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- 多特征融合的高分辨率遥感影像飞机目标变化检测
- 作者： 徐俊峰 张保明 余东行 林雨准 郭海涛 来源： 遥感学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 高分辨率遥感影像 卷积神经网络 多特征融合 变化检测 飞机目标 遥感 多元变化检测
- 描述： 为利用高分辨率遥感影像实现高精度的飞机目标变化检测,提出了一种自适应的多特征融合变化检测与深度学习相结合的方法。首先,通过加权迭代的多元变化检测法获取变化强度图,并结合自适应的直方图统计法自动获取
- 基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
- 作者： 陈凯强 高鑫 闫梦龙 张跃 孙显 来源： 遥感学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 建筑物提取 深度学习 遥感 航空影像
- 描述： 建筑物提取在城市规划等土地利用分析中发挥着重要作用。用于提取建筑物的传统方法通常基于手工特征和分类器,导致精度较低。本文基于编解码结构的卷积神经网络CNN (Convolutional Neural Networks),自主学习多级的和具有区分度的特征来更好地辨识建筑物和背景,实现航空影像中的像素级建筑物提取。该网络由编码子网络和解码子网络两部分组成,编码子网络对输入图像进行空间分辨率压缩,完成特征提取;解码子网络从特征中提升空间分辨率,完成像素级的建筑物提取。此外,本文使用视野增强FoVE (Field-of-View Enhancement)方法减轻边缘现象(切片边缘附近的建筑物提取精度通常低于中心区域附近的精度)的影响,并分别在两个建筑物提取标准数据集上的实验表明,编解码卷积神经网络能有效实现像素级建筑物提取,FoVE能有效提高建筑物提取准确率;通过改变预测时切片大小和重叠度,分析其对建筑物提取结果的影响,揭示了FoVE的饱和性。
- 基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
- 作者： 陈凯强 高鑫 闫梦龙 张跃 孙显 来源： 遥感学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 建筑物提取 深度学习 遥感 航空影像
- 描述： 建筑物提取在城市规划等土地利用分析中发挥着重要作用。用于提取建筑物的传统方法通常基于手工特征和分类器,导致精度较低。本文基于编解码结构的卷积神经网络CNN (Convolutional Neural Networks),自主学习多级的和具有区分度的特征来更好地辨识建筑物和背景,实现航空影像中的像素级建筑物提取。该网络由编码子网络和解码子网络两部分组成,编码子网络对输入图像进行空间分辨率压缩,完成特征提取;解码子网络从特征中提升空间分辨率,完成像素级的建筑物提取。此外,本文使用视野增强FoVE (Field-of-View Enhancement)方法减轻边缘现象(切片边缘附近的建筑物提取精度通常低于中心区域附近的精度)的影响,并分别在两个建筑物提取标准数据集上的实验表明,编解码卷积神经网络能有效实现像素级建筑物提取,FoVE能有效提高建筑物提取准确率;通过改变预测时切片大小和重叠度,分析其对建筑物提取结果的影响,揭示了FoVE的饱和性。
- 基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
- 作者： 陈凯强 高鑫 闫梦龙 张跃 孙显 来源： 遥感学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 建筑物提取 深度学习 遥感 航空影像
- 描述： 建筑物提取在城市规划等土地利用分析中发挥着重要作用。用于提取建筑物的传统方法通常基于手工特征和分类器,导致精度较低。本文基于编解码结构的卷积神经网络CNN (Convolutional Neural Networks),自主学习多级的和具有区分度的特征来更好地辨识建筑物和背景,实现航空影像中的像素级建筑物提取。该网络由编码子网络和解码子网络两部分组成,编码子网络对输入图像进行空间分辨率压缩,完成特征提取;解码子网络从特征中提升空间分辨率,完成像素级的建筑物提取。此外,本文使用视野增强FoVE (Field-of-View Enhancement)方法减轻边缘现象(切片边缘附近的建筑物提取精度通常低于中心区域附近的精度)的影响,并分别在两个建筑物提取标准数据集上的实验表明,编解码卷积神经网络能有效实现像素级建筑物提取,FoVE能有效提高建筑物提取准确率;通过改变预测时切片大小和重叠度,分析其对建筑物提取结果的影响,揭示了FoVE的饱和性。
- 结合显著图和深度学习的遥感影像飞机目标识别
- 作者： 刘相云 龚志辉 金飞 杨光 范炜康 来源： 测绘通报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感影像 显著图 多特征融合 飞机目标识别 深度置信网络
- 描述： 为准确快速识别高分辨率遥感影像中的飞机目标,提出了一种结合显著图和深度置信网络(DBN)的飞机目标识别算法。本文首先使用HC(直方图对比度)算法提取遥感影像中的显著目标;然后通过定位连通区域确定候选
- 基于单类分类的航空遥感影像变化检测
- 作者： 薄树奎 荆永菊 来源： 郑州航空工业管理学院学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感影像 单类分类 变化检测 航空影像
- 描述： 航空遥感影像的变化检测在城市规划等领域发挥着重要作用。文章提出一种基于单类分类的变化检测方法，通过对不同时相的航空遥感影像进行单类分类，提取针对该兴趣类别的变化信息。该方法仅需要兴趣类别的训练样本
- 基于单类分类的航空遥感影像变化检测
- 作者： 薄树奎 荆永菊 来源： 郑州航空工业管理学院学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感影像 单类分类 变化检测 航空影像
- 描述： 航空遥感影像的变化检测在城市规划等领域发挥着重要作用。文章提出一种基于单类分类的变化检测方法，通过对不同时相的航空遥感影像进行单类分类，提取针对该兴趣类别的变化信息。该方法仅需要兴趣类别的训练样本
- 基于相关向量机的SAR图像飞机目标分类方法研究
- 作者： 张维坤 叶伟 李国靖 来源： 电子测量技术 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 支持向量机 相关向量机 飞机目标 SAR图像
- 描述： 随着合成孔径雷达(SAR)成像技术的发展,SAR图像的数据处理和图像分类工作近年来成为研究热点。在本文中,将相关向量机(RVM)应用于SAR图像目标分类识别,对3类飞机仿真目标进行分类,从分类正确率、分类时间、泛化能力和鲁棒性方面全面考察其性能。与支持向量机(SVM)相比,相关向量机没有多余的参数调整,核函数不需要满足Mercer条件,可以获得更多的稀疏模型。仿真结果表明,在对3种类型的飞机仿真目标进行分类的情况下,使用RVM方法总体分类性能略高于SVM。