Remote-Sensing-Image-Classification：深度学习助力遥感图像分类

Remote-Sensing-Image-Classification：深度学习助力遥感图像分类

Remote-Sensing-Image-Classification Remote sensing image classification based on deep learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/remo/Remote-Sensing-Image-Classification

遥感图像分类是遥感应用中的关键环节，它在资源调查、环境监测、城市规划等领域具有重要作用。今天，我将为您介绍一个开源项目——Remote-Sensing-Image-Classification，该项目基于深度学习算法，能够高效地进行遥感图像分类。

项目介绍

Remote-Sensing-Image-Classification 项目是一个专注于遥感图像分类的开源项目。它使用深度学习技术，通过分割图像、生成训练样本、训练网络，并利用对象基础的后分类精细化策略，实现对遥感图像的精确分类。

项目技术分析

该项目采用当前流行的深度学习框架 PyTorch 和 Keras（基于 TensorFlow 后端）进行实现。在技术架构上，项目主要包括以下几个环节：

1. 图像分割：将图像分割成多个对象。
2. 训练样本生成：根据分割的对象生成训练样本。
3. 网络训练：使用训练样本训练深度神经网络。
4. 图像预测：利用训练好的网络对整个图像进行预测。
5. 后分类精细化：采用对象基础的后分类精细化策略，对分类结果进行优化。

在项目实现中，使用了多种深度学习网络，包括：

• Wide Contextual Residual Network (WCRN)
• Double Branch Multi Attention Mechanism Network (DBMA)
• Residual Network with Average Pooling (ResNet99_avg)
• Residual Network (ResNet99)
• Deep Contextual CNN (DCCNN)

项目技术应用场景

Remote-Sensing-Image-Classification 项目适用于多种遥感图像分类场景，如：

• 土地利用和土地覆盖映射
• 环境监测
• 农业作物分类
• 城市规划
• 灾害评估

项目特点

1. 多网络支持：项目支持多种深度学习网络，用户可以根据具体需求选择合适的网络模型。

2. 灵活性：项目允许用户自定义图像的裁剪方式，适应不同大小图像的处理。

3. 性能优化：项目提供了多种网络性能比较，用户可以根据性能指标选择最优网络。

4. 易于使用：项目提供了详细的示例代码和文档，用户可以快速上手。

5. 开放源代码：项目完全开源，用户可以自由修改和扩展。

以下是项目的性能对比表：

| 网络 | 训练时间（秒） | 测试时间（秒） | OA（%） | | ---------- | -------------- | -------------- | ------- | | WCRN | 9 | 13 | 72.77 | | DBMA | 77 | 133 | 74.93 | | ResNet99 | 11 | 22 | 62.47 | | ResNet99_avg | 10 | 19 | 74.50 | | DCCNN | 18 | 16 | 65.51 |

从上表中可以看出，不同网络在训练时间和测试时间上有所不同，OA（总体精度）也有所差异，用户可以根据具体需求进行选择。

总结而言，Remote-Sensing-Image-Classification 项目是一个功能强大、应用广泛的遥感图像分类工具。无论是学术研究还是实际应用，该项目都能提供有效的支持。如果您正在寻找一个高效可靠的遥感图像分类解决方案，Remote-Sensing-Image-Classification 项目值得一试。

Remote-Sensing-Image-Classification Remote sensing image classification based on deep learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/remo/Remote-Sensing-Image-Classification