3DCNN用于土地覆被分类以及earthpy用于处理遥感影像数据

最新推荐文章于 2024-04-07 21:05:37 发布

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本文探讨了如何利用3DCNN技术对卫星影像进行土地覆被分类，并结合EarthPy库解析和处理遥感数据，以提升精度和效率。案例研究基于Sundarbans_data数据集进行。

3DCNN用于土地覆被分类以及earthpy用于处理遥感影像数据

示例：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/356504779
其中的数据：https://github.com/syamkakarla98/Satellite_Imagery_Analysis/tree/main/Data/sundarbans_data

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【视频教程】基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

weixin_60784949的博客

09-14

714

未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。深度卷积网络采用“端对端”的特征学习，通过多层处理机制揭示隐藏于数据中的非线性特征，能够从大量训练集中自动学习全局特征（这种特征被称为“学习特征”），是其在遥感影像自动目标识别取得成功的重要原因，也标志特征模型从手工特征向学习特征转变。本课程采用线上辅导，上机实操教学方式，使广大学者能够掌握卷积神经网络背后的数学模型和计算机算法，熟练利用TensorFlow为基础的遥感影像地物分类，遥感图像目标检测，以及遥感图像目标分割等应用。

基于卷积神经网络的高光谱分类（1D、2D、3D-CNN）

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qq_45047246的博客

01-01

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基于卷积神经网络的高光谱分类（1D、2D、3D-CNN）含代码

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遥感landsat 影像地物分类，基于CNN深度学习的方法.zip

04-07

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型，它在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域都有广泛应用。CNN的核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟，尤其是大脑皮层中视觉信息处理的方式，其主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。以下是CNN技术的详细介绍： ### **1. 局部感知与卷积操作** **卷积层**是CNN的基本构建块，它通过使用一组可学习的滤波器（或称为卷积核）对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动（卷积），并以局部区域（感受野）内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和，生成一个输出值。这一过程强调了局部特征的重要性，因为每个滤波器仅对一小部分相邻像素进行响应，从而能够捕获图像中的边缘、纹理、颜色分布等局部特征。 ### **2. 权重共享** 在CNN中，同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重（参数）。这意味着，无论滤波器在图像的哪个位置应用，它都使用相同的参数集来提取特征。这种权重共享显著减少了模型所需的参数数量，增强了模型的泛化能力，并且体现了对图像平移不变性的内在假设，即相同的特征（如特定形状或纹理）不论出现在图像的哪个位置，都应由相同的滤波器识别。 ### **3. 池化操作** **池化层**通常紧随卷积层之后，用于进一步降低数据维度并引入一定的空间不变性。常见的池化方法有最大池化和平均池化，它们分别取局部区域的最大值或平均值作为输出。池化操作可以减少模型对微小位置变化的敏感度，同时保留重要的全局或局部特征。 ### **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起，形成深度网络结构。随着网络深度的增加，每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征。底层可能识别边缘、角点等低级特征，中间层识别纹理、部件等中级特征，而高层可能识别整个对象或场景等高级语义特征。这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络能够学习复杂的决策边界。为了防止过拟合，CNN常采用正则化技术，如L2正则化（权重衰减）来约束模型复杂度，以及Dropout技术，在训练过程中随机丢弃一部分神经元的输出，以增强模型的泛化性能。 ### **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大的应用价值，包括但不限于： - **图像分类**：如识别图像中的物体类别（猫、狗、车等）。 - **目标检测**：在图像中定位并标注出特定对象的位置及类别。 - **语义分割**：对图像中的每个像素进行分类，确定其所属的对象或背景类别。 - **人脸识别**：识别或验证个体身份。 - **图像生成**：通过如生成对抗网络（GANs）等技术创建新的、逼真的图像。 - **医学影像分析**：如肿瘤检测、疾病诊断等。 - **自然语言处理**：如文本分类、情感分析、词性标注等，尽管这些任务通常结合其他类型的网络结构（如循环神经网络）。 ### **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代，但其影响力在硬件加速（如GPU）和大规模数据集（如ImageNet）出现后才真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别，而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构在图像识别竞赛中取得突破性成果，推动了CNN技术的快速发展。如今，CNN已经成为深度学习图像处理领域的基石，并持续创新，如引入注意力机制、残差学习、深度可分离卷积等先进思想。综上所述，卷积神经网络通过其独特的局部感知、权重共享、多层级抽象等特性，高效地从图像数据中提取特征并进行学习，已成为解决图像和视频处理任务不可或缺的工具，并在众多实际应用中取得了卓越的效果。

CNN做遥感图像目标识别完整代码

08-17

提供了一套完整的方案，包括图像处理和图像识别，可以拿来尝试并fine tune一下

农林业遥感图像分类研究

qq_35348556的博客

03-31

5900

遥感图像处理是数字图像处理技术中的一个重要组成部分，长期以来被广泛应用于农林业的遥感测绘，防灾减灾等领域。本文旨在通过深度学习技术从遥感影像中分类出农田和林业地块。手工从遥感图像中分类出农田和林业区域分类虽然准确但是效率低下，并且很多采用传统图像分割技术的方法泛化性能差，不适合场景复杂的遥感图像。经实践证明，使用深度学习技术在各种计算机视觉任务中都取得了良好的效果，因此本文首先使用先进的深度学习框...

【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的动态世界土地覆被分类：区域兴趣范围内的地表覆盖制图与GeoTIFF数据导出方法

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10-08

内容概要：本文介绍了如何使用Google Earth Engine（GEE）平台获取并处理Dynamic World土地覆被数据的完整流程。首先定义研究区域（ROI），可通过地图工具绘制或设置经纬度边界；接着设定时间范围，加载指定时间段内...

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遥感影像变化监测matlab代码-CCDC:使用所有可用Landsat数据开发的用于土地覆被的连续变化检测和分类（CCDC）的算法

05-21

使用所有可用Landsat数据开发的用于土地覆被的连续变化检测和分类（CCDC）的算法。如有任何疑问，请联系康涅狄格大学自然资源与环境系的Zhe Zhu（）。 CCDC软件现已在线可用！用于更改检测软件的最新13.01 CCDC...

【地理信息系统】基于Google Earth Engine的土地利用与覆被分类：1995年影像处理及面积统计脚本实现

06-25

首先定义了研究区域（AOI），接着准备并处理了1995年Landsat 5卫星影像数据，包括云掩膜处理和波段选择等预处理步骤。然后，将不同类型的训练样本（如水体、居住区、密集植被、低植被、裸土）合并，训练了一个随机...

机器学习算法在高分辨率遥感影像土地覆被分类中的对比分析.pdf

09-24

本文主要探讨了机器学习算法在高分辨率遥感影像土地覆被分类中的应用和对比分析。在高分辨率遥感影像分析中，机器学习算法已经成为解决大数据量、复杂信息处理的关键技术。传统的目视解译方法效率低，而机器学习分类...

基于CNN深度学习的遥感landsat影像地物分类算法python完整源码.zip

03-29

【资源说明】 1、该资源内项目代码都是经过测试运行成功，功能正常的情况下才上传的，请放心下载使用。 2、适用人群：主要针对计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、数学、电子信息等)的同学或企业员工下载使用，具有较高的学习借鉴价值。 3、不仅适合小白学习实战练习，也可作为大作业、课程设计、毕设项目、初期项目立项演示等，欢迎下载，互相学习，共同进步！

Hyperspectral image classification using CNN with spectral and spatial features integration

qq_44577105的博客

08-16

575

基于光谱和空间特征融合的CNN高光谱图像分类 Abstract 高光谱图像分类是一项非常重要的任务，在遥感领域有着广泛的应用。近年来提出了许多方法。其中，基于卷积神经网络（CNN）的算法表现出更高的性能。但这些算法需要较高的计算能力和存储容量。提出了一种基于数据归一化和CNN的遥感高光谱图像分类方法。HSI数据首先通过保留完整信息来减少其标量值来标准化。然后，分别利用概率主成分分析（PPCA）和Gabor滤波提取光谱和空间信息。此外，光谱和空间信息被集成以形成融合特征。最后使用简单设计的CNN框架完成分类任

使用 Python 进行基于对象的土地利用分类

gis收藏家的博客

03-10

2143

基于对象的图像分析 (OBIA) 通过实施图像分割算法将像素组组合成对象（片段），从而减少图像中的信息量，从而提高处理效率。具体来说，我将演示基于地理对象的图像分析 (GeOBIA) 的过程，分 5 个步骤执行监督土地覆盖分类。第一个图像中的片段（快移）不能很好地捕捉图像中的特征。在第二幅图像中，SLIC 算法的分段更好地遵循图像特征的边界。图像中的特征可能通过不同的算法或不同的算法参数来最好地表示。我们将每个测试片段中的所有像素与相应预测片段中的所有像素进行比较。将每个训练观察与相应的图像片段相关联。

eda 数据分析_使用Earthpy在卫星图像上进行探索性数据分析eda

weixin_26739079的博客

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eda 数据分析中级指南(Intermediate Guide) 目录(Table of Contents) Introduction to Satellite Imagery卫星影像导论Installation安装How to Download Satellite Images如何下载卫星图像Exploratory Data Analysis(EDA) on Satellite Images卫星...

CNN算法实现图像分类

weixin_46287760的博客

06-01

4595

本文涵盖两个主题：了解CNN模型的基本概念、使用Fashion-MNIST数据集实时实现CNN模型；

PyTorch深度学习：遥感影像地物分类的高效工具

glldxh的博客

03-22

733

我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估中。最近借助深度学习方法，基于卷积神经网络的遥感影像自动地物识别取得了令人印象深刻的结果。

BiseNet实现遥感影像地物分类

weixin_44095417的博客

12-04

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而上下文路径则具有较大的感受野，可以捕获更多的上下文信息并生成低分辨率的特征图。遥感地物分类通过对遥感图像中的地物进行准确识别和分类，为资源管理、环境保护、城市规划、灾害监测等领域提供重要信息，有助于实现精细化管理和科学决策，提升社会治理和经济发展水平。下面是一些数据集示例。它具有双边分割的特点，可以同时处理空间信息和上下文信息，从而实现高效、准确的图像分割。在BiseNet中，还有一些关键的技术和设计，如轻量级模型设计、注意力机制、特征融合等，这些技术和设计可以进一步提升网络的性能和效率。

【图像分类】基于BP神经网络的遥感图像分类（含各地物面积）附Matlab代码

m0_60703264的博客

04-07

1139

遥感图像分类是遥感图像处理中的重要任务，其目的是将遥感图像中的像素点归类到不同的地物类别中。传统的遥感图像分类方法主要基于统计特征，如最大似然法、支持向量机等。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于深度神经网络的遥感图像分类方法取得了显著的进展。BP神经网络（反向传播神经网络）是一种多层前馈神经网络，它通过反向传播算法来调整网络权重，从而使网络能够学习输入数据与输出数据的映射关系。BP神经网络具有强大的非线性拟合能力，可以处理复杂的数据模式。

深度学习代码源码项目90个分享

z5645654的博客

06-19

917

083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型。目标检测一般是yolov3、yolov4、yolov5、yolox、PSPnet、faster_rcnn、SDD等。016基于CNN卷积网络的人脸识别打卡签到_resnet_mobilenet_efficientnet等。