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搜索资源列表

  1. 神经网络\遥感图像的神经网络分类法

  2. 针对传统的遥感图像分类方法分类精度低的缺 点,提出了一种基于神经网络的分类方法。实验结果 表明,这种基于神经网络的分类器经过训练后,可应用 于遥感图像的分类,其分类精度明显高于传统的最大 似然分类法

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-08-25
    • 文件大小：333kb
    • 提供者：wawa7

  1. 遗传算法优化的BP神经网络遥感图像分类研究.pdf

  2. 近年来, 人工神经网络已被广泛应用于遥感图像分类[ 1

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-05-04
    • 文件大小：394kb
    • 提供者：taulinxinny

  1. 遥感图像的分类 监督分类非监督分类

  2. 图像分类的目的是将图像中每个像元根据其在不同波段的光谱亮度、空间结构特征或者其他信息， 按照某种规则或算法划分为不同的类别（赵英时.遥感应用分析原理与方法）。

  3. 所属分类：专业指导

  1. 基于混合核函数的自组织神经网络遥感图像分类

  2. 自组织神经网络SOM作为一种无监督学习的竞争式网络，已经得到了广泛的应用，它通过对输入信号的竞争学习， 将样本划为不同的类别，但其分类效果常很难令人满意。提出了一种基于混合核函数的SOM神经网络改进方法，并和传统 的SOM网络进行了对比，Iris数据和Wine数据的分类实验表明，该方法可以明显改进SOM网络的分类效果。然后对某地 Landsat卫星遥感图像数据进行分类实验，实验结果表明，与传统的SOM网络、基于多项式核的SOM网络以及基于RBF核的 SOM网络相比较，基于混合核函数的SOM神经

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-09-29
    • 文件大小：404kb
    • 提供者：jason19821201

  1. 遥感图像分类

  2. 将多分类器集合应用于)北京一号*小卫星多光谱遥感数据土地覆盖分类#首先构建分类器集合#应用 最小距离分类$最大似然分类$支持向量机! ;GF "$ gK神经网络$ Eg)神经网络和决策树等进行土地覆盖分类#然 后利用g2 44 13 4 $ gRRI?13 4 $投票法$证据理论和模糊积分法等分类器集成方法#得到综合不同分类器输出的最终分 类结果%试验表明#多分类器集成能够有效提高)北京一号*小卫星土地覆盖分类的精度#具有广泛的应用前景%

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2011-10-12
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：beanli82

  1. BP神经网络在遥感图像中的分类

  2. 应用BP神经网络对遥感图像分类，提高分类精度，这是在Matlab平台下实现的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-11-29
    • 文件大小：6kb
    • 提供者：deng89

  1. 一种新的遥感图像海岸线检测方法2010

  2. 灰度遥感图像像素数一般比较大, 特别是高分辨率的遥感图像, 海岸线检测速度比较慢, 限制了在工程中的实际应用。为了提高大型遥感图像的速度和精确性, 提出了一种基于模糊聚类的快速海岸线检测方法。方法能够快速准确的提取和检测海岸线, 对检测时间复杂度为常数, 不随着遥感图像的增大而增大, 并且检测过程中, 无需人为干预, 无需依靠阈值分割,而能够自动快速地从分割遥感图像中提取出海岸线。采用合成孔径雷达( SAR)遥感图像做了仿真实验, 证明方法能够快速而有效的提取出海岸线。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-01-23
    • 文件大小：276kb
    • 提供者：chosin115

  1. 基于灰度共生矩阵提取纹理 灰度共生矩阵; 纹理; 特征图像; 分类

  2. 在遥感影像分类的过程中非光谱特征起着重要的辅助作用。纹理特征作为一种重要的非光谱特 征对于遥感影像分类精度的提高也有很重要的作用。本文主要研究了通过灰度共生矩阵提取纹理特征图像的方 法, 对该方法提取纹理特征图像进行了相关的实验分析。并将其在分类中的应用进行实验, 证明了灰度共生矩阵 提取的纹理特征对图像分类精度提高起到一定的作用。

  3. 所属分类：专业指导

  1. 遥感技术作业

  2. 课程论文事项 一、所写题材范围 1、介绍常用的遥感图像分类的原理，并分别给出如下两个波段（I1和I2）图像的监督分类（分类算法及训练区自行选择，分类算法任选一种）和非监督分类（分类算法任选一种）的结果。 I1=[1 2 3 4 2 n 4 5 3 2 1 0] I2=[4 3 2 1 3 2 1 0 1 2 3 n] n: 学号的后两位，如学号后两位02，则n=2；学号后两位21， 则n=21。 2、介绍几种常用的多光谱图像和全色图像融合的算法。 假设 多光谱图像有两个波段I1、 I2（其中I

  3. 所属分类：其它

  1. 深度卷积神经网络在高分辨率遥感影像场景分类中的应用

  2. 是一篇有关深度学习的利用预训练网络对遥感图像进行分类的论文，原文是英文的，题目是我翻译的

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-12-04
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：cassiellee

  1. BP神经网络在遥感图像分类中的应用

  2. BP神经网络在遥感图像分类中的应用，吴云，姬翠翠，为了研究BP神经网络在遥感图像分类中的应用，本文通过分析BP神经网络的原理、结构、模型及算法，提出了利用BP神经网络进行遥感分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-04
    • 文件大小：205kb
    • 提供者：weixin_38689922

  1. BP神经网络在遥感图像中的分类

  2. 应用BP神经网络对遥感图像分类，提高分类精度，这是在Matlab平台下实现的 应用BP神经网络对遥感图像分类，提高分类精度，这是在Matlab平台下实现的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-02
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：shikelangNo1

  1. 人工神经网络在高光谱遥感影像分类中的应用

  2. 人工神经网络在高光谱遥感影像分类中的应用，郑玉凤，，高光谱遥感图像数据具有数据量大、波段很多很窄、波段相关性强、信息冗余多、图光一体化等特征。而遥感图像上的光谱值是多种地物

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-27
    • 文件大小：355kb
    • 提供者：weixin_38705014

  1. 神经网络在遥感图像分类中的应用

  2. 神经网络在遥感图像分类中的应用，祁增营，王京，结合人工神经网络的特性，介绍神经网络在遥感图像处理领域中的应用现状，重点 分析了遥感图像分类模型、并对模型进行了对比分析�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-19
    • 文件大小：516kb
    • 提供者：weixin_38670531

  1. BP神经网络在遥感图像分类中的应用

  2. BP神经网络在遥感图像分类中的应用，李先，郭嗣琮，为了研究BP神经网络在遥感图像分类中的应用，通过分析BP神经网络的原理、模型及算法，提出了利用BP神经网络进行遥感图像分类的特点

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-19
    • 文件大小：597kb
    • 提供者：weixin_38676500

  1. 基于BP神经网络的遥感图像分类

  2. 基于BP神经网络的遥感图像分类，王文文，郭嗣琮，为了研究神经网络在遥感分类中的应用，从神经网络的特点和其它的遥感分类方法的比较上，说明神经网络应用遥感分类有着独特的优势

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-19
    • 文件大小：576kb
    • 提供者：weixin_38679839

  1. 人工神经网络在遥感图像分析与处理中的应用

  2. 人工神经网络在遥感图像分析与处理中的应用，徐佳，，结合遥感影像及人工神经网络的特性，介绍人工神经网络在遥感图像分析与处理领域的应用现状，重点分析了在遥感图像分类、遥感图像

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-30
    • 文件大小：321kb
    • 提供者：weixin_38751905

  1. SPOT-5影像在安徽省矿山地质环境遥感监测中的应用

  2. 通过图像预处理、几何纠正、影像融合、数字镶嵌和图像增强等影像处理方法,制作了安徽省SPOT-5遥感影像图,采用面向对象的分类解译方法,对矿山开采造成的地面塌陷、崩塌、滑坡和水体污染等地质环境问题进行了逐一解译。安徽省地面塌陷区主要集中在淮南、淮北和宿州市,滑坡主要分布在露天开采的铁矿、石灰岩矿和方解石矿区。表明SPOT-5遥感影像数据能够有效地应用于矿山地质环境调查。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-22
    • 文件大小：262kb
    • 提供者：weixin_38718413

  1. 基于DeepLab-v3+的遥感影像分类

  2. 遥感影像分类是模式识别技术在遥感领域的具体应用,针对普通卷积神经网络处理遥感图像分类遇到的边缘分类不准确、分类精度低等问题,提出了一种基于编码解码器的空洞卷积模型(DeepLab-v3+)的遥感图像分类方法。首先标注卫星图像数据;再利用标注数据集对DeepLab-v3+模型进行训练,该模型能够提取遥感图像中具有较强稳健性的边缘特征;最后获得遥感影像地物分类结果。在遥感数据集上进行分析可知,所提方法比其他分类方法具有更高的分类精度,更稳健的边缘特征,以及更优的分类效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：weixin_38612095

  1. 基于双通道GAN的高光谱图像分类算法

  2. 高光谱图像分类问题是高光谱遥感图像处理问题中的研究基础,它的主要目的是根据高光谱遥感图像中的光谱信息和空间信息将图像中的每个像元划分为不同的地物类别[1]。高光谱图像分类技术被广泛应用于环境监测、矿产勘探、军事目标识别等领域,然而高光谱图像的高维特性、波段间的高度相关性、光谱混合等使得高光谱图像分类面临着巨大的挑战。因此,高光谱图像分类问题越来越受到学者们的广泛关注[2-4]。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_38718262
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