二摘代码MATLAB 遥感图像的语义分割 存储库包含用于解决两个公开可用的航空图像上的遥感图像上语义分割的代码： 为了能够训练和测试所提议的网络，应该从这些数据集中提取训练，验证和测试样本。 然后，必须将提取的样本存储在文件中，以便在训练期间能够快速访问数据。 以下部分提供了生成样本所需的说明： 接下来，在准备好HDF5文件之后，我们可以按照以下部分提供的说明来继续培训建议的网络： 最后，在完成培训课程后，可以使用以下部分中的说明将受训网络部署在测试区域上： 前提条件 装有Linux的计算机 强烈建议您使用NVIDIA GPU，以加快培训速度。 1.生成培训，验证和测试样本 应当生成培训，验证或测试网络所需的样本，并将其存储在文件中，以便在培训期间可以快速阅读。 用于生成数据集文件的代码用MATLAB编写，并为每个数据集提供。 1.1培训和验证样本（INRIA数据集） 使用MATLAB在奥斯汀，芝加哥，基萨普县，西蒂罗尔和维也纳的五个城市生成了训练和验证样本。 每个城市包括36张大小为5000×5000的图像，它们以30 cm的分辨率覆盖1500 m×1500 m的表面。 根据数据集提

湿润指数是表示气候湿润程度的指标， 又称湿润度、湿润系数。用地面水分的收入量与支出量的比值表示。比值越大，表示气候越湿润;比值越小，则气候越干燥。

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几组常见的遥感图像，可以用于图像融合。

本资源包括5篇基于神经网络的遥感图像分类硕士论文，请用于学习目的，需要安装CAJ阅读器，对研究相关专业知识的小伙伴有很大的帮助作用。

摘要:利用数学形态学的方法对高分辨率遥感影像道路提取进行了研究,通过对影像进行预处理增强道路信息,依据影 像灰度直方图信息,对预处理后的影像进行阈值分割,得到一个包含道路信息的二值影像;进一步使用形态开运算去除细小 噪声,同时将一部分粘连在道路上的噪声与道路信息进一步分割;接着结合形态腐蚀和形态重建运算获取影像中主要道路网 络信息,并用形态闭运算完善道路网络信息;最后对道路网络信息进行形态细化和一定次数的形态修剪处理,得到单像素宽 的道路中心线信息。利用数学计算软件MATLAB 在高分辨率遥感影像上作了实验,并进行了总结和分析。

边缘检测是图像处理与模式识别的一个重要图像预处理过程。传统的边缘提取方法如Sobel、Prewitt和Canny等非常有效但对噪声非常敏感。形态学边缘检测目前已成一个研究热点，但大多算法采用单一结构元素，很难对复杂边界进行有效的处理。因此提出一种基于多结构元素多尺度的数学形态学边缘检测算法，先用多尺度结构元素交替顺序形态开-闭平滑图像以去噪，再用多结构元素对不同方向的边缘进行提取，最后把各方向边缘融合得到图像边缘。实验结果表明，提出的算法不仅有很强的抗噪性，而且很有效的提取图像的边缘。

提出一种基于非抽样Contourlet变换(NSCT)与形状特征的遥感影像道路提取算法.首先对图像进行非抽样Contourlet变换,得到不同尺度、不同方向上的变换系数,对变换系数进行增强处理并通过反变换得到增强图像;然后对增强图像进行分割处理,利用道路形状特征对分割结果进行道路提取;最后利用光谱特征对提取的道路进行判断,并利用形态学方法对道路网进行规整.对比实验结果表明:该算法取得了较好的高分辨率遥感影像道路提取效果.

基于IDL开发语言，对遥感图像进行腐蚀和膨胀操作，去除噪声点，基于IDL开发语言，对遥感图像进行腐蚀和膨胀操作，去除噪声点，基于IDL开发语言，对遥感图像进行腐蚀和膨胀操作，去除噪声点，

完整代码，可直接运行