高分辨率遥感图像

作品数：274被引量：1804H指数：19
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基于高分辨率遥感图像的道路车辆定位研究
《计算机与数字工程》2025年第3期795-802,共8页王嘉怡 田瑶 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);江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目“针对遥感图像的改进生成对抗网络超分辨率重建”(编号:202210298042Z);南京林业大学大学生实践创新训练项目“基于深度学习的树木图像识别技术研究”(编号:2021NFUSPITP0264)资助。
随着卫星发射技术的不断进步与成熟,高分辨率遥感图像技术随之不断进步,遥感图像数据的获取也变得愈发便捷,从遥感图像中提取到的道路车辆的特征也愈发清晰。基于高分辨率遥感图像对道路车辆定位可以快速识别相对广阔范围内车辆的数量,...
关键词：遥感技术 深度学习 卷积神经网络 目标检测 图像处理 
基于边界感知网络的遥感影像输电线路通道隐患地物变化检测
《电力设备管理》2024年第17期175-178,共4页张国君 于小川 张猛 蒋海龙 张常兴 王大鹏 白翔宇 翟欣欣 赵玉妹 韩晨 
内蒙古自治区科技计划资助(2022YFSJ0004)。
保障输电线路安全运行是电力供应连续性和稳定性的重要保障,为了提高电力系统的安全性和可靠性,利用遥感技术及时获取输电线路周围环境变化信息,可以辅助动态检测输电线路周围的地物。针对遥感影像的特殊性,本文提出一种用于输电线路通...
关键词：输电线路 变化检测 深度学习 高分辨率遥感图像 SwinTransformer 
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 
基于改进坐标注意力和U-Net网络的高分辨率遥感图像建筑物提取
《应用数学进展》2024年第3期891-899,共9页陈康 
在城市规划、统计调查和灾害应急评估等领域,从遥感图像中准确提取建筑物至关重要。然而,由于高分辨率遥感图像中建筑形态的多样性和地面环境的复杂性,实现建筑的完整、高精度提取仍然是一个挑战。为此,本文提出了一种用于从高分辨率遥...
关键词：注意力机制 U-Net网络 语义分割 建筑物 高分辨率遥感图像 
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 
基于特征与区域定位增强的遥感舰船目标检测被引量：6
《计算机工程》2023年第8期257-264,共8页宋志娜 李莎 杨建明 徐川 
湖北工业大学博士启动基金(BSQD2020056)。
高分辨率遥感图像在海上监视、海上搜救、海上运输等军用和民用领域的舰船检测方面有着广泛的应用。然而高分辨率光学遥感图像舰船目标检测通常存在背景复杂、目标方向任意、尺度多变等问题,导致检测精度不高。提出一种基于特征和区域...
关键词：高分辨率遥感图像 舰船目标检测 多尺度特征融合 极化双重注意力网络 动态锚学习 
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CAR-Siamese网络的高分辨率遥感图像建筑物变化检测被引量：4
《中国科学院大学学报（中英文）》2023年第3期380-387,共8页姚沐风 昝露洋 李柏鹏 李庆亭 陈正超 
国家重点研发计划项目(2016YFB0500304);北京市自然科学基金(9182004)资助。
准确提取建筑物变化区域对城乡规划、地理国情监测、城市扩张分析有着重要意义。传统遥感变化检测方法难以适应遥感图像复杂场景下的变化检测任务的要求。近年来广泛应用于计算机视觉领域的深度学习变化检测算法相对于传统方法在效率和...
关键词：变化检测 建筑物 深度学习 卷积神经网络 孪生网络 变化注意力残差 
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 
高分辨率遥感图像双解耦语义分割网络模型被引量：4
《测绘学报》2023年第4期638-647,共10页刘帅 李笑迎 于梦 邢光龙 
国家自然科学基金(61671401);河北省自然科学基金(F2020203099)。
语义分割是高空间分辨率遥感图像分析和理解的核心内容之一。现有基于深度学习的语义分割网络会导致遥感图像高频信息损失,边界分割不准确。针对此问题,本文提出一种双解耦语义分割网络模型,将提取的两级特征图解耦为具有高频特性的边...
关键词：高分辨率遥感图像 语义分割 双解耦网络 深度学习 特征融合 
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