【摘 要】
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统计水资源区域面积是了解并保护水资源的前提,也能为水域检测提供支撑。遥感技术飞速发展,使得遥感技术慢慢成为普遍获取地面数据的重要途径。遥感图像具有精度高、面积大、实时性强等优点,所以在遥感图像的动态分析,以及在水资源的应用和探测研究中得到了广泛的应用和发展。利用先进的遥感技术和图像处理技术可以快速有效地获取河流河岸、水域面积等信息,实现河流信息的实时观测。在遥感图像处理工作中首先需先从分割遥感图像
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统计水资源区域面积是了解并保护水资源的前提,也能为水域检测提供支撑。遥感技术飞速发展,使得遥感技术慢慢成为普遍获取地面数据的重要途径。遥感图像具有精度高、面积大、实时性强等优点,所以在遥感图像的动态分析,以及在水资源的应用和探测研究中得到了广泛的应用和发展。利用先进的遥感技术和图像处理技术可以快速有效地获取河流河岸、水域面积等信息,实现河流信息的实时观测。在遥感图像处理工作中首先需先从分割遥感图像中的水体开始,由于模糊聚类比较适用地物复杂的遥感图像处理,所以本文围绕如何更好地利用模糊聚类算法并有效地
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高光谱遥感影像作为一种极为重要的国家战略性信息资源,在生态建设、现代化农业及林业管理以及国防建设众多领域都有着极其广泛的应用。计算机技术和互联网技术的进一步发展,推动着高光谱遥感影像的应用领域向着更深层次不断扩展。与此同时,高光谱遥感影像的完整性正面临前所未有的挑战,不同类型的数据使用者可以更加便捷地对影像内容进行有意或无意的修改,导致影像的应用价值难以被保证。因此,高效可靠的高光谱遥感影像完整性
遥感图像的语义分割是一项非常有应用价值的计算机视觉任务,它的主要目的是给输入图像的每个像素进行分类。由于现实生活对遥感信息有更高的需求,使计算机视觉领域中高分辨率遥感图像语义分割的研究日益活跃,其广泛应用于国土资源监测、道路提取和土地划分等领域。近几年,深度学习在遥感图像语义分割领域中的应用获得了巨大的成功,使其解析遥感图像信息和提取底物特征的速度更快,也在很大程度上提高了处理遥感图像相关任务的准
从寒旱区遥感影像中快速、高效地提取水体信息,对寒旱区水资源调度、灾害预警、生态环境治理等方面意义重大。基于深度学习的寒旱区遥感影像水体提取技术能够高效及时地提取水体信息,实时提供大范围水体语义信息,同时极大地减少了人力与物力成本。但寒旱区地形复杂,山脉河谷较多,其遥感影像易受到山体阴影、干涸河床、植被等影响,同时缺少应用于深度学习网络训练的训练集。因此,如何准确提取水体特征,并对其进行精细化语义分
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