高分辨率遥感影像

作品数：1394被引量：7179H指数：35
导出分析报告
相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
相关作者：张良培高贤君邵振峰陶超骆剑承更多>>
相关机构：武汉大学中国科学院辽宁工程技术大学中国科学院大学更多>>
相关期刊：更多>>
相关基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家重点基础研究发展计划国家科技支撑计划更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
选择条件：
  • 期刊=遥感学报x
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
面向梯田遥感识别的JAM-R-CNN深度网络模型
《遥感学报》2024年第12期3136-3146,共11页谢君洋 林安琪 吴浩 吴紫薇 吴文斌 余强毅 
国家重点研发计划(编号:2022YFB3903500);湖北省自然科学基金创新群体项目(编号:2024AFA032);国家自然科学基金(编号:42071358,42201468);中央高校基本科研业务费资助(编号:CCNU22QN018);湖北省自然资源厅科研计划(编号:ZRZY2023KJ03)。
快速准确地掌握梯田的空间分布,不仅为水土保持提供重要的数据支撑,也提高了山区农业的监管水平。利用深度学习方法进行梯田识别,对于形状狭长的梯田容易因卷积运算而造成漏提现象,并且在山区地物边界不清晰的复杂背景下,易产生大面积...
关键词：遥感 梯田识别 高分辨率遥感影像 深度学习 跳跃网络 JAM-R-CNN 
融合CNN与Transformer的高分辨率遥感影像建筑物双流提取模型被引量：1
《遥感学报》2024年第11期2943-2953,共11页刘宇鑫 孟瑜 邓毓弸 陈静波 刘帝佑 
国家重点研发计划(编号:2021YFB3900503)。
卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)和Transformer已被广泛应用于高分辨率遥感影像的建筑物提取任务。然而,CNN在建模长距离空间依赖时仍存在挑战,导致提取的建筑物存在内部空洞问题;而Transformer在捕捉空间局部细节特征...
关键词：遥感 建筑物提取 深度学习 双流网络 边缘损失 局部和全局特征融合 
基于面向对象孪生神经网络的高分辨率遥感影像建筑物变化检测被引量：8
《遥感学报》2024年第2期437-454,共18页刘宣广 李蒙蒙 汪小钦 张振超 
国家自然科学基金(编号:42001283);福建省自然科学基金(编号:2021J01630);福建省科技项目(编号:2022C0024)。
建筑物变化检测在城市环境监测、土地规划管理和违章违规建筑识别等应用中具有重要作用。针对传统孪生神经网络在影像变化检测中存在的检测边界与实际边界吻合度低的问题,本文结合面向对象图像分析技术,提出一种基于面向对象孪生神经网...
关键词：遥感变化检测 孪生神经网络 面向对象多尺度分析 模糊集融合 生成对抗网络 高分辨率遥感影像 
弱监督尺度自适应增强的高分辨率遥感影像场景分类被引量：4
《遥感学报》2023年第12期2815-2830,共16页王梨名 祁昆仑 杨超 吴华意 
湖北省科技厅重大专项(编号:2020AAA004)。
遥感图像中同一种地物可能对应不同大小尺寸,而卷积核感受野大小固定严重影响了卷积神经网络在遥感场景分类中的性能。针对上述尺度效应问题,本文提出了一种面向高分辨率遥感影像场景分类的弱监督尺度自适应增强网络WSADAN (Weakly-supe...
关键词：遥感 场景分类 深度学习 卷积神经网络 弱监督 多尺度 数据增强 
边缘增强的BECU-Net模型高分辨率遥感影像耕地提取被引量：1
《遥感学报》2023年第12期2847-2859,共13页董张玉 李金徽 张晋 于金秋 安森 
安徽省自然科学基金(编号:2108085MF233);安徽省重点研究与开发计划(编号:202004a07020030);中央高校基本科研业务费专项(编号:JZ2021HGTB0111)。
耕地作为国家粮食生产的重要保障,其空间分布是粮食安全评估、土地资源管理等领域的主要依据。为解决现有的耕地信息提取方法忽视地块的差异化特征和边缘细节蕴含的丰富信息,且提取结果碎片化、边界模糊问题。本研究以耕地为研究对象,...
关键词：遥感 边缘增强 耕地提取 语义分割 U-Net 高分影像 
融合余弦退火与空洞卷积的遥感影像语义分割被引量：4
《遥感学报》2023年第11期2579-2592,共14页唐振超 韦蔚 罗蔚然 胡洁 张东映 
为了捕捉遥感影像中丰富的上下文信息与多尺度的地物信息,改进集成模型的策略,提高语义分割精度,提出一种融合周期递增余弦退火与多尺度空洞卷积的高分辨率遥感影像语义分割方法。方法引入多尺度并行的空洞卷积,有利于捕捉更大范围的上...
关键词：高分辨率遥感影像 语义分割 周期递增余弦退火 多尺度并行空洞卷积 目标提取 上下文学习 条件随机场 多尺度学习 
基于子区域多标签学习的露天煤矿区场景识别被引量：5
《遥感学报》2022年第9期1849-1858,共10页赵银娣 卫虹宇 董霁红 董畅 
自然资源部退化及未利用土地整治工程重点实验室开放基金(编号:SXDJ2019-4);国家重点研发计划(编号:2016YFC0501105);中央高校基本科研业务费专项(编号:2015XKMS050)。
露天煤矿开采易对区域生态环境产生不利影响,对其进行高效监管有利于矿区环境保护和可持续发展。随着遥感技术和人工智能的发展,基于高分辨率遥感影像的露天煤矿区场景自动识别成为可能。本文针对单标签学习算法在场景子区域识别中识别...
关键词：高分辨率遥感影像 露天煤矿区场景识别 多标签学习 场景子区域识别 
空间信息感知语义分割模型的高分辨率遥感影像道路提取被引量：21
《遥感学报》2022年第9期1872-1885,共14页吴强强 王帅 王彪 吴艳兰 
国家自然科学基金(编号:41971311);安徽省科技重大专项(编号:18030801111)。
道路信息自动化提取已经成为遥感领域热门的研究方向,而基于深度学习的遥感影像道路信息提取方法已经取得了许多成果。但由于受到网络中卷积和池化等操作的影响,基于深度学习的道路提取方法存在着空间特征和地物细节信息丢失等问题,造...
关键词：深度学习 遥感影像 道路提取 坐标卷积 全局信息增强模块 
高分辨率遥感影像建筑物提取的注意力胶囊网络算法被引量：5
《遥感学报》2022年第8期1636-1649,共14页许正森 管海燕 彭代锋 于永涛 雷相达 赵好好 
国家自然科学基金(编号:41971414,62076107,41801386);江苏省六大人才高峰项目(编号:XYDXX-098);江苏省研究生科研创新项目(编号:KYCX21_1011)。
高分辨率遥感影像建筑物自动提取在防灾减灾、灾害估损、城市规划和地形图制作等方面具有重要意义。但是,目前常用的传统卷积神经网络模型存在异变性强而同变性弱缺陷。针对该问题,本文提出一种基于通道和空间双注意力胶囊编码—解码网...
关键词：建筑物提取 深度学习 通道注意力 空间注意力 编码器—解码器 胶囊网络 
结合数据融合与特征选择的遥感影像尺度多样目标检测被引量：7
《遥感学报》2022年第8期1662-1673,共12页秦登达 万里 何佩恩 张轶 郭亚 陈杰 
国家重点研发计划(编号:2020YFA0713503);国家自然科学基金(编号:42071427);湖南省自然科学基金(编号:2020JJ4691)。
基于深度神经网络模型的遥感影像地物检测取得了巨大成功,很大程度上得益于大规模数据集的支撑。但是,从现有遥感影像数据集本身来看,不同类别地物的数量分布不一致,同类地物对象以不同尺寸大小呈现,是导致地物样本的尺度不均衡问题的...
关键词：图像融合增强 多尺度选择与表达 高分辨率遥感影像 目标检测 卷积神经网络 
全选清除导出
共4页<1234>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部