改进的遥感图像语义分割研究

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:qijisama
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近年来,随着遥感技术的不断发展,遥感图像在城市规划、农业规划及军事训练等领域有着极大的应用前景,对遥感图像的语义分割研究也变得尤为重要。本文提出一种基于改进Deeplabv3的遥感图像语义分割方法,通过改进单一的上采样层,利用主干网络中得到的残差进行多层上采样,保证图像在分辨率上的语义完整;同时,修改ASPP层中4层膨胀卷积的膨胀率,使得网络对小物体分割有更好的效果。实验结果表明:改进的Deeplabv3语义分割算法在自制的数据集上mIou和像素准确率达到了94.92%和98.01%,较原算法分别提
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针对单系统实时精密单点定位受测站位置、信号传播、可用卫星数量影响,导致的定位精度低,收敛间长等问题提出多系统组合定位方式.本文对基于CNES(Centre National d’Etudes Spatiales)播发的SSR (State Space Representation)改正数结合广播星历计算的卫星实时轨道和钟差进行了精度评估.利用自编程序实现了GPS(Global Positionin
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为挖掘高光谱遥感图像的深层光谱特征,获取优化特征空间以提高分类准确率,提出了一种基于视觉词典和复杂网络的高光谱遥感图像分类的光谱特征提取方法。首先,通过改进视觉词典方法,使用K-Means方法计算各类样本的聚类中心作为词典,并计算各待测试样本的光谱像素值与词典光谱向量中相同光谱波段的差值,计算出单个待测样本点的词频直方图。同时,为提升所提取特征关于像素点波段之间关联的表达,引入复杂网络理论,将样本
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国家公园的土地覆盖分类对于掌握自然资源现状、查明存在的生态安全威胁并快速应对具有基础性数据支撑作用。本文基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台,结合哨兵(Sentinel)主被动遥感数据及其导出的光谱指数、纹理特征和地形特征,分别采用基于像元的随机森林(random forest,RF)算法和面向对象的简单非迭代聚类(simple non-iterative clu
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