高分辨率遥感图像

作品数：273被引量：1794H指数：19
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基于CNN-Transformer半监督交叉学习的遥感图像场景分类方法被引量：1
《宁夏大学学报（自然科学版）》2024年第3期325-332,共8页单飞龙 吕鹏远 李梦晨 
国家自然科学基金资助项目(42001307)。
随着深度学习技术的发展,基于卷积神经网络(CNN)和Transformer的深度学习方法在全监督遥感图像场景分类任务中得到了广泛的关注与研究.然而,如何在标注样本有限的情况下实现良好的分类性能仍然具有挑战.考虑到CNN和Transformer在深度特...
关键词：高分辨率遥感图像 场景分类 卷积神经网络 TRANSFORMER 半监督学习 
高分辨率遥感图像中建筑物提取的边界精细化卷积神经网络
《长江信息通信》2023年第12期6-9,共4页高爱 杨光 
中央高校基本科研业务费研究生创新项目《遥感影像中基于地物分类的地质灾害受灾区域检测》(ZY20220302);国家自然科学基金项目《遥感图像中基于深度学习网络的自然灾害破坏程度评估》(42007422)。
随着遥感图像解译在城乡规划和数字化城市建设等领域的广泛应用,对遥感图像中的建筑物进行完整地、准确地检测具有非常重要的研究意义和应用价值。近年来,深度学习技术被广泛应用于遥感图像中的建筑物提取。然而,如何从高分辨率遥感图...
关键词：建筑物提取 边界精细化掩码分支 高分辨率遥感图像 
基于深度学习的高分辨率遥感图像语义分割方法综述被引量：2
《广州城市职业学院学报》2023年第2期96-100,共5页王敏 王培东 
广东省普通高校青年创新人才项目“基于视觉Transformer自注意力机制和混合多尺度的城市遥感图像分割方法研究”(编号:2022KQNCX225);广州城市职业学院校级教科研项目“基于视觉Transformer自注意力机制和混合多尺度的城市遥感图像分割方法研究”(编号:2022xky046)。
将常见的基于深度学习的高分辨率遥感图像语义分割方法分为基于卷积神经网络的遥感图像语义分割方法、基于注意力机制的遥感图像语义分割方法及基于Transformer的遥感图像语义分割方法三类。介绍了各类方法的主要算法,总结和评述了各算...
关键词：高分辨率遥感图像 语义分割 深度学习 卷积神经网络 注意力机制 TRANSFORMER 
基于轻量化卷积神经网络的高分辨率遥感图像地物分类研究
《信息记录材料》2023年第4期243-248,共6页黄敏 李豪 张永乐 堵世轩 陈彦羲 肖星竹 
省级大学生创新创业训练计划项目(S202210626069)。
近年来深度学习技术得到快速发展,其逐渐被应用于高分辨率遥感图像的地物分类中。深度学习方法通过自动学习遥感图像中的高层次特征进行地物信息提取,较传统方法能取得更好的分类效果。Transformer架构已逐渐成为遥感图像的信息提取领...
关键词：高分辨率遥感图像 地物分类 轻量化卷积神经网络 深度学习 
基于脉冲卷积神经网络稀疏表征的高分辨率遥感图像场景分类方法被引量：8
《控制与决策》2022年第9期2305-2313,共9页张哲益 曹卫华 朱蕊 胡文凯 吴敏 
湖北省自然科学基金创新群体项目(2020CFA031)。
遥感图像场景分类对土地资源管理具有重要意义,然而高分辨率遥感图像中地物分布复杂,图像中存在着与当前场景无关的冗余信息,会对场景的精确分类造成影响.对此,提出一种基于脉冲卷积神经网络(SCNN)稀疏表征的场景分类方法.从稀疏表征出...
关键词：高分辨率遥感图像 场景分类 稀疏表征 脉冲卷积神经网络 
基于多尺度条件生成对抗网络(MSR-cGAN)的高分辨率遥感图像目标区域检测
《河南科学》2022年第9期1377-1383,共7页郭杨亮 马瑞娟 韩子清 
针对目前深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在遥感图像建筑物提取上存在小目标漏分、被遮挡目标无法提取、细节缺失等问题,在生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的基础上提出一种基于多尺度条件生成...
关键词：卷积神经网络 生成对抗网络 高分辨率遥感图像 建筑物提取 
基于高分辨率遥感图像的道路提取研究被引量：1
《计算机与数字工程》2022年第2期419-423,430,共6页李亚州 池润昊 宋菲 徐昇 
国家自然科学基金青年科学基金项目(编号:62102184);江苏省自然科学基金青年科学基金项目(编号:BK20200784);中国博士后科学基金面上项目(编号:2019M661852);江苏省高校自然科学研究面上项目(编号:19KJB520010);江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目“基于高分辨率遥感图像的车流量统计研究”(编号:202010298124Y)资助。
道路是现代交通的主要组成部分,对于管理和更新地理信息系统数据库中的道路信息非常重要。目前,自动提取道路网络的主要数据源为遥感图像数据,但随着近年来遥感影像的地面分辨率不断提高,图像中地物信息愈加丰富,对图像中道路信息的提...
关键词：遥感技术 道路提取 机器学习 神经网络 图像处理 
基于BAU-Net的高分辨率遥感图像中建筑物的分割提取被引量：5
《燕山大学学报》2021年第4期335-342,共8页李林祥 袁毅 温淑焕 
河北省自然科学基金重点资助项目(F2018203256)。
高分辨率遥感图像中建筑物的分割提取是现代数字化城市建设、经济预测、国土资源勘探以及国防安全等领域中重要的技术手段。本文基于U-Net网络提出了一种双U型Encoder-Decoder架构的边缘意识U型深度神经网络—BAU-Net。该网络模型首先...
关键词：遥感图像 BAU-Net 深度神经网络 建筑物 分割提取 
一种神经网络架构搜索遥感图像分类方法被引量：8
《哈尔滨理工大学学报》2021年第1期25-29,共5页景维鹏 张明伟 林敬博 
教育部大学生创新训练计划项目(201910225161);国家自然科学基金(31770768);2018-2019年黑龙江省档案局档案科技项目计划(HDK2018-20).
针对传统深度卷积神经网络遥感图像分类方法需要不断进行试错,花费相关专家大量时间和计算资源的问题,提出了一种基于神经网络架构搜索的遥感图像分类方法。首先搜索最优单元(cell),再以预定义的方式堆叠该最优单元得到目标网络。其中...
关键词：深度学习 高分辨率遥感图像 卷积神经网络 网络架构搜索 图像分类 
基于多尺度学习与深度卷积神经网络的遥感图像土地利用分类被引量：23
《浙江大学学报（理学版）》2020年第6期715-723,共9页王协 章孝灿 苏程 
土地利用信息是国土资源管理的基础和重要依据,随着高分辨率遥感图像数据的日益增多,迫切需要快速准确的土地利用分类方法。目前应用较广的面向对象的分类方法对空间特征的利用尚不够充分,在特征选择上存在一定的局限性。为此,提出一种...
关键词：高分辨率遥感图像 土地利用分类 多尺度学习 深度卷积神经网络(DCNN) 
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