深度学习之卫星图像中的环境监测
基于深度学习的卫星图像环境监测是指通过使用深度学习模型处理和分析来自卫星的遥感数据，以实现对地球环境的自动化监测和分析。这项技术极大提升了环境监测的效率、精度和规模，应用于气候变化研究、生态保护、自然灾害监测、城市扩张评估等多个领域。 1. 基本概述 深度学习的强大特征提取和分类能力使其在处理高维度、高复杂性的卫星遥感数据方面表现优异。传统的遥感数据分析依赖于手工设计的特征提取方...
m基于深度学习的卫星遥感图像轮船检测系统matlab仿真,带GUI操作界面
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 在卫星遥感图像轮船检测中，常用的深度学习模型主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、以及两者的混合模型，但最常使用的还是基于CNN的模型，特别是那些在目标检测任务中表现出色的模型，如YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detecto...
GRACE重力卫星缺失值插补及深度学习重构数据（二）--三次多项式插值
一、引言GRACE（Gravity Recovery and Climate Experiment）卫星是美国国家航空航天局（NASA）和德国航空航天中心（DLR）合作运营的一组卫星，在2002年至2017年期间对地球引力场进行了高精度测量。由于月球的引力也会对地球引力场产生影响，因此GRACE卫星还被用来探测月球引力场的细微变化，以研究月球内部的构造和演化。GRACE月时变迁模型用于描述月球引....
GRACE重力卫星缺失值插补及深度学习重构数据（三）-- 三次样条插值
一、概述三次样条插值是一种采用分段函数的形式对数据进行插值的方法。为了从分段函数中选择一种可行的插值方法，需要考虑一些问题，比如：插值函数是否处处连续插值函数的一阶和二阶导数是否连续插值函数的平滑度是否符合实际情况三次样条插值通过使用三次多项式对每个小区间进行拟合，再通过选取适当的边界条件对插值函数的一阶和二阶导数进行约束，从而使得插值函数在插值节点处的一阶和二阶导数与原函数相等。三次样条插值方....
基于3DCNN的深度学习卫星图像土地覆盖分类（下）
CNN进行土地覆盖分类让我们通过对数据应用主成分分析（PCA）来创建Sundarbans卫星图像的三维补丁。以下代码用于创建实现PCA的功能，创建3D补丁以及将数据按70:30的比例拆分为训练数据和测试数据。分割数据后，使用tensorflow.keras包中的to_categorical（）方法对训练标签和测试标签进行编码。defapplyPCA(X, numComponents=75): n....
基于3DCNN的深度学习卫星图像土地覆盖分类（上）
遥感概论遥感是探测和监测一个地区的物理特征的过程，方法是测量该地区在一定距离(通常是从卫星或飞机)反射和发射的辐射。特殊摄像机收集远程遥感图像，这有助于研究人员“感知”地球上的事物。由带电粒子振动产生的电磁能量，以波的形式在大气和真空空间中传播。这些波有不同的波长和频率，波长越短，频率就越高。有些电波、微波和红外线的波长较长。而紫外线、x射线和伽马射线的波长要短得多。可见光位于长到短波辐射范围的....
Kaggle优胜者详解：如何用深度学习实现卫星图像分割与识别
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 最近，Kaggle网站举办了一场在卫星图像上进行场景特征检测的比赛，数据集由英国国防科学与技术实验室（DSTL）提供。 以色列团队deepsense.io在419支参赛队伍中获得了第四名的成绩。deepsense.io的模型使用了改进版的U-Net网络，这是一种常用于图像分割问题的人工神经网络。随后，他们在官方网站上发布文章，介绍了模型所使用的深...
实践：基于深度学习的卫星图像超分辨率处理技术（一）
本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文： Yann Lecun曾将无监督学习比作蛋糕，将监督学习比作蛋糕上的糖霜，声称我们仅懂得如何做糖霜却不知道怎样才能做出蛋糕。在本篇文章中，我们提供了一份训练无监督学习算法的“蛋糕”配方，用来增强卫星图像。 本研究起源于新兴商业航天行业中日益增多的低成本卫星图像。在这个新兴的行业中，传感质量、回访速率以及成本间存在着一种权....
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