基于Android平台和GDAL的遥感影像加载方法.pdf
2021-09-22 15:05:03 732KB Android 客户端 应用开发 参考文献
受空洞卷积在图像信息方面保持优秀性能的启发,为进一步提高分类精度,提出一种基于双通道空洞卷积神经网络(DCD-CNN)的高光谱图像分类框架。空洞卷积可扩展滤波器的感受野,有效地避免图像信息丢失,从而提高分类精度。在该框架中,分别采用含有空洞卷积的一维卷积神经网络(1D-CNN)和二维卷积神经网络(2D-CNN)提取高光谱图像的光谱特征和空间特征。再采用加权融合方法对提取的空间特征和光谱特征进行融合。最后将融合后的特征输入支持向量机进行最终分类。对两个常用的高光谱图像数据集进行实验并与现有的4种分类方法进行比较,结果表明,所提框架具有更好的分类性能。
2021-09-22 14:50:28 1.87MB 遥感 高光谱图 深度学习 空洞卷积
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2021-09-21 22:36:17 863KB 首发论文
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2021-09-20 18:44:04 28KB IDL批处理
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2021-09-19 16:24:04 2.35MB 高分遥感影像 建筑物提取
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2021-09-18 15:24:10 391KB GeoTIFF
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PaviaU遥感数据,.mat文件,带ground truth数据,用于高光谱图像分类实验。 Pavia University 数据是由德国的机载反射光学光谱成像仪(Reflective Optics Spectrographic Imaging System,ROSIS-03)在 2003 年对意大利的帕维亚城所成的像的一部分高光谱数据。该光谱成像仪对 0.43-0.86μm 波长范围内的 115 个波段连续成像,所成图像的空间分辨率为 1.3m。其中 12 个波段由于受噪声影响被剔除,因此一般使用的是剩下 103 个光谱波段所成的图像
2021-09-17 20:35:49 33.21MB 高光谱 遥感 Pavia 数据集
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适合ENVI,IDL的初学者,比较详细的操作手册
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该文档简要介绍运用ENVI处理Landsat8和MODIS数据进行温度反演的流程
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