在上一篇文章中，我们Fast.ai在卫星图像中检测云轮廓，检测物体轮廓被称为语义分割。虽然我们用几行代码就能达到96%的准确率，但该模型无法考虑数据集中提供的所有输入通道（红、绿、蓝和近红外）。问题在于，深度学习框架（如Keras、Fast.ai甚至PyTorch）中的大多数语义分割模型都是为处理RGB图像而设计的，并带有预先训练好的权重。除此之外，这些库中的视觉模块也仅限于RGB文件。这就是我们

姓名：韩宜真学号：17020120095转载自：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3NTM0MjI5Nw==&mid=2247483821&idx=1&sn=b867711dcd078e0cd14bb4933a749dd1&chksm=eb07771bdc70fe0de3da6d0c29f6d89d92bc9b2231781b304688991ea78a490

本文摘要：基于YOLOv8的遥感SAR舰船小目标，阐述了整个数据制作和训练可视化过程1.YOLOv8介绍UltralyticsYOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本

综述为了解决旋转目标检测问题，研究者们提出了多种方法和算法。以下是一些常见的旋转目标检测方法：基于滑动窗口的方法：在图像上以不同的尺度和角度滑动窗口，通过分类器判断窗口中是否存在目标。这种方法简单直观，但计算量大且效果依赖于窗口的尺度和角度设置。基于特征提取的方法：利用图像特征提取技术，如SIFT、HOG、CNN等，获取目标的特征表示，再通过分类器进行目标检测。这种方法能够较好地处理目标的旋转变化

测绘资质的专业类别十个专业分为大地测量、测绘航空摄影、摄影测量与遥感、工程测量、海洋测绘、界线与不动产测绘、地理信息系统工程、地图编制、导航电子地图制作、互联网地图服务。

最近处理遥感影像总是不时听到图片的波段错了，一开始不明就里，都是图片怎么就判断错了。1、图像RGB波段顺序判断后面和大家交流，基本上知道了一个判断标准。

一、本文介绍本文给大家带来的改进内容是LSKNet（LargeKernelSelection,LKSelection），其是一种专为遥感目标检测设计的网络架构，其核心思想是动态调整其大的空间感受野，以更好地捕捉遥感场景中不同对象的范围上下文

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2312.02464v2.pdf代码链接：https://github.com/sstary/SSRS核心：利用SAM为遥感分割模型的训练提供额外的监督

在遥感数据中，它主要用于像素分类。

遥感影像原始数据中每个像元代表地面光谱反射率的相对大小，叫做DN值。如果要用于后续的反演或者生成一些反射率等产品时，必须要做辐射定标。

@inproceedings{liang2022fusion,title={Fusionfromdecomposition:Aself-superviseddecompositionapproachforimagefusion},author={Liang,PengweiandJiang,JunjunandLiu,XianmingandMa,Jiayi},booktitle={EuropeanCo

@ARTICLE{10105495,author={Li,HuiandXu,TianyangandWu,Xiao-JunandLu,JiwenandKittler,Josef},journal={IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence},title={LRRNet:ANovelRepresentationLearningGui

@inproceedings{huang2022reconet,title={Reconet:Recurrentcorrectionnetworkforfastandefficientmulti-modalityimagefusion},author={Huang,ZhanboandLiu,JinyuanandFan,XinandLiu,RishengandZhong,WeiandLuo,Zhon

@article{wang2022swinfuse,title={SwinFuse:Aresidualswintransformerfusionnetworkforinfraredandvisibleimages},author={Wang,ZhisheandChen,YanlinandShao,WenyuandLi,HuiandZhang,Lei},journal={IEEETransactio

@article{li2021rfn,title={RFN-Nest:Anend-to-endresidualfusionnetworkforinfraredandvisibleimages},author={Li,HuiandWu,Xiao-JunandKittler,Josef},journal={InformationFusion},volume={73},pages={72–86},yea

@article{liu2023coconet,title={Coconet:Coupledcontrastivelearningnetworkwithmulti-levelfeatureensembleformulti-modalityimagefusion},author={Liu,JinyuanandLin,RunjiaandWu,GuanyaoandLiu,RishengandLuo,Zh

这里再为你分享长光的另一款重量级产品，即《吉林一号国产化全球遥感底图瓦片服务》，你可以把它简单地理解为是一套全球离线地图服务系统。为了行文方便，我们在本文暂且称之为“长光全球瓦片系统”。

1.2用途在地理信息栅格数据的处理中有着比较重要的用途，如地图制图中不同比例尺下需要有不同的分辨率显示；在卫星遥感影像的数据的处理中，重采样也是

图1突变频次图2突变时间文章目录一、景观指数计算二、景观指数时间序列构建三、参考博客四、结果可视化五、结果展示5.1突变频次5.2突变时间一、景观指数计算参考博客《fragstats：景观指数计算及其遥感影像生成

结果如下图所示，图1趋势分类图图2MK趋势分析文章目录一、景观指数计算二、景观指数时间序列构建三、参考博客四、结果可视化五、结果展示5.1趋势分类一、景观指数计算参考博客《fragstats：景观指数计算及其遥感影像生成

通过对多时相遥感影像的比较和分析，可以揭示地理现象的时空演变规律，提供科学依据和决策支持。下面就让我们来看看如何在SuperMapiClient3DforWebGL中模

图像基本操作一、边界填充二、图像融合三、图像阈值四、图像平滑五、形态学预算1、腐蚀操作2、膨胀操作3、开闭运算操作4、梯度运算5、顶帽运算6、黑帽运算一、边界填充cv2.copyMakeBorder(img

在上一篇文章中，介绍了如何在不使用torchvision模块的情况下，创建卫星图像的多通道数据集。现在，我们将继续创建一个简单的深度学习模型，用于卫星图像的语义分割。1、介绍下图来自"卷积神经网络实现了从高分辨率无人机图像中高效、准确、精细地分割植物物种和群落"的论文，我们要创建的U-Net模型与其类似，其中我们有3个压缩块contractingblocks和3个上采样块（也叫扩展块）upsamp

物联网、云计算、智能GIS、海陆空一体化遥感监测、海量数据挖掘、环

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览小波变换融合PCA融合基于稀疏表示的小波变换多光谱图像融合算法性能指标对比2.算法运行软件版本

1、landsat8数据下载（中科院遥感数据共享平台）地址：http://ids.ceode.ac.cn/query.html注：需先注册账号，可能需要时间等待网站审核通过1）查询数据前先登录2）设置好查询条件

本文全网独家改进：提出了一种新颖的多尺度滑窗注意力机制，有效的应用在遥感影像和小目标场景，实现涨点。

1.motivation跨域高光谱图像分类是遥感领域面临的主要挑战之一。为了获得更好的统计一致性，现有方法以无监督的方式使用整个未评估的目标数据，这可能会引入噪声并限制神经网络的可判别性。

例如，在遥感领域，一张卫星图像就可以看作是具有多个波段（如红、绿、蓝）的影像。ImageCollection（影像集合）：影像集合是由多个

掩膜在遥感图像处理中，"掩膜"是指一种用于隐藏或保留图像特定部分的技术。掩膜通常是一个二进制图像，其中的像素值为0或1，分别表示遮蔽或保留。

在这项研究中，我们提出了一个可解释的模型驱动的深度网络，用于HS,MS和PAN图像融合，称为HMPNet。

基于形态学处理的遥感图像目标提取与Matlab实现遥感图像目标提取是遥感技术在图像分析和处理中的重要应用之一。形态学处理是一种基于图像形态学原理的图像处理方法，可以有效地提取遥感图像中的目标信息。

在前几章中，我们可以提取到水体掩膜，但我们的算法有时候不是很准确，需要其他数据源来进行对比分析，本章我们将利用全球水面数据集来进行教学操作，该数据提供了过去三十六年全球范围内水面的位置和时间分布图，并提供了有关水面范围和变化的统计数据，这是一个非常实用的全球水资源研究数据库。1、数据下载进入网站（自己想办法），找到之前哨兵影像对应的区块，我之前下载的是位于巴西的70W0Nand60W0N两个图幅，

【遥感影像深度学习】系列的第一章，Python遥感影像深度学习的入门课程，介绍如何使用卷积神经网络（CNN）从卫星图像中分割云层1、数据集在本项目中，我们将使用Kaggle提供的38-CloudSegmentationinSatelliteImages

我们接着上一章的课程，本章继续开始图像处理分析。我们的最终目标是自动监测特定兴趣区域的反射光谱。这个区域可以是农作物、森林、湖泊或任何其他目标，目标是检查该区域光谱反射率随时间的变化情况，云层和阴影等不想要的像素可能会遮挡卫星传感器的视线，导致数据中出现噪音，或者像素可能因其他干扰而存在缺陷。这就是卫星质量评估QA波段的作用所在。大多数光学卫星图像产品都带有一个或多个QA波段，允许用户评估每个像素

方法阈值法是比较简单但却较为有效的水体提取方法，优点是物理含义明确，计算简单，效率高，缺点一是在一些复杂场景中，受建筑阴影等影响容易出现误识别，二是基于像元计算存在的“椒盐现象”，三是最大的确定是阈值需要人为设定。虽然这是一个非常原始的方法，但即使在今天依然有很大应用价值，比如作为一种特征与其他类型数据做融合处理，结合机器学习优化阈值设定的问题，还可以在一些广域识别应用中起到高置信样本筛选的作用等

今天我们来学习一些其他技能，在写论文时通常需要将结果图表进行整理，拼接图片很不方便，我们可以借助Pyhton将处理的图片和图标整合到PDF中输出，提高生产效率。1、环境安装安装PyPDF2包pipinstallPyPDF22、创建PDF我们将改造之前写的load_landsat_image方法，来实现PDF文件的创建。整个图像对于PDF文件来说太大，为了保持长宽比不变，我们将只接收宽度作为参数，然

概念：根据感兴趣目标在遥感图像上的差异，判断并识别其类别属性空间分布特征等信息的过程。

模式识别应用：医学影像分析、人脸识别、车牌识别、遥感图像2模式分类器分类器的分类：线性分类器、非线性分类器、最近邻分类器2.1分类器的训练（学习）过程2.2分类器的性能评价概念：真正例（TruePositive

图片**ReviewArticle**01海洋溢油光学遥感的新进展图片海洋溢油光学遥感的研究进展和应用挑战综述。下载PDF

遥感实习已经开始，早上时间是九点，撒了懒睡到八点，终于醒来，上

青海湖是中国内陆最大咸水湖，是维系青藏高原东北部生态安全的重要水体2012年7月30日，青海省气象科学研究所最新的遥感监测结果显示，青海湖面积持续8年增大。

@article{ma2022swinfusion,title={SwinFusion:Cross-domainlong-rangelearningforgeneralimagefusionviaswintransformer},author={Ma,JiayiandTang,LinfengandFan,FanandHuang,JunandMei,XiaoguangandMa,Yong},jour

@article{liu2021learning,title={Learningadeepmulti-scalefeatureensembleandanedge-attentionguidanceforimagefusion},author={Liu,JinyuanandFan,XinandJiang,JiandLiu,RishengandLuo,Zhongxuan},journal={IEEET

@article{zhao2020didfuse,title={DIDFuse:Deepimagedecompositionforinfraredandvisibleimagefusion},author={Zhao,ZixiangandXu,ShuangandZhang,ChunxiaandLiu,JunminandLi,PengfeiandZhang,Jiangshe},journal={ar

@article{ma2020ganmcc,title={GANMcC:Agenerativeadversarialnetworkwithmulticlassificationconstraintsforinfraredandvisibleimagefusion},author={Ma,JiayiandZhang,HaoandShao,ZhenfengandLiang,PengweiandXu,H

@inproceedings{ram2017deepfuse,title={Deepfuse:Adeepunsupervisedapproachforexposurefusionwithextremeexposureimagepairs},author={RamPrabhakar,KandSaiSrikar,VandVenkateshBabu,R},booktitle={Proceedingsof

①熵/Entropy/EN  熵表示一张图像包含信息的丰富程度。公式如下：H=−∑i=0L−1pilog⁡2piH=-\sum_{i=0}^{L-1}p_i\log_2p_iH=−i=0∑L−1pilog2pi熵的变化意义↑↑↑图像包含信息更多。↓↓↓图像包含信息更少。  对于一张灰度图，像素的取值为0-255，那么L=256L=256L=256。pip_ipi表示灰度值为iii的概率，可以由灰度

@article{zhang2020ifcnn,title={IFCNN:Ageneralimagefusionframeworkbasedonconvolutionalneuralnetwork},author={Zhang,YuandLiu,YuandSun,PengandYan,HanandZhao,XiaolinandZhang,Li},journal={InformationFusion

@article{ma2020ddcgan,title={DDcGAN:Adual-discriminatorconditionalgenerativeadversarialnetworkformulti-resolutionimagefusion},author={Ma,JiayiandXu,HanandJiang,JunjunandMei,XiaoguangandZhang,Xiao-Ping