遥感场景分类相关论文
目的 卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）在遥感场景图像分类中广泛应用，但缺乏训练数据依然是不容忽视的问题。小样本......
小样本学习旨在利用非常少的监督信息识别出新的类别，由于忽视了样本之间的关联信息，现有的小样本分类方法用于遥感图像小样本分类时......
遥感场景分类作为空间分析的重要基石,从基于像素或对象的早期方法到基于深度学习的方法。遥感场景分类已经可以有效地获得高层语......
随着先进遥感技术的迅猛发展,大量高分辨率遥感图像被应用于自然灾害监测、城市规划、生态环境评估等领域。广泛的应用迫切需要对......
机器学习方法在高分辨率遥感图像场景分类任务中已经得到大规模应用,但当前研究主要围绕数据特征和神经网络结构展开,极少提及神经......
针对遥感场景图像中复杂背景以及类内多样性和类间相似性影响场景分类性能的问题,提出一种基于有监督对比学习的遥感场景分类方法......
基于深度神经网络的多源图像内容自动分析与目标识别方法近年来不断取得新的突破,并逐步在智能安防、医疗影像辅助诊断和自动驾驶......
随着卫星传感技术的迅速发展,获取到的遥感图像的分辨率越来越高。如何在高分辨率遥感图像中提取有价值的信息是一项巨大的挑战,其......
随着全球对地观测系统的不断发展、完善,地球空间信息的获取已经进入了“三高”(高空间分辨率、高光谱分辨率和髙时间分辨率)和“......
针对遥感图像场景零样本分类算法中的空间类结构不一致以及域偏移问题,提出基于Sammon嵌入和谱聚类方法结合的直推式遥感图像场景......
通过大脑对外界环境感知的神经结构与认知功能的相关研究,构建仿脑的媒体神经认知计算(multimedia neural cognitive computing,MN......
利用不同图像特征之间的互补性,可提升遥感场景零样本分类性能。将图像特征的融合与零样本分类结合,提出一种基于图像特征融合的遥......
