2021年remote sensing word和LaTeX模板，有问题评论或者私信我

A deeply supervised image fusion network for change detection in high resolution bi-temporal remote sensing images 深度监督影像融合网络DSIFN用于高分辨率双时相遥感影像变化检测 Official implement of the Paper：A deeply supervised image fusion network for change detection in high resolution bi-temporal remote sensing images. If you find this work helps in your research, please consider citing: 论文《A deeply supervised image fusio

Change Detection 一个用 PyTorch 编写的，专门针对变化检测 (Change Detection) 任务的模型框架。 结果可视化（部分） Siamese_unet_conc + Szada TODO 参考 写在前面 为什么写这个项目？ 变化检测（Change Detection，CD）任务与其他任务，如语义分割，目标检测等相比，有其特有的特性（坑），如数据集少（少到可怜那种，尤其是异源，我**），公开的模型也很少，输入常常是成对的（导致一些在 PyTorch 中常用的函数，如Random系列等需要做出一些改变），给初学者带来了很大的困扰（对，没错就是我），所以我将毕设期间写的一些代码，仿照 maskrcnn-benchmark 整理一下发布出来。 特性 边训练边测试（可选） 由于数据集数量较少，以及 CD 只是一个 “二分类” 问题，所以模型一般较为简单，因此边训练边

遥感图像分析方面的一本外文书籍，其重要特色在于强调空间邻域分析，郑重推荐。

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非常不错的遥感书籍，对于刚学遥感的新手来说非常实用！

Unet-of-remote-sensing-image 针对高分辨率遥感卫星进行地物识别，主要有15类的地物类型，包括各种农作物，工业用地，河流，水源，建筑物等。利用Unet结构进行语义分割，得到各个地物类型的场景分割图像，Unet结构和官方论文不太一样，自己根据理解进行了一些微调，改变了输出通道的数量，和上采样层后通道数量，每个巻积层后面加了batchNromalize层，正确率有一定的提高，最后finetune的15类分割准确率达到82%。 数据集：主要采用的landsat多通道图像，根据美国官方网站提供的地物标签制作卫星图像的groundTruth,得到23000多张训练图像，每张224×224 美国卫星数据官网： 代码：基于Unet的网络结构，参考keras代码修改为tensorflow版本，其中process.py是制作训练数据用的，将一张7000×8000的大卫星图片根据经纬

金双根老师编写的书，全书干货较多，全面地介绍了GNSS-R

原版英文遥感数字图像处理方面的经典著作。这是第3版。

IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 参考文献格式