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根据【关键词:卷积神经网络,深度学习,航空高光谱遥感,岩性识别】搜索到相关结果 10 条
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基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
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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
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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
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基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
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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
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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
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基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
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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
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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
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基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
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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
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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
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基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
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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
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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
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基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
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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
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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
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航空高光谱遥感区域成矿背景研究——以甘肃柳园—方山口地区为例
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作者:
刘德长
赵英俊
叶发旺
田丰
邱骏挺
来源:
遥感学报
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
成矿背景
矿产分布规律
航空高光谱遥感
成矿条件和控矿要素
-
描述:
高光谱遥感是当前地质遥感研究的前沿和热点,国内外的相关研究集中在数据处理、矿物填图、模型构建等方面,利用航空高光谱遥感技术进行区域成矿背景的研究较少。然而,要解决好高光谱遥感找矿问题,首先必须研究区
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航空高光谱遥感区域成矿背景研究——以甘肃柳园—方山口地区为例
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作者:
刘德长
赵英俊
叶发旺
田丰
邱骏挺
来源:
遥感学报
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
成矿背景
矿产分布规律
航空高光谱遥感
成矿条件和控矿要素
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描述:
高光谱遥感是当前地质遥感研究的前沿和热点,国内外的相关研究集中在数据处理、矿物填图、模型构建等方面,利用航空高光谱遥感技术进行区域成矿背景的研究较少。然而,要解决好高光谱遥感找矿问题,首先必须研究区
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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
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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
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描述:
的卷积神经网络飞机识别模型,完成变化图斑的类型判别,实现变化飞机的检测。实验结果表明,本文方法在两组数据的正确率分别达到100%和91.89%,均优于对比方法,能实现准确可靠的飞机目标变化检测。
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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
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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
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描述:
的卷积神经网络飞机识别模型,完成变化图斑的类型判别,实现变化飞机的检测。实验结果表明,本文方法在两组数据的正确率分别达到100%和91.89%,均优于对比方法,能实现准确可靠的飞机目标变化检测。