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教程 | 深度学习在遥感地物分类、目标识别和图像分割实践应用中让您工作效率翻倍的实战技巧总结

Ai尚研修 Ai尚研修 2023-09-06

深度学习在遥感地物分类、目标识别和图像分割技巧总结


    随着小卫星星座的普及,对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力,遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估中。最近借助深度学习方法,基于卷积神经网络的遥感影像自动地物识别取得了令人印象深刻的结果。深度卷积网络采用“端对端”的特征学习,通过多层处理机制揭示隐藏于数据中的非线性特征,能够从大量训练集中自动学习全局特征(这种特征被称为“学习特征”),是其在遥感影像自动目标识别取得成功的重要原因,也标志特征模型从手工特征向学习特征转变。       本次小编对遥感影像地物分类,遥感图像目标检测,以及遥感图像目标分割实践应用中一些实用技巧进行整理、总结,希望对大家有所帮助!



教程源链接:https://6468.dingdingkaike.com/course/courseDetail?course_id=70562
     我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动,高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成,将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB,遥感大数据时代已然来临。    为满足广大技术人员的科研需求,小编为大家推荐几门实践教程供各位参考!


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<1>高光谱遥感数值建模技术及在植被、水体、土壤信息提取领域应用<2>无人机遥感在农林信息提取中的实现方法与GIS融合应用高级实践课程<3>“R语言+遥感”的水环境综合评价方法实战应用课程


【张东辉博士十佳精品课程推荐】:高光谱遥感数值建模技术及在植被、水体、土壤信息提取领域应用课程预览

高光谱遥感数值建模技术之光谱数据库怎么建设



陈博士课程推荐<1>基于pytorch深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术课程
陈博士:来自重点国家重点高校,拥有丰富的科研和教学经验,具有资深的技术底蕴和专业背景,且长期从事地理/遥感大数据;机器/深度学习;人工/类脑智能方面的研究工作,诸多成果已发表于所在领域的顶级学术期刊。
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