遥感图像分类

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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 
基于多尺度特征提取的遥感图像分类
《计算机与现代化》2025年第3期86-92,共7页罗豪 李先锋 
国家自然科学基金资助项目(62076215)。
为了提高卷积神经网络在遥感图像分类任务上的准确率,提出一种基于多尺度特征提取的分类方法。针对遥感图像中目标物体尺度差异大和普通卷积提取特征容易产生冗余特征的问题,提出普通卷积与空洞卷积共同作用的多尺度混合卷积模块,有效...
关键词：遥感图像 注意力机制 卷积神经网络 深度学习 
基于多尺度混合卷积的高光谱遥感图像分类方法研究
《激光杂志》2025年第2期160-167,共8页刘国庆 任彦 高晓文 龙杰 苏楠 
国家自然科学基金(No.62063027);内蒙古科技计划项目(No.2020GGO048);内蒙古自然科学基金(No.2023MSO6001);内蒙古自然科学基金(No.2022LHMS06002);内蒙古自治区高校青年科技人才计划(No.NJYT22057);内蒙古科技大学基本科研业务费专项资金(No.2023RCTD028)。
针对传统高光谱图像分类算法存在特征信息利用率不足且无法有效降低特征图空间冗余的问题,提出一种改进的基于混合卷积的多尺度模型MH-CNN,该模型使用多尺度3DCNN模块对高光谱图像进行空间特征和光谱特征的初步提取,然后采用嵌入了空间...
关键词：深度学习 遥感图像处理 高光谱 多尺度 
基于双文本提示和多重相似性学习的多标签遥感图像分类
《电讯技术》2025年第1期35-42,共8页白淑芬 宋铁成 
国家自然科学基金面上项目(62371084)。
多标签遥感图像分类旨在预测遥感图像中出现的多个相互关联的对象,其中文本标签能赋予丰富的语义信息。然而,目前多数多标签图像分类法未能充分考虑视觉语义图像-文本对信息。为了解决这一问题,提出了一种基于双文本提示和多重相似性(Bi...
关键词：遥感图像 多标签图像分类 视觉语言预训练 提示学习 局部特征注意力 
基于街景与高分遥感影像的超大城市绿地高精度识别与空间特征解析
《地球信息科学学报》2024年第12期2818-2830,共13页陈虹 汤军 龚阳春 陈志杰 王文达 王少华 
国家重点研发计划项目(2023YFF0805904);中国科学院百人计划青年项目(E43302020D、E2Z105010F);甘肃省自然科学基金项目(24JRRA250)。
城市绿地是城市生态系统的关键组成部分,对改善生态环境和提高人居质量具有无法替代的作用。高精度的城市绿地识别是城市更新及绿色基础设施优化的基础,目前针对超大城市绿地的识别与空间异质性研究相对较少。本研究以西安市为例,结合...
关键词：城市绿地 高分遥感影像 街景图像 遥感图像分类 西安市 
多尺度异构与跨模态注意力的遥感图像分类
《空间电子技术》2024年第6期57-65,共9页刘怡 李渊 孙搏遥 郑宇航 叶珍 
“慧眼行动”项目(编号:GYH2023033)。
由于单源数据的局限性,利用多源遥感数据进行对地观测联合分类是一种很有前景但又充满挑战的方法。但是多源数据之间存在成像机制的差距和信息的不平衡等问题,现有的方法在面对单源数据的特征提取和多源数据之间的特征融合时仍然存在一...
关键词：多源遥感 高光谱图像 合成孔径雷达 分类 
课程思政理念下科研项目驱动的Python实验项目设计
《高师理科学刊》2024年第11期97-102,共6页潘海珠 马卉宇 杨欣宇 李诚 黄德海 
黑龙江省高等教育教学改革研究项目重点委托项目(SJGZ20220112);黑龙江省自然科学基金项目(LH2023F050);齐齐哈尔大学教育科学研究项目(GJQTZX202253)。
为了更加充分地调动学生的学习热情,培养实践能力强且具有探究精神及创新精神的工科应用型人才,在传统的Python程序设计课程实验中融入了课程思政教学.将教师的科研项目提炼成本科Python程序设计实验课程的创新型综合实验项目,以开发项...
关键词：课程思政 科研项目 Python程序设计 遥感图像分类 实验教学 
深度学习中深度可分离卷积网络在遥感图像分类中的优化
《信息系统工程》2024年第10期132-135,共4页郑丹 宋思楠 贺强 
为了优化深度可分离卷积网络在遥感图像分类中的应用,解决传统卷积神经网络在处理高分辨率遥感图像时的计算量大、参数冗余等问题。采用模块化与层次化设计方法,应用数据增强技术与特征工程,通过轻量化模型设计、参数剪枝与量化技术,并...
关键词：深度学习 深度可分离卷积网络 遥感图像分类 
基于深度学习的遥感图像分类研究现状
《计算机科学与应用》2024年第8期221-229,共9页唐玮嘉 
遥感图像包含丰富的光谱和空间信息,现已广泛用于农业、林业、灾害评估等众多领域。对遥感图像进行分类是各领域进行后续研究的基础,但因遥感图像数据高维、小样本等特点给分类精度带来了挑战。近年来,在计算机视觉领域取得显著成功的...
关键词：深度学习 卷积神经网络 遥感图像分类 机器学习 
基于深度学习扩张卷积网络的遥感图像分类全局特征提取研究
《信息系统工程》2024年第8期140-143,共4页李娇娇 张敏 
探索基于深度学习扩张卷积网络的遥感图像分类全局特征提取的有效性。研究内容包括使用扩张卷积神经网络算法处理UCMerced Land-Use数据集,并结合主成分分析法和线性判别分析法提取全局特征。实验结果显示,扩张卷积网络能够有效提高遥...
关键词：深度学习 扩张卷积网络 遥感图像分类 全局特征 
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