【摘 要】
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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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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 Loss代替原有的分类损失函数来提高分类精度,最后通过实验验证本算法的有效性和准确性。
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从高分辨率遥感图像中提取道路是一项重要而又具有挑战性的计算机视觉任务。在训练的过程中,针对正负样本不平衡的问题(图像中的道路面积远小于背景区域的面积),在分类损失函数softmax损失函数的基础上参考arcface设计一种损失函数ArcAction,以在超球面上强制实现类内紧凑性和类间差异,期望通过减小样本与地面真值中心之间的角度/ 弧度,来提高类内紧致性和增加不同中心之间的角度/弧度来增强类间差
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遥感图像融合的目的是得到空间分辨率与全色影像相似、光谱分辨率与多光谱影像相似的高分辨率多光谱影像,而空间分辨率与光谱分辨率互为一对"矛盾",因此得到高空间分辨率与高光谱保真度的融合影像可以大大提高遥感数据的应用效能。基于Pansharp模型,利用IHS变换计算模拟全色影像的遥感影像融合方法可提高融合图像的色彩保真度,解决了空间信息融入度不够与光谱畸变的问题,通过高分多模卫星数据对不同融合方法进行对
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真实性检验是近年来定量遥感领域研究的热点和难点。近年来,我国在真实性检验理论研究、标准规范制定和场网建设方面均取得了巨大的进步。目前,真实性检验技术系统尚不成熟,各环节缺乏有效的组织和对接,缺少高质量且具备业务化运行的真实性检验场网体系。根据当前国内外的研究现状,结合近年来的相关工作积累,给出了真实性检验的概念和内涵,在此基础上,提出了一个真实性检验总体架构,并对各部分的组成、技术体系、存在的问题