6、合成孔径雷达（SAR）图像的深度学习变化检测方法

最新推荐文章于 2025-11-24 19:11:26 发布
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分类专栏： SAR数据与深度学习融合 文章标签： 合成孔径雷达 SAR图像 深度学习
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合成孔径雷达（SAR）图像的深度学习变化检测方法

1. 评估指标与数据处理

在SAR图像变化检测中，常用的评估指标有灵敏度（TP/(TP + FN)）和特异度（TN/(TN + FP)）。对于L’Aquila数据集，会考虑正确检测、漏检和误检的变化建筑物数量。通过变化图将变化像素聚类为两类：后向散射增量（ϵ+）和减量（ϵ - ），利用基于模糊的策略来确定新建筑物和被破坏的建筑物。

2. 实验一：分析不同层数的CAE对性能的影响

本实验通过改变卷积自编码器（CAE）的深度，观察变化检测（CD）性能，旨在找到生成信息丰富的特征图和保留空间信息之间的最佳平衡。
- Brumadinho数据集 ：使用L = 8层的CAE时，方法性能最佳。与L = 2、4、6的选项相比，在真实检测的变化区域和虚警（FAs）方面表现更优。具体数据如下表所示：
| L | FA | MA | TP | OE | Sensitivity | Specificity |
| — | — | — | — | — | — | — |
| 2 | 2.32% | 83.64% | 4648 | 9.88% | 16.36% | 97.68% |
| 4 | 2.25% | 81.66% | 5212 | 9.63% | 18.34% | 97.65% |
| 6 | 2.06% | 80.47% | 5549 | 9.35% | 19.53% | 97.94% |
| 8 | 1.96% | 66.47% | 9527 | 7.96% | 33.53% | 98.04% |

从定性结果也能看出，从L

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基于深度学习的合成孔径雷达自聚焦
zhiliu的专栏
11-29 4467
本文全面介绍合成孔径雷达自聚焦概念和方法
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)
qq_53880982的博客
07-02 635
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)是一种主动式微波遥感成像雷达，通过发射相干电磁波照射地表，再接收地表目标的散射回波来获取图像[SAR弥补了光学成像的不足，可提供全天时、全天候的图像采集能力。SAR广泛应用于军事侦察、灾害监测、环境观测、农业管理等领域。
采用深度学习方法进行图像分类和分割 对SAR（合成孔径雷达）海冰语义分割数据集进行预处理、模型选择与训练 哨兵一号 Sentinel-1 ALOS
2401_88440984的博客
01-25 1099
采用深度学习方法进行图像分类和分割 对SAR（合成孔径雷达）海冰语义分割数据集进行预处理、模型选择与训练 哨兵一号 Sentinel-1 ALOS
4、合成孔径雷达（SAR）图像变化检测方法综述
q9r0s的博客
09-03 51
本文综述了合成孔径雷达（SAR）图像变化检测的多种方法，涵盖基本算子法、多尺度变化检测、基于模糊规则的建筑物变化检测以及多种无监督深度学习方法。详细介绍了各类方法的原理、流程及优缺点，并对比分析了适用场景。文章还探讨了实际应用中的选择建议与未来发展趋势，如深度学习融合、多源数据协同和检测流程智能化，旨在为SAR变化检测领域的研究与应用提供系统性参考。
合成孔径雷达影像（SAR图像）变化检测深度学习研究方法
Lil Wing
03-06 8612
本文是对一些利用了深度学习方法进行SAR影像变化检测的论文的解读，下列是所解读的论文的名称、论文地址和代码地址： 1. Automatic Change Detection in Synthetic Aperture Radar Images Based on PCANet, IEEE GRSL 2016. http://fenggao-file.stor.sinaapp.com/2016_CD_GaborPCANet.pdf https://github.com/summitgao/SAR_Change
1、合成孔径雷达（SAR）数据应用：深度学习助力端到端自动目标识别
jupyter5notebook的博客
08-04 67
本文探讨了合成孔径雷达（SAR）数据在自动目标识别（ATR）中的应用，重点介绍了结合传统算法与深度学习技术的端到端解决方案。由于SAR图像的复杂性和传统方法的局限性，引入深度学习方法可以有效提升目标检测、方向估计和分类的准确性。文章还讨论了使用合成训练数据的优势，以及如何避免因数据集相似度过高导致的性能高估问题。
21、合成孔径雷达图像变化检测与脑电信号分类技术解析
tree8的博客
09-30 26
本文探讨了基于改进高斯对数比与卷积神经网络（CNN）的合成孔径雷达（SAR）图像变化检测技术，以及基于CNN的视觉诱发脑电图（EEG）信号分类模型。SAR技术通过预分类、样本选择与CNN训练实现高精度变化检测，在Bern和旧金山数据集上表现出优异的整体性能；EEG分类模型无需手动特征提取，自动学习频谱图特征，平均准确率达91.29%。两项技术分别在自然灾害监测、城市发展分析及脑机接口、认知科学研究中具有广泛应用前景，并朝着多源融合、实时处理与模型优化方向发展。
3、深度学习在合成孔径雷达自动目标识别与变化检测中的应用
jupyter5notebook的博客
08-06 30
本博客探讨了深度学习在合成孔径雷达（SAR）自动目标识别（ATR）和变化检测（CD）中的应用。在ATR领域，通过与模板匹配算法的对比，展示了深度学习算法在分类准确率上的显著提升。在CD领域，提出了一种基于卷积自动编码器（CAE）的无监督方法，能够自动学习空间上下文特征，并提取更具信息性的多尺度特征图，从而提高变化检测的准确性。实验结果表明，该方法在各项评估指标上均优于传统方法，同时减少了对大量标记数据的依赖。未来，深度学习在SAR数据处理领域具有广阔的应用前景，包括更复杂模型的开发、多模态数据融合以及实时处
9、合成孔径雷达图像导航与飞机检测技术解析
jupyter5notebook的博客
08-12 48
本文探讨了合成孔径雷达（SAR）图像在导航和飞机检测任务中的应用。通过构建基于连体神经网络的深度学习模型，结合对比损失和三元组损失函数，实现了SAR图像的高效检索与导航。同时，针对飞机检测面临的尺度异质性、复杂背景干扰和斑点噪声等挑战，评估了六种深度神经网络的性能。实验结果表明，该方法具有良好的可扩展性和准确性，为SAR图像在导航和目标检测领域的应用提供了重要参考。
鱼类识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
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2301_78372746的博客
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鱼类识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过收集了包括‘墨鱼’、‘多宝鱼’、‘带鱼’、‘石斑鱼’等在内的30种鱼类图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
【Python TensorFlow】 TCN-LSTM时间序列卷积长短期记忆神经网络时序预测算法（附代码）
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本文提出了一种结合时间卷积网络(TCN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合预测算法(TCN-LSTM)，用于解决传统时间序列预测方法在捕捉长期依赖和局部特征方面的不足。该算法利用TCN的并行计算能力和LSTM的序列建模优势，通过五步流程实现：数据准备、预处理、网络构建、模型训练和评估。代码示例展示了数据读取、特征提取、归一化处理及模型训练过程，支持多种输入输出模式。实验结果表明，该混合模型能有效提升时序预测性能，适用于电力负荷、风电场功率等多种应用场景。
快速上手大模型：深度学习9（池化层、卷积神经网络1）
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本文介绍了卷积神经网络的关键技术和经典模型。主要内容包括：1）池化层的作用与实现（最大/平均池化）；2）经典CNN模型（LeNet、AlexNet、VGG、NiN）的原理与代码实现，重点分析了AlexNet的架构改进（ReLU、Dropout、数据增强）和VGG的深层结构；3）计算机硬件配置查询方法（CPU、内存、GPU等），为模型训练提供硬件支持。文章提供了详细的PyTorch代码示例，涵盖网络构建、数据预处理和训练过程，并针对训练中的OOM问题给出了解决方案建议。
Python模型优化实战：深度学习加速与压缩技巧
我是 二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~
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深度学习之基于paddle的多机训练资源配置
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实际应用时，常会遇到更加复杂的机器学习或深度学习任务，需要运算速度更高的硬件（如GPU、NPU），甚至同时使用多个机器共同训练一个任务（多卡训练和多机训练）
人工智能、机器学习与深度学习：从概念到实践
已掌握java全栈，简单的java项目逻辑。目前正在学习鸿蒙开发，有兴趣的小伙伴可以一起学习！！！
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今天开始去探索ai的路程，带领大家实现从0到1的探索之路！！！ 在当今科技浪潮中，“人工智能”（Artificial Intelligence, AI）已成为家喻户晓的热词。然而，很多人对“AI”“机器学习”（Machine Learning, ML）和“深度学习”（Deep Learning, DL）之间的关系感到困惑。它们究竟是同一事物的不同叫法，还是层层递进的技术体系？本文将用通俗语言厘清三者的关系，并通过经典案例帮助你建立清晰的认知框架。
交通标志识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
2301_78372746的博客
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交通标志识别系统，本项目基于TensorFlow框架，构建了一套完整的交通标志识别系统。系统采用卷积神经网络（CNN）算法，针对40种常见交通标志（包括“停车避让”“减速让行”“限速15千米”“注意行人”“禁止左转弯”等）构建数据集，通过多轮迭代训练，最终获得高精度识别模型，并实现了基于Web的可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。
深度学习31问
qq_51780315的博客
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本文系统梳理了Transformer模型的核心知识点，分为七大板块：基础核心问题、基础组件、基础概念、评估基础、训练基础、模型应用和工程实践。内容涵盖模型架构（Encoder-Decoder结构、自注意力机制）、关键组件（前馈神经网络、Layer Normalization）、训练评估方法（预训练目标、困惑度计算）、应用技巧（温度参数调节）以及工程优化方案（显存不足处理）。这些问题涉及Transformer的核心机制、实现细节和实际应用，为深入理解这一主流模型架构提供了全面的知识框架。
深度学习常用模型
西北连天一片云,乌鸦落在凤凰群
11-24 297
本文通过五个比喻生动介绍了五种典型CNN模型的特点：1）LeNet是基础入门模型，仅能识别简单图像；2）VGGNet采用深度结构实现高精度但计算量大；3）ResNet通过残差连接解决网络退化问题，性能更优；4）MobileNet专为移动端优化，平衡精度与效率；5）ViT突破传统局部感知方式，采用全局注意力机制实现突破性进展。最后给出了各模型适用场景建议：LeNet/VGG适合教学演示，ResNet是通用首选，MobileNet适合移动端，ViT则需强大计算支持。
水果识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
2301_78372746的博客
11-21 1705
水果识别系统，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了10种常见的水果数据集（‘哈密瓜’, ‘椰子’, ‘樱桃’, ‘火龙果’, ‘猕猴桃’, ‘红苹果’, ‘芒果’, ‘葡萄’, ‘西瓜’, ‘香蕉’），对其进行多轮迭代训练，最后得到了一个精度较高的模型，并搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。
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