高分辨率遥感影像的目标检测与识别
基于高分辨率遥感影像的地物提取方法
基于高分辨率遥感影像的地物提取方法地物提取是遥感技术在GIS领域中非常重要的应用之一。
基于高分辨率遥感影像的地物提取方法，通过对地物特征进行分析和分类，可以准确地提取出影像中的不同地物类型，为城市规划、环境监测、资源管理等提供有力的支持和指导。
本文将探讨几种常见的基于高分辨率遥感影像的地物提取方法，分别是数学形态学方法、目标检测方法和深度学习方法。
1. 数学形态学方法数学形态学是一种基于形状和结构的图像处理方法。
在地物提取中，数学形态学方法可以通过对图像进行形态学滤波、重建和形态学变换来实现地物的提取。
其中，形态学滤波可以去除噪声和平滑图像，形态学重建可以将图像中的目标进行填充和重建，形态学变换则可以将地物与背景进行分离。
数学形态学方法在处理遥感影像时，能够有效地提取出不同颜色、形状和大小的地物，具有较好的鲁棒性和稳定性。
2. 目标检测方法目标检测是一种通过分析图像中的目标特征，将其与背景区分开的方法。
在地物提取中，目标检测方法可以根据地物的纹理、形状、颜色等特征，通过采用阈值分割、边缘检测等算法来提取地物。
常见的目标检测方法包括K-means聚类算法、SVM分类器、随机森林等。
这些方法能够对遥感影像中的不同地物类型进行分类和提取，但对于复杂的地物类型和背景干扰较多的情况，提取效果有一定的限制。
3. 深度学习方法深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，近年来在遥感影像处理中得到广泛应用。
深度学习方法可以通过构建卷积神经网络（CNN）来实现地物的提取。
通过训练大量的遥感影像数据，使得神经网络能够自动学习地物的特征和规律，从而实现地物的准确提取。
相比于传统的方法，深度学习方法具有更高的准确率和鲁棒性，可以提取出更复杂、细节更丰富的地物。
综上所述，基于高分辨率遥感影像的地物提取方法包括数学形态学方法、目标检测方法和深度学习方法。
在实际应用中，可以根据具体的需求和数据特点选择适合的方法进行地物提取。
数学形态学方法具有较好的鲁棒性和稳定性，在处理简单地物时效果较好。
基于深度学习的高分辨率星载遥感影像目标检测综述
基于深度学习的高分辨率星载遥感影像目标检测综述
邵文昭;张文新;张书强;王晓辉
【期刊名称】《邯郸职业技术学院学报》
【年(卷),期】2022(35)4
【摘要】高分辨率星载遥感成像是对地观测的重要手段,按照成像原理,高分辨率星载遥感大致包括可见光遥感、热红外遥感、SAR遥感等。
随着人工智能技术的发展,卷积神经网络、生成式对抗网络等深度学习算法被广泛应用于遥感影像分析。
对遥感影像分析而言,主要任务之一是目标检测。
目前,Faster RCNN、SSD、Retina Net等计算机视觉领域的深度学习目标检测算法已经广泛应用于遥感目标检测领域,并大幅提高了检测准确率。
与传统目标检测算法相比,基于深度学习的目标检测算法有着检测准确率高的优势,同时有着检测速度慢、可解释性差的劣势。
由于基于深度学习的目标检测算法在检测准确度上的优势,其在遥感影像解译领域有着广阔的应用前景。
【总页数】5页(P34-37)
【作者】邵文昭;张文新;张书强;王晓辉
【作者单位】邯郸职业技术学院软件与大数据系
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于多尺度形变特征卷积网络的高分辨率遥感影像目标检测
2.高分辨率遥感影像目标检测方法综述
3.基于深度学习和遥感影像的松材线虫病疫松树目标检测
4.基于深度学习的遥感影像目标检测系统设计
5.一种基于深度学习的光学遥感影像在轨目标检测方法
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使用遥感影像进行地物分类与识别的指南
使用遥感影像进行地物分类与识别的指南遥感影像是一种重要的工具，可以用于进行地物分类与识别。
利用遥感影像，我们可以获取大范围、高分辨率的地表信息，并通过分类与识别方法，将这些信息转化为实用的地理数据，为城市规划、环境监测、农业生产等提供支持。
本文将为大家提供一份使用遥感影像进行地物分类与识别的指南，帮助读者了解和掌握相关知识。
一、遥感影像的基本原理遥感影像是通过航空或卫星平台获取的地球表面信息。
它利用电磁波的传感器对地物反射、散射或发射的电磁辐射进行感测，再将其转化为数字数据，并以图像的形式呈现。
遥感影像的分辨率、波段组合、传感器类型等特征决定其在地物分类与识别中的应用效果。
二、地物分类的基本方法地物分类是将遥感影像中的像元划分为不同的类别或类别组合，常用的分类方法包括基于光谱信息的无监督分类、监督分类和半监督分类。
在进行地物分类时，可以结合地物的形态、纹理、空间关系等辅助信息，提高分类的准确性。
三、地物特征提取地物特征提取是地物识别的基础，主要通过计算各类别地物在遥感影像中的特征参数，例如光谱特征、纹理特征、形态特征等。
其中，光谱特征是最常用的特征之一，通过计算不同波段间的反射率或辐射率可以表征不同地物的光谱响应特征。
四、地物识别的算法地物识别是在地物分类的基础上，进一步识别遥感影像中的具体地物对象。
常用的地物识别算法包括目标检测、图像分割和目标识别等。
目标检测是指在遥感影像中自动寻找与已知目标相似的地物，图像分割则是将影像分割为一系列不同的区域或像素块，目标识别则是在分割的基础上，对地物对象进行进一步的精确识别。
五、地物分类与识别的案例应用地物分类与识别在各个领域都有着重要的应用，以下简要介绍几个常见的案例应用。
1. 城市规划：通过对遥感影像中建筑物、道路、绿地等地物的分类与识别，可以为城市规划提供基础数据，帮助了解城市的空间分布情况和发展趋势。
2. 环境监测：利用遥感影像对森林、湖泊、湿地等自然环境进行分类与识别，可以实时监测环境变化，帮助保护生态环境，并提供资源管理决策支持。
无人机遥感影像中的目标识别与跟踪算法研究
无人机遥感影像中的目标识别与跟踪算法研究目标识别与跟踪是无人机遥感应用的重要方面之一。
随着无人机技术的迅猛发展和应用范围的扩大，目标识别与跟踪算法的研究也日益受到重视。
本文将重点探讨无人机遥感影像中的目标识别与跟踪算法，介绍常见的算法方法，并分析其应用现状与未来发展趋势。
一、目标识别算法1. 特征提取算法特征提取算法是目标识别的重要基础。
常用的特征提取算法包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）、HOG （方向梯度直方图）等。
这些算法通过提取目标区域的独特特征，实现对目标的精确识别。
特征提取算法在无人机遥感影像中的目标识别中具有广泛应用。
2. 目标检测算法在目标识别中，目标检测是关键步骤。
常用的目标检测算法有基于模板匹配、基于概率图模型、基于深度学习的方法等。
这些算法通过分析图像中的像素点特征以及目标的空间关系，实现对目标的快速检测和定位。
随着深度学习算法的发展，目标检测算法在无人机遥感影像中的应用效果逐渐提升。
3. 目标分类算法目标分类算法是指将目标进行分类，根据其属性和特征进行判断和归类。
常用的目标分类算法有支持向量机、K近邻算法、决策树等。
通过对目标特征进行学习和训练，实现对无人机遥感影像中不同类型目标的准确分类。
目标分类算法在军事侦察、环境监测等领域有着重要的应用。
二、目标跟踪算法1. 基于单目标跟踪的算法基于单目标跟踪的算法主要是针对无人机遥感影像中的单个目标进行跟踪。
常用的算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、最小二乘法等。
这些算法通过对目标的位置、速度、加速度等参数进行预测和更新，实现对目标在连续帧中的精确定位和跟踪。
2. 基于多目标跟踪的算法基于多目标跟踪的算法主要是针对无人机遥感影像中的多个目标进行跟踪。
常用的算法有基于Kalman滤波的多目标跟踪算法、基于图论的多目标跟踪算法等。
这些算法通过对多个目标的位置、速度、运动轨迹等进行联合建模和估计，实现对多目标的同时跟踪和识别。
基于深度学习的高分辨率遥感图像建筑物识别
1引言遥感图像分割技术在城市规划、精准农业、土地测绘覆盖与监测[1]、自动道路检测[2]、环境保护、气候变化和植被覆盖等领域发挥着关键作用。
遥感图像的语义分割旨在将每个像素分类为给定的类别，它是理解和推断对象以及场景中空间对象之间关系的重要任务[3]。
常规的图像分割方法主要基于光谱统计特征，如最小距离、最大似然和K均值聚类[4-5]。
虽然这些方法取得了良好的效果，但随着遥感图像分辨率的提高，分割和识别精度已不能满足需求。
近年来深度卷积神经网络是深度学习应用到遥感图像和其他图像分割等方面的重大成果。
翁飘等人提出了一种改进的全卷积神经基于深度学习的高分辨率遥感图像建筑物识别宋廷强1，李继旭1，张信耶21.青岛科技大学信息科学技术学院，山东青岛2661002.珠海欧比特宇航科技股份有限公司人工智能研究院，广东珠海519000摘要：为解决当前深度学习方法在高分辨率遥感图像中存在识别结果过度分割，以及小物体识别差的问题，提出一种基于SegNet架构改进的网络模型AA-SegNet，增加了增强的空间金字塔池化模块和空间注意力融合模块。
该网络可以加强特征传播并能够有效传递更高级别的特征信息以抑制低级特征的噪声，并且可以增强小目标特征学习。
基于高分二号遥感影像制作数据集并进行实验，AA-SegNet网络总体识别准确率为96.61%，在识别率、F1分数以及训练时间等方面也都优于SegNet、U-Net、DeepLab-V3网络。
关键词：深度学习；建筑识别；高分辨率遥感；增强型空间金字塔模型；注意力机制；语义分割文献标志码：A中图分类号：TP75doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1910-0211宋廷强，李继旭，张信耶.基于深度学习的高分辨率遥感图像建筑物识别.计算机工程与应用，2020，56（8）：26-34. SONG Tingqiang,LI Jixu,ZHANG Xinye.Building recognition in high-resolution remote sensing image based on deep puter Engineering and Applications,2020,56（8）：26-34.Building Recognition in High-Resolution Remote Sensing Image Based on Deep LearningSONG Tingqiang1,LI Jixu1,ZHANG Xinye21.School of Information Science and Technology,Qingdao University of Science and Technology,Qingdao,Shandong 266100,China2.Artificial Intelligence Research Institute,Zhuhai Obit Aerospace Technology Co.,Ltd.,Zhuhai,Guangdong519000,ChinaAbstract：The current deep learning method has excessive segmentation of recognition results and poor recognition of small objects in high-resolution remote sensing images.In order to solve this problem,an improved network model AA-SegNet based on SegNet architecture is proposed,and an enhanced spatial pyramid pooling module and spatial atten-tion fusion module are added.The network can enhance feature propagation and can effectively deliver higher levels of feature information to suppress noise of low-level features,and can enhance small-target feature learning.Based on the high-resolution2remote sensing image dataset and experiment,the overall recognition accuracy of AA-SegNet network is96.61%,which is superior to SegNet,U-Net and DeepLab-V3networks in recognition rate,F1score and training time. Key words：deep learning;building identification;high resolution remote sensing;enhanced spatial pyramid model;atten-tion mechanism;semantic segmentation基金项目：2019年度山东省重点研发计划（公益类专项）项目（No.2019GGX101047）。
高分辨率遥感数据的处理与分析方法
高分辨率遥感数据的处理与分析方法遥感技术的发展日益成熟，高分辨率遥感数据的获取量逐渐增加。
如何处理和分析这些海量数据成为遥感领域的重要研究课题。
本文将介绍高分辨率遥感数据的处理与分析方法，并探讨其在不同领域的应用。
一、数据预处理高分辨率遥感数据的预处理是数据处理的重要步骤，它包括数据去噪、辐射校正、几何校正等内容。
1. 数据去噪：高分辨率遥感数据中常常存在各种噪声，如椒盐噪声、斑点噪声等。
为了减少噪声对后续分析的影响，可以采用滤波算法对数据进行去噪处理，如中值滤波、均值滤波等。
2. 辐射校正：高分辨率遥感数据的辐射校正是将原始数据转换为物理度量的一个过程。
通过影像的辐射校正，可以消除大气、地表反射率等因素对遥感影像的影响，得到准确的反射率信息。
3. 几何校正：高分辨率遥感数据的几何校正是将影像的像素空间坐标与实际地理坐标之间建立映射关系的过程。
通过准确的几何校正，可以保证影像的空间精度，提高后续分析的可靠性。
二、数据分类与特征提取高分辨率遥感数据的分类和特征提取是将遥感影像转化为语义信息的重要工作。
1. 数据分类：数据分类是指将遥感影像中的像素根据其反射率或其他属性进行分类，以获得具有不同意义的地物信息。
常用的分类方法包括基于像元的分类、基于对象的分类和基于深度学习的分类等。
2. 特征提取：特征提取是将遥感影像中不同地物的特征进行提取和描述的过程。
常用的特征提取方法包括纹理特征提取、形状特征提取、光谱特征提取等。
通过特征提取，可以获得地物的几何、纹理和光谱等多维信息，为后续的应用提供基础。
三、数据融合与信息提取高分辨率遥感数据融合与信息提取是将多源数据融合，获取更丰富的地物信息的关键环节。
1. 数据融合：高分辨率遥感数据融合是指将不同源、不同分辨率的遥感数据进行融合，以获取更全面、更准确的地物信息。
常见的数据融合方法包括基于智能算法的融合、基于模型的融合等。
2. 信息提取：通过数据融合，可以获取到更丰富的地物信息。
使用高分辨率遥感影像进行交通流量检测的步骤和技巧
使用高分辨率遥感影像进行交通流量检测的步骤和技巧在现代都市化快速发展的背景下，交通流量的监测和掌握成为了城市管理的重要一环。
而准确、快速地获取交通流量数据对于交通规划、道路安全和交通管理等方面都具有重要意义。
传统的交通流量监测主要通过地面设备和人工记录来实现，但这种方式不仅耗时耗力，而且容易造成数据误差。
近年来，随着遥感技术的进步，使用高分辨率遥感影像进行交通流量检测逐渐成为了一种可行的解决方案。
本文将介绍使用高分辨率遥感影像进行交通流量检测的步骤和技巧。
第一步：数据获取与预处理使用高分辨率遥感影像进行交通流量检测的首要步骤是数据获取。
可以通过无人机获取影像数据，也可以利用卫星影像数据。
根据监测区域的大小和精度要求，选择合适的影像分辨率。
在数据获取之后，需要进行预处理。
首先，进行影像匹配，将不同影像帧的位置关系进行校正，以保证后续分析的准确性。
其次，进行影像配准，将多幅影像进行叠加，使其能够覆盖整个监测区域。
第二步：目标提取和追踪在数据预处理之后，需要进行目标提取和追踪。
由于交通流量监测的主要对象是车辆，因此需要从遥感影像中准确提取出车辆目标。
这可以通过图像分割和特征提取的方式来实现。
一种常用的方法是利用图像的颜色、形状、纹理等特征对车辆目标进行分割和提取。
在目标提取之后，需要进行目标的追踪。
通过对目标的运动轨迹进行分析，可以获取到车辆的运动状态和流量信息。
第三步：车辆计数和流量统计目标追踪之后，可以进行车辆计数和流量统计。
在遥感影像中，车辆通常以像素块的形式存在，因此需要将目标进行像素块的计数。
可以通过像素级别的分析来实现车辆的计数和流量统计。
通过将目标的像素块区域与监测区域进行对比，可以得到每个时间段内通过监测区域的车辆数量。
根据时间段的选择，可以得到不同时间段内的交通流量数据。
第四步：数据分析和结果呈现在车辆计数和流量统计之后，需要对数据进行进一步的分析和处理。
可以通过时间序列分析和空间分布分析等方式，获取交通流量的变化趋势和规律。
基于知识的中高分辨率光学卫星遥感影像桥梁目标识别研究
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高分辨率遥感影像的目标检测与识别
随着遥感技术的不断进步，现在的遥感影像分辨率越来越高，已经可以达到亚米级甚至亚亚米级，这样的高分辨率让我们可以直观地观察到地面的微小变化，更好地理解地球的动态变化。
但是高分辨率也带来了一个问题，那就是目标的数量和种类变得更多，因此，如何在这样的影像中快速、准确地进行目标检测和识别成为了一个热门的技术问题。
一、目标检测
目标检测是指在遥感影像中找出与所需要的目标形状匹配的目标，并标出其位置和轮廓。
目标检测方法主要分为基于特征的方法和基于深度学习的方法。
1.基于特征的方法
基于特征的方法一般包括特征提取和分类两个步骤，其中特征提取是指从遥感图像中选择适合的特征参数，用于分类器所需的输入。
特征提取常用的方法有基于灰度值的区域方法、基于边缘的方法、基于形态学的方法等。
而分类一般采用支持向量机、决策树、随机森林等机器学习算法。
基于特征的方法虽然准确率较高，但它的局限性也显而易见，就是人为设计的特征可能无法充分提取图像中的信息，导致分类器性能难以充分利用。
2.基于深度学习的方法
随着深度学习技术的迅速发展，基于深度学习的方法在目标检测中也被广泛应用。
深度学习无需人工选择特征，自己可以学习到最适合的特征。
深度学习模型常用的框架有卷积神经网络（CNN）、残差网络（ResNet）、多尺度卷积网络（MS-CNN）等。
相比于基于特征的方法，深度学习方法可以处理更复杂、更难分辨的遥感图像，提升了检测的准确率和鲁棒性。
二、目标识别
目标识别是指识别目标所属的种类，常用的算法有多分类器（SVM、KNN、
随机森林等）和深度学习（深度卷积神经网络）。
而深度学习在目标识别中的表现尤为突出，由于深度学习的模型具有较强的表征能力和高鲁棒性，因此在目标识别方面非常优秀。
1.基于深度学习的方法
基于深度学习的目标识别方法可以大致分为两类：监督学习和迁移学习。
其中，监督学习是指模型需要了解样本的具体信息，包括类别标签等，从而进行分类。
而迁移学习是一种输出优化形式，该方法允许从一个领域中积累的知识被转移到另一个领域。
此外，还有一个充满前途的深度学习研究领域——孪生网络，它是一种将两个相同结构的神经网络一同使用，从而实现目标的拟合和识别。
2.多源影像融合
为了更好地利用和学习地理信息，多源影像融合成为了研究热点之一。
多源影
像融合分为两类：单一类别和多类别。
单一类别多源影像融合是指融合同一目标的多个影像类型，如不同波段、不同分辨率的影像。
而多类别融合则是综合多种分类器的结果，综合考虑音像图、光学图、激光雷达图等多种影像信息，以尽可能地弥补影像信息不足的情况，达到更好地分类效果。
总之，高分辨率遥感影像的目标检测与识别是一个应用广泛、技术难度较大的
研究领域，目前技术还面临着很多挑战。
但随着深度学习技术的进一步发展和多源影像融合技术的不断改进，人们将能够更加准确、更加完整地获取地表目标信息，为地球科学、自然资源调查等领域提供更好的服务。