module):def__init__(self):super(HybridSN,self).__init__()self.conv1=nn.Conv3d(1,8,(7,3,3),stride=1,padding=0)self.conv2=nn.Conv3d(8,16,(5,3,3),stride=1,padding=0)self.conv3=
Recruited
·
2020-08-15 18:00
第四周:卷积神经网络 part3
第四周:卷积神经网络part3【第一部分】问题总结1.HybridSN
高光谱
分类网络HybridSN网络解决的是对
高光谱
图像的的分类加入了3D和2D卷积是的可以对
高光谱
图像进行很好的分类其中1D、2D和
Recruited
·
2020-08-15 18:00
第四次作业:卷积神经网络 part3
代码练习1.完善HybridSN
高光谱
分类网络三维卷积部分:conv1:(1,30,25,25),8个7x3x3的卷积核==>(8,24,23,23)conv2:(8,24,23,23),16个5x3x3
lsccc
·
2020-08-15 17:00
第四次作业:卷积神经网络 part3
1、代码练习HybridSN
高光谱
分类网络!wgethttp://www.ehu.eus/ccwintco/uploads/6/67/Indian_pines_corrected.mat!
Anything781
·
2020-08-15 17:00
【2020暑假学习】第四次作业:卷积神经网络 part3
第四次作业:卷积神经网络part3【第一部分】代码练习1.HybridSN
高光谱
分类网络classHybridSN(nn.Module):def__init__(self):super(HybridSN
薄暮
·
2020-08-15 15:00
第四周:卷积神经网络 part3
第四周:卷积神经网络part3第一部分代码练习完善HybridSN
高光谱
分类网络SENet实现第二部分视频学习视频学习——《Expectation-MaximizationAttentionNetworksforSemanticSegmentation
陳半仙
·
2020-08-15 15:00
第三次作业:卷积神经网络 part3
一、代码练习参考同学继续完善HybridSN
高光谱
分类网络classHybridSN(nn.Module):def__init__(self):super(HybridSN,self).
EdwardBY
·
2020-08-15 14:00
第四次作业:卷积神经网络 part 3
1.HybridSN
高光谱
分类网络参考了两位同学的代码:class_num=16classHybridSN(nn.Module):def__init__(self):super(HybridSN,self
米高桑
·
2020-08-15 13:00
第三次作业:卷积神经网络 part3
一、代码练习1.1HybridSN
高光谱
分类网络先三维卷积,然后进行二维卷积,三维卷积的网络模型如下:conv1:(1,30,25,25),8个7x3x3的卷积核==>(8,24,23,23)conv2
如梦似幻11
·
2020-08-15 13:00
第三次作业:卷积神经网络 part3
一、代码练习HybridSN
高光谱
分类网络HybridSN
高光谱
分类网络是一个用于解决
高光谱
图像分类问题的混合网络,他首先用3D卷积,然后使用2D卷积。
木槿花篱
·
2020-08-15 13:00
第四周作业:卷积神经网络学习part3
代码学习HybridSN
高光谱
分类网络importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.ioassiofromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportconfusion_m
lixinaa
·
2020-08-15 11:00
【
遥感图像处理
】批量提取
高光谱
影像每个波段
在该专栏上一篇文章中,简单介绍了一些
高光谱
图像的一些知识。HSI图像的最明显的一个特点就是光谱波段非常多,光谱信息极为丰富。
pangpd
·
2020-08-15 04:39
遥感图像处理
工具使用
【
遥感图像处理
】绘制
高光谱
3D立方体
前言在之前的一篇文章中,介绍了
高光谱
图像的特点和表达形式。
高光谱
图像最突出的一个特点拥有大量光谱波段,使得图像堆叠成一个超立方体。由于最近研究需要,需要可视化展示HSI图像的3D立方体。
pangpd
·
2020-08-15 04:39
遥感图像处理
HybridSN尝试加入SENet与dropout的一些坑
尝试在HybridSN
高光谱
分类网络卷积层后加入SENet模块,代码如下:classSELayer(nn.Module):def__init__(self,channel,reduction=16):super
Arsene_W
·
2020-08-14 23:00
高光谱
图像基础知识(1)
本部分主要介绍什么是
高光谱
图像,成像原理,以及
高光谱
图像的特点。
two_apples
·
2020-08-14 14:20
高光谱图像
高光谱图像
图像分类
基于
高光谱
的无损检测技术
点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标”干货第一时间送达
高光谱
图像技术最早应用在遥感军事领域,用于地面目标探测,地面物体分类。
3D视觉工坊
·
2020-08-14 13:05
SENet&语义分割相关知识学习
SENet&语义分割相关知识学习对上一次学习的HybridSN
高光谱
分类网络进行优化改进;SENet网络学习和实现;学习视频北京大学李夏的《语义分割中的自注意力机制和低秩重重建》,南开大学程明明教授的《
hyzs1220
·
2020-08-14 12:00
数字图像处理(4): 遥感影像中 光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率、全色图像、多光谱图像、
高光谱
图像 的区别
目录1光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率2全色图像、多光谱图像、
高光谱
图像2.1全色图像2.2多光谱图像2.3
高光谱
图像参考资料1光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率遥感(RemoteSensing),可以理解为遥远的感知
TechArtisan6
·
2020-08-13 23:45
数字图像处理
Remote
Sensing
数字图像处理专栏
keras中的zca_whtening白化处理
其实从
高光谱
遥感影像的角度上,可能是可以一试的预处理。输入数据集X,经过白化之后:1.特征之间相关性较低。2.所有特征具有相同的方差。PCA作为降维算法,一般通过求出原数据的特征向量,再把原数据映射到
Kun Li
·
2020-08-13 19:51
深度学习
基于Python开源库的
高光谱
数据处理(一)环境配置和数据读取显示
基于Python的的
高光谱
数据处理,基于各种开源库进行数据处理,
高光谱
数据的一基本操作基于SpectralPyhon库(1)SPY库的安装(Python2.7安装略)环境:windows10+Python2.7x64
啊吼!
·
2020-08-11 05:54
高光谱
高光谱
遥感图像相关知识梳理大全
前言本资料整理了
高光谱
遥感图像概念定义、分析处理与分类识别的基本知识。
Vinicier
·
2020-08-10 10:25
遥感图像
遥感时空融合——变化检测方法及文献阅读
变化检测方法——要点在于对多时相影像数据时间相关性建模递归神经网络RNN:可用于处理时间连续的数据,解决多光谱/
高光谱
图像变化检测问题方法主要内容直接比较法图像差值D=I1-I2+c(阈值原理:百分位阈值法
sketchlcy
·
2020-08-10 07:04
遥感时空融合
IDL实现遥感影像融合(批量)TASK(三)
图像融合是将低空间分辨率的多光谱图像或
高光谱
数据与高空间分辨率的单波段图像重采样,生成一副具有高空间分辨率多光谱的图像处理技术,使得处理后的图像既有较高的空间分辨率,又具有多光谱特征。
ZHOU-LONG
·
2020-08-10 07:53
IDL
ENVI
高光谱
影像中的Hughes现象
Hughes现象是指在
高光谱
分析中过程中,随着参与运算波段数目的增加,分类精度“先增后降”的现象。
Kun Li
·
2020-08-08 22:12
深度学习处理遥感影像
《HybridSN: Exploring 3-D–2-DCNN Feature Hierarchy for Hyperspectral Image Classification》论文阅读
《HybridSN:Exploring3-D–2-DCNNFeatureHierarchyforHyperspectralImageClassification》论文阅读一、引言
高光谱
图像是立体数据,也有光谱维数
陳半仙
·
2020-08-08 18:00
[GIS教程] 6.1空间数据采集与处理具体步骤
文章目录数据采集考虑因素空间数据采集的方法野外数据采集地图数字化摄影测量方法
遥感图像处理
方法属性数据采集的方法数据来源属性数据的分类数据编码方案的制定数据编辑图形数据编辑属性数据编辑数据处理数学基础变换几何纠正地形图的纠正方法遥感影像的纠正坐标变换投影变换仿射投影相似变换橡皮拉伸栅格数据重采样最邻近像元法双线性插值法双三次卷积法数据重构数据结构的转换
GeoDoer
·
2020-08-07 18:41
#
GIS原理
地理空间分析中常用的python模块
对于
遥感图像处理
来说,其计算量非常大,例如一景Landsat8OLI影像大约1G大小,影像的每一个波段约100MB,幸运的是,python对于
遥感图像处理
提供了很多高效的解决方案。
全部梭哈迟早暴富
·
2020-08-04 22:14
遥感与GIS分析
Python 读取.mat文件,并转为.csv代码及详解
importpandasaspdimportscipyfromscipyimportio1.df=scipy.io.loadmat('F:\
高光谱
图像_code\data\Indian_pines_corrected.mat
weixin_42332365
·
2020-08-04 21:10
Spectral(SPY)学习笔记(3)-
高光谱
降维(Dimensionality Reduction)
实现
高光谱
数据降维由于所谓的“维数诅咒”,处理数百个波段的
高光谱
图像可能会增加计算量,影响分类精度。为了缓解这些问题,通常需要降低数据的维数。主成分变换
高光谱
图像中的许多波段往往具有很强的相关性。
luomuone
·
2020-08-04 16:57
python
图像处理
Spectral(SPY)学习笔记(4)
Fisher线性判别数据读取显示:采用线性特征降维利用降维后的
高光谱
进行分类:目标检测(TargetDetectors)估计背景统计信息。要将像素声明为异常,需要指定阈值RX分数。
luomuone
·
2020-08-04 16:57
python
图像处理
Spectral(SPY)学习笔记(2)-Supervised Classification
高光谱
数据实现监督分类读取数据并显示![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20190817190947821.png?
luomuone
·
2020-08-04 16:56
python
图像处理
Spectral Python (SPy)的学习笔记(2)数据读取
使用SPy打开和访问
高光谱
图像文件的标准方法是通过图像函数,它返回一个SpyFile对象的实例。SpyFile界面SpyFile是创建读取
高光谱
数据文件的对象的基类。
Be_yourself_SKRR
·
2020-08-04 14:40
高光谱遥感笔记
python笔记
Spectral Python学习笔记(一)安装
虽然您可以使用SPy仅使用Python和NumPy来处理
高光谱
数据,但是如果要使用任何SPy的图形功能,还需要其
曦曦逆风
·
2020-08-04 11:22
SPy学习
高光谱分类
高光谱去噪
ogrinfo工具
查看参数信息(base)E:\
遥感图像处理
(python)\data>ogrinfoUsage:ogrinfo[--help-general][-ro][-q][-whererestricted_where
陨星落云
·
2020-08-03 21:17
gdal(python)
用python来画出
高光谱
遥感影像的3D立体图
这几天需要画出
高光谱
遥感影像,踩了不少坑,资料真的少得可怜。虽然没有完全搞懂,总归是尝试着画出来了。所以在这里把我遇到的问题罗列一下,仅供参考,如有不足,欢迎大家指正补充。
SailorMoon_sweet
·
2020-08-02 13:00
python
[
高光谱
] Hyperspectral-Classification Pytorch 数据集的读取、划分、加载
Hyperspectral-ClassificationPytorch数据集的读取、划分、加载文章目录Hyperspectral-ClassificationPytorch数据集的读取、划分、加载数据集读取:流程:代码:main.py:datasets.py:utils.py:groundtruth划分:流程:代码:main.py:utils.py:生成样本的dataset和dataloader:
Harry嗷
·
2020-07-31 23:50
开源项目使用
高光谱图像分类
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