C3通道资源三号遥感影像影阴自动检测下载

weixin_39820835 2020-10-02 08:30:58

针对C3通道对噪声非常敏感,以及现有的基于C3通道遥感图像阴影检测算法引入参数较多问题。该文提出的C3通道高分辨率遥感影像自动检测方法。实验结果表明该算法的准确性高,适应性强,自动化程度高,能较好的减少人工干预。
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详细论述了主要图像分类算法及其C实现丰富实用，对于遥感图像处理学习者用处很大

摘要——随着高分辨率卫星遥感观测技术的快速发展，基于卫星遥感影像的电力塔检测已成为电力智能巡检的关键研究方向。然而，由于复杂背景、目标尺寸小且不均匀等问题，卫星遥感影像中电力塔检测性能仍有待提升。为此，本文首先构建了多场景高分辨率卫星遥感电力塔数据集，进而提出面向高分辨率卫星遥感影像的大选择性核特征融合（LSKF）-YOLO网络。该网络主要由大空间核选择性注意力融合模块和多尺度特征对齐融合（MFAF）结构组成。

对于人工智能与计算机视觉领域的科研人员来说，这个数据集是非常有价值的，因为其采用的数据来源于真实的遥感图像，并且拥有高质量的标注。DeepGlobe Road 数据集中包含了来自 6 个国家的遥感影像，使用像元尺寸为 0.3 米和 0.05 米的两种分辨率进行了测试。深度学习技术在遥感图像处理领域的应用日益广泛，其中包括了许多相关的数据集。本文将介绍一个广泛应用于道路提取的遥感影像数据集——DeepGlobe Road 数据集，并提供相关的代码实现。主要包括数据集的读取、图像预处理和标签预处理。

【超越V8】的遥感图像云区识别系统：融合YOLOv8＆7的C2f改进YOLOv5

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