A review on image classification of remote sensing using deep learning
C Yao, X Luo, Y Zhao, W Zeng… - 2017 3rd IEEE …, 2017 - ieeexplore.ieee.org
Deep learning is the state-of-the-art of machine learning. Previous literature demonstrates
that deep learning gains the excellent performance in image classification of remote …
that deep learning gains the excellent performance in image classification of remote …
[HTML][HTML] 高分辨率遥感影像的深度学习变化检测方法
张鑫龙， 陈秀万， 李飞， 杨婷 - 2017 - html.rhhz.net
为提升高分辨率遥感影像的变化检测精度, 提出一种利用深度学习的变化检测方法.
在预处理的基础上, 利用顾及邻域信息的改进变化矢量分析算法和灰度共生矩阵算法获取影像间 …
在预处理的基础上, 利用顾及邻域信息的改进变化矢量分析算法和灰度共生矩阵算法获取影像间 …
Hyperspectral remote sensing images classification using fully convolutional neural network
NL Tun, A Gavrilov, NM Tun… - 2021 IEEE Conference of …, 2021 - ieeexplore.ieee.org
In remote sensing technology, hyperspectral images are widely used to research and
monitor the earth's surface with high spatial and spectral resolution. Hyperspectral images …
monitor the earth's surface with high spatial and spectral resolution. Hyperspectral images …
Multi-classification of satellite imagery using fully convolutional neural network
NL Tun, A Gavrilov, NM Tun - 2020 International Conference on …, 2020 - ieeexplore.ieee.org
The article considers deep learning techniques, namely, the use of a deep neural network or
convolutional neural network (CNN), which increases the efficiency of the application of …
convolutional neural network (CNN), which increases the efficiency of the application of …
[HTML][HTML] 长城数字化修复的基本问题与研究方向
李宗飞， 董友强， 侯妙乐， 王坚， 信泰琦 - 遥感学报, 2022 - ygxb.ac.cn
数字化方式是传播遗产价值的重要手段之一, 长城作为世界上最大的线型文化遗产具有独特的
历史, 艺术和科学价值. 在文化遗产数字化保护的长期发展中, 以往人们较多关注考古器物, 字画 …
历史, 艺术和科学价值. 在文化遗产数字化保护的长期发展中, 以往人们较多关注考古器物, 字画 …
Random Forest-Based Snow Cover Mapping in China Using Fengyun-3B VIRR Data
Y Xie, Y Liu, Y Zhang, F Weng, S Zhu, Z Zheng… - Journal of …, 2023 - Springer
Currently, there is variability in the spectral band thresholds for snow cover recognition using
remote sensing in different regions and for complex terrains. Using Fengyun-3B Visible and …
remote sensing in different regions and for complex terrains. Using Fengyun-3B Visible and …
[PDF][PDF] 多层感知卷积神经网络的国产多光谱影像分类
朱瑞飞， 马经宇， 李竺强， 王栋， 安源， 钟兴… - Acta Optica …, 2020 - researching.cn
摘要联合像元谱段信息与空间结构特征, 提出一种适用于多光谱遥感影像像素级分类的多层感知
卷积神经网络(MPCNet), 并基于吉林1 号光谱卫星(Jilin-1GP) 影像, 在印度纳西克研究区对地表 …
卷积神经网络(MPCNet), 并基于吉林1 号光谱卫星(Jilin-1GP) 影像, 在印度纳西克研究区对地表 …
Farmland recognition of high resolution multispectral remote sensing imagery using deep learning semantic segmentation method
Z Shuangpeng, F Tao, H Hong - … of the 2019 the International Conference …, 2019 - dl.acm.org
Farmland mapping is an important step for estimating grain yields. However extraction of
farmland from multispectral remote sensing images (RSIs) is still a challenging work, as …
farmland from multispectral remote sensing images (RSIs) is still a challenging work, as …
基于多特征卷积神经网络的哨兵二号影像地物分类
黄显培， 孟庆祥 - 应用科学学报, 2023 - jas.shu.edu.cn
空间分辨率为10 m 的哨兵二号影像在原始的GoogLeNet 中以影像的光谱值作为输入,
没有将影像中的地物视为一个整体对象, 为了利用影像的面向对象特征, 提出了基于多特征的 …
没有将影像中的地物视为一个整体对象, 为了利用影像的面向对象特征, 提出了基于多特征的 …
[HTML][HTML] 基于深度学习的在轨辐射定标方法研究
刘李， 高海亮， 潘志强， 傅俏燕， 顾行发 - 航天返回与遥感, 2017 - fx361.com
辐射定标是将卫星传感器的计数值转化为具有物理意义的数值的关键环节.
传统的在轨定标方法都是基于一天的数据, 定标精度受限于当天的地面测量数据和天气情况 …
传统的在轨定标方法都是基于一天的数据, 定标精度受限于当天的地面测量数据和天气情况 …