高分辨率遥感图像

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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 
注意力机制和全局卷积在光伏板分割中的应用被引量：1
《计算机工程与应用》2024年第4期237-248,共12页李青 李海涛 李辉 张俊虎 
国家自然科学基金(61702295)。
准确识别光伏对光伏产业有效健康发展至关重要。高分辨率遥感图像复杂的背景和光伏板形状颜色多变给光伏识别带来巨大的挑战。针对高分辨率遥感图像中光伏用地提取问题,提出网络以精确地提取光伏用地。该网络采用编码器和解码器的形式...
关键词：高分辨率遥感图像 光伏用地 全局卷积 注意力机制 语义分割 
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YOLOv5的高分辨率遥感图像目标检测算法被引量：1
《智能计算机与应用》2023年第10期83-87,共5页李在瑞 郑永果 东野长磊 
针对高分辨率遥感图像中物体排布密集、尺度变化较大等特性,提出一种目标检测算法R-YOLOv5。算法在YOLOv5模型基础上首先将跨阶段局部扩张结构作用于主干网络,采用一种加强的特征提取方式,通过整合空洞卷积和密集连接,来缓解模型对密集...
关键词：遥感图像 目标检测 分布密集 YOLO 空洞卷积 
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 
基于深度学习语义分割模型的高分辨率遥感图像水体提取被引量：12
《自然资源遥感》2022年第4期129-135,共7页沈骏翱 马梦婷 宋致远 柳汀洲 张微 
浙江省重点研发计划项目“基于大数据的时空信息平台系统建设”(编号:2021C01031);宁波市自然科学基金项目“基于时空大数据和AIoT技术的污泥专运溯源管理系统研发与应用”(编号:2022S125)共同资助。
水体提取是高空间分辨率遥感影像应用中重要研究方向之一。传统识别方法仅利用水体的浅层特征,为了更好地挖掘遥感影像的深度信息,从而提升水体提取算法的鲁棒性,提高分割精度,提出了一种基于深度学习语义分割模型的水体提取方法。利用...
关键词：语义分割 多尺度 遥感影像 全卷积网络 注意力机制 
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 
基于密集连接的高分辨率遥感图像分类被引量：4
《广西师范大学学报（自然科学版）》2022年第3期88-94,共7页陈知明 张江 邱汉清 戴颖成 吴宇鑫 李建军 
国家自然科学基金(31570627);国家林业局948项目(2015-4-17);湖南省自然科学基金面上项目(202049382);湖南省高等学校科学研究重点项目(20A506);智慧物流技术湖南省重点实验室项目(2019TP1015)。
高分辨率遥感图像分类是当前一个研究热点,基于深度卷积网络和全连接条件随机场的高分辨率遥感图像分类模型(Deeplab),因其高效精准的分类性能被广泛应用于该研究领域,但Deeplab模型存在空洞卷积核对高分辨率遥感图像的信息利用率不足...
关键词：高分辨率遥感图像 分类模型 空洞卷积 密集连接结构 全连接条件随机场 
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