遥感图像

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基于深度学习的遥感图像目标检测模型研究
《物联网技术》2025年第8期28-33,共6页喻文豪 陈鸿坤 
针对遥感图像中背景复杂、目标小而密集,导致现有目标检测算法对小目标检测效果不佳,容易出现误检和漏检的问题,在YOLOv8n模型的基础上引入HA注意力机制,提出了YOLOv8n-HA模型改善上述问题。具体地,文章在YOLOv8n每个检测分支的瓶颈端嵌...
关键词：目标检测 YOLOv8n HA混合注意力机制 遥感图像 小目标数据 深度学习 
融合相对全变分和相位一致性的多模态遥感图像配准
《信阳师范大学学报(自然科学版)》2025年第2期146-151,共6页樊建伟 熊清 洪雨 李冰倩 李艳灵 
国家自然科学基金项目(62002307);河南省高等学校重点科研项目(25A520005);信阳师范大学大学生科研基金项目(2024‑DXS‑137)。
由于成像机制的不同,显著的模态差异和噪声干扰给多模态遥感图像配准带来了极大挑战。为此,提出了一种融合相对全变分和相位一致性的多模态遥感图像配准方法。通过引入相对全变分滤除无效纹理和噪声,充分提取多模态遥感图像的结构特征,...
关键词：多模态遥感图像 图像配准 相对全变分 相位一致性 
基于CNN和Transformer聚合的遥感图像超分辨率重建
《浙江大学学报(工学版)》2025年第5期938-946,共9页胡明志 孙俊 杨彪 常开荣 杨俊龙 
国家自然科学基金:资助项目(62363019);云南省基础研究计划资助项目(202401AT070355)。
针对现有的遥感图像超分辨模型很少考虑噪声、模糊、JPEG压缩等因素对图像重建所带来的影响,以及Transformer模块构建高频信息能力受限的问题,提出多层退化模块.设计基于CNN和Transformer聚合的网络,使用CNN识别图像的高频信息,Transfor...
关键词：遥感图像 超分辨率重建 多层退化模块 高频信息 全局信息 聚合模块 
基于数据增强与迁移学习的内蒙古高分辨率遥感图像作物精细分类研究
《微型计算机》2025年第5期100-102,共3页辛春花 闫凤 杨晓燕 
内蒙古农业大学职业技术学院科研项目“基于数据增强与迁移学习的内蒙古高分辨率遥感图像作物精细分类研究”(2024QNZX26);内蒙古农业大学职业技术学院智慧农牧业科技创新团队(TDE202308)。
研究重点是利用数据增强和迁移学习策略在内蒙古高分辨率遥感影像作物精确分类中的应用方式和应用价值。数据增强技术可以有效地缓解样本量不足这一困境,显著提高模型泛化性能;并且迁移学习通过使用事先训练好的模型,加快训练进程,提高...
关键词：数据增强 迁移学习 高分辨率遥感图像 
草类植物无人机遥感图像中深度学习应用综述
《计算机科学与探索》2025年第5期1157-1176,共20页李少波 王晓强 郭利彪 红英 王志国 
内蒙古自然科学基金(2023MS06021);2023年内蒙古自治区直属高校基本科研业务费项目(JY20230065);国家自然科学基金(62165011);内蒙古自治区科技计划项目(2020GG0104)。
草类植物入侵后争夺农作物生长所需的资源,严重影响农作物的产量和品质;蒿属植物等草类植物释放过敏性花粉引起人体过敏反应,影响人们的身体健康。因此将深度学习与无人机遥感技术相结合,并对草类植物进行高效识别与检测,在植物入侵预...
关键词：深度学习 无人机(UAV) 遥感图像 草类植物 
基于类中心优化辅助三元组损失的遥感图像检索
《计算机工程》2025年第5期305-313,共9页郑宗生 霍志俊 高萌 王政翰 周文睆 张月维 
国家自然科学基金(41671431);上海市科委地方能力建设项目(19050502100);广州气象卫星地面站项目(D-8006-23-0157)。
遥感图像检索的关键是从海量图像中高效、准确地检索出目标样本。遥感图像类内样本分散、方差大,依靠有限样本的传统遥感图像检索不能很好地学习类内样本差异特征,现有的跨批处理内存(XBM)方法的三元组配对冗余、计算复杂。针对这些问题...
关键词：图像检索 深度度量学习 三元组损失 类中心 批次 
改进U-Net的多尺度特征融合遥感图像语义分割网络
《计算机科学》2025年第5期212-219,共8页姜文文 夏英 
重庆市教委重点合作项目(HZ2021008);文化和旅游部重点实验室资助项目(E020H2023005)。
遥感图像的空间分辨率高,不同类型对象的尺度差异大、类别不平衡,是精准语义分割任务所面临的主要挑战。为了提高遥感图像语义分割的准确性,提出了一种改进U-Net的多尺度特征融合遥感图像语义分割网络(Multi-scale Feature Fusion Netwo...
关键词：语义分割 遥感图像 注意力机制 特征融合 门控机制 
基于TensorFlow平台的遥感图像分类识别技术研究
《数码设计(电子版)》2024年第3期0116-0118,共3页熊国华 
遥感图像是一种重要的地球观测数据,广泛应用于环境监测、资源调查和城市规划等领域。遥感图像分类对于遥感图像处理至关重要,分类的核心任务主要是按照类别将遥感图像中的像素点进行划分。传统的遥感图像分类方法主要基于人工提取特征...
关键词：遥感图像 TensorFlow 图像分类 
基于CNN和Efficient Transformer的多尺度遥感图像语义分割算法
《浙江大学学报(工学版)》2025年第4期778-786,共9页张振利 胡新凯 李凡 冯志成 陈智超 
国家自然科学基金资助项目(62063009);国家重点研发计划项目(2023YFB4302100).
针对现有方法存在遥感图像的多尺度地物特征提取困难和目标边缘分割不准确的问题,提出新的语义分割算法.利用CNN和Efficient Transformer构建双编码器,解耦上下文信息和空间信息.提出特征融合模块加强编码器间的信息交互,有效融合全局...
关键词：遥感图像 语义分割 双编码器结构 特征融合 Efficient Transformer 
融合注意力机制和权重平衡算法的遥感图像分类
《吉林大学学报(地球科学版)》2025年第2期697-704,共8页王民水 王明常 王婧瑜 刘子维 
国家自然科学基金项目(42171407)。
针对城市遥感图像各种地物分布不均衡、分类精度较低的问题,提出融合并行注意力与权重平衡算法的遥感图像分类方法。该方法在DeepLabV3+和ResNet50创建的语义分割网络基础上,采用并行组合方式,融入通道注意力和空间注意力算法,提高网络...
关键词：注意力机制 权重平衡算法 DeepLabV3+网络 遥感图像 地物分类 
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