耦合多源地理数据的多分辨率遥感影像场景分类方法研究

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高分辨率遥感影像场景分类近年来已经成为遥感科学领域的一个研究热点,是跨越底层特征与高层语义信息之间语义鸿沟的有效途径。由于高分辨率遥感影像中地物种类繁多、分布复杂且同一地物的不同空间组合也可能代表不同的场景类别,直接基于底层特征进行场景分类不能很好地表达场景语义信息。因此,目前场景分类的代表性方法主要包括基于中层特征的场景分类和基于深度学习的场景分类。针对现有遥感影像场景分类方法存在的局限性,进行了耦合多源地理数据的多分辨率遥感影像场景分类方法研究:(1)在模型层面,针对单一分辨率遥感影像特征表达能
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随着遥感影像获取技术的不断发展,遥感飞机的机型及位置检测成为检测重点。然而,由于其复杂的背景,不同的空间分辨率,姿态和光照变化复杂,导致检测精度不高。此外,本研究中遥感飞机的类内和类间方差都较大,给机型的识别增加了难度。为了提高算法对遥感影像目标的检测精度,本文提出一种基于YOLv4和TripleLoss的目标检测算法,首先运用Sobel算子和Mosaic对数据集扩充和增强;其次,用Triple
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为从作物轮作角度分析华南典型赤红壤农区耕地质量空间差异,针对华南典型赤红壤农区构建作物轮作系统遥感分类体系,基于空间分析、文献支持、野外实地调查、农户访谈与专家知识,建立不同作物轮作系统与耕地质量等级之间的关联关系;基于Sentinel-1与Sentinel-2时间序列遥感数据、利用决策树制图方法,开展作物轮作系统遥感制图,并在不同空间尺度分析耕地质量空间差异与规律。结果表明,作物轮作系统与耕地质
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