LEVIR数据集由大量 800 × 600 像素和0.2m〜1.0m /像素的高分辨率Google Earth图像和超过22k的图像组成。LEVIR数据集涵盖了人类居住环境的大多数类型地面特征，例如城市，乡村，山区和海洋。数据集中未考虑冰川，沙漠和戈壁等极端陆地环境。数据集中有3种目标类型：飞机，轮船（包括近海轮船和向海轮船）和油罐。所有图像总共标记了11k个独立边界框，包括4,724架飞机，3,025艘船和3,279个油罐。每个图像的平均目标数量为0.5。

武大遥感所的研究成果之一，对遥感图像清晰度进行评价的方法

EarthMapper EarthMapper的项目存储库。 这是用于非RGB（即多光谱/高光谱）图像的语义分割的工具箱。 我们将努力添加更多示例和更好的文档。 描述 这是过去几年中我们从事的各种项目的分类管道。 当前可用的选项包括： 预处理 MinMaxScaler-在给定特征范围（例如0-1）之间缩放数据（每通道） StandardScaler-将数据（每通道）缩放到零均值/单位方差 PCA-通过主成分分析降低尺寸 标准化-使用每通道L2范数缩放数据 空间光谱特征提取 堆叠卷积自动编码器（SCAE） 堆叠式多损失卷积自动编码器（SMCAE） 分类器 SVMWorkflow-具有给定训练/验证拆分的支持向量机 SVMCVWorkflow-支持向量机，使用n折交叉验证来找到最佳超参数 RandomForestWorkflow-随机森林分类器 MLP-多层感知器神经网络分类器 SSML

5个积分就行了

中国区域的DEM数据，分辨率为1km，.mat格式数据，包含经纬度网格

我找的一点几何校正的资料，还在不断完善中

遥感反射率相关论文（定义、图像处理）遥感反射率相关论文（定义、图像处理）遥感反射率相关论文（定义、图像处理）

针对遥感图像中的目标检测问题，采用基于卷积神经网络的目标检测框架对目标进行提取，针对该网络制作了包含三类遥感图像中常见目标的目标检测数据集。为了解决遥感图像目标旋转角度较大的问题，将空间变换网络融入超快区域卷积神经网络，提出了一种具有旋转不变性自学习能力的目标检测模型。通过与传统的目标检测方法进行对比分析，探究了不同方法对遥感图像目标检测的实际效果。相对于传统的目标检测方法，融合了空间变换网络的卷积神经网络所提取的特征具有更好的旋转不变特性，从而能够达到更高的检测精度。

针对高分辨率遥感卫星在大幅宽成像时，由于扫描速度提高而导致遥感图像产生运动模糊的问题，提出用长积分时间模糊图像和短积分时间无模糊图像联合去除运动模糊，获得高信噪比无模糊图像的解决方案。该方案利用低信噪比清晰图像中的细节信息来进行模糊核的估计，通过带增益控制的残差RL去卷积算法，极大地减小了振铃效应的影响；通过引入联合双边滤波器算法，有效地复原了图像的细节信息。最后通过实验分析证明该方案的良好效果。

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