【摘 要】
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遥感图像地物分类作为遥感影像解译的重要组成部分,可以为城市规划、环境监测等诸多应用提供数据分析基础。近年来,遥感图像数据爆发式增长,并呈现出更高分辨率、更大幅宽的趋势。随着深度学习技术的发展,遥感图像地物分类算法取得了巨大进步。对遥感图像特点、地物分类代表性数据集进行介绍,分析现阶段代表性语义分割算法和遥感图像地物分类算法的优缺点。基于遥感图像特点和语义分割方法的发展趋势,从Transformer
【出 处】
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第十六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集
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遥感图像地物分类作为遥感影像解译的重要组成部分,可以为城市规划、环境监测等诸多应用提供数据分析基础。近年来,遥感图像数据爆发式增长,并呈现出更高分辨率、更大幅宽的趋势。随着深度学习技术的发展,遥感图像地物分类算法取得了巨大进步。对遥感图像特点、地物分类代表性数据集进行介绍,分析现阶段代表性语义分割算法和遥感图像地物分类算法的优缺点。基于遥感图像特点和语义分割方法的发展趋势,从Transformer自注意力机制、网络架构自动化搜索和无监督跨域适应三方面,对遥感图像地物分类技术进行展望。
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