基于多维特征的遥感图像语义分割开集识别算法

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随着全球温室化效应及环境污染的持续加剧,世界各地的极端恶劣气候频发,所引起的自然灾害为人类造成的巨大的经济财产损失。遥感卫星一般运行于地球同步轨道,因此能够提供大尺度、多时相的对地监测信息,已广泛应用于自然灾害的损失评估领域。特别是随着深度学习技术的不断发展,以神经网络为代表的深度学习方法已成功地应用于遥感图像的处理与识别任务。这些方法大多假设模型在训练和测试过程中,每条数据都有唯一确定的类别标签,不包含未知的类别,属于闭集识别问题。然而,由于自然灾害引起的地质、地貌变化种类繁多,且受灾区域的地质构
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近年来成像侦察或对地观测的遥感信息分析已成为一种重要的技术手段,由于光学遥感影像具有获取目标特征详实信息的特点,所以被广泛用于军事情报侦察、智能交通监控等领域的目标检测与识别。对于获取的海量遥感影像,如何从大场景影像中获取感兴趣目标区域,提取目标特征,从而支撑目标检测与识别的应用仍是一个重要研究课题。本文以舰船为典型目标开展了光学遥感影像目标特征分析及检测识别应用研究,主要研究内容与创新工作如下:
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无人机遥感视频目标检测在军事战场侦察、城市突发事件监控、智能交通管理等领域具有广泛应用,基于深度学习神经网络的目标检测已成为视频目标监视的重要方法与关键技术。无人机平台对地观测中视频影像的目标尺度变化大,且存在大量低分辨率小目标,给高精度的视频目标检测带来极大困难,同时多种无人机监测任务还对视频目标检测具有高实时性要求。对此,本文开展了基于深度学习的无人机视频目标实时检测算法研究及其软件系统开发,
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近年来,变化检测已成为地球观测领域的热门研究问题之一,在例如灾情评估、生态环境检测、城市发展规划以及地图修正等各种实际应用中都有着非常重要的作用。所以本文研究利用高分辨率遥感影像快速准确的识别变化信息,对于实际生产生活具有重大的意义。随着航天技术及信息技术的快速发展,遥感影像正在逐渐向高分辨率,高光谱及海量数据的方向发展,这给传统的遥感影像变化检测带来了一些问题。高光谱、高分辨率数据导致对于特定目
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