基于定量遥感理论和方法，将多光谱遥感数据和实测水质数据相结合，研究了水生态环境的空间分布，并对其进行了分析和评价。

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基于深度学习遥感目标分类研究.pdf

基于深度学习特征和支持向量机的遥感图像分类.pdf

基于深度支撑值学习网络的遥感图像融合.pdf

南京大学遥感概论考研试题.遥感专业研究生复习资料，很有参考价值

针对森林复杂冠层结构和林分高密度下遥感树种识别精度不高的问题,将能够提取高维数据立体特征的三维卷积神经网络(3D-CNN)引入到遥感影像树种识别中,并利用残差网络(ResNet)对其进行改进,提出三维残差卷积神经网络(3D-RCNN),以减小网络深度带来的误差,降低退化现象的影响。联合高分五号高光谱数据(GF-5 AHIS)和高分六号高空间分辨率数据(GF-6 PMS),辅以森林资源数据和外业调查数据构建样本集。结合3D-RCNN思想构建树种识别模型。实验结果表明:相较于传统3D-CNN,3D-RCNN将模型网络从12层增加到18层,能够深化网络结构,缓解网络退化;联合GF-5 AHIS和GF-6 PMS,3D-RCNN能够有效地识别北亚热带森林树种,且识别精度(91.72%)要优于传统3D-CNN(85.65%)和支持向量机算法(85.22%)。

2018年中科院遥感所数据结构考博真题，本人2018年考博考生

该期刊所该期刊所属遥感领域，为2区。这里，我们提供了其word版本的格式模板。 该期刊所属遥感领域，为2区。这里，我们提供了其word版本的格式模板。 该期刊所属遥感领域，为2区。这里，我们提供了其word版本的格式模板。

一、我们应该制作什么样的数据集？ 首先我们应该我们了解到遥感图像的变化检测是建立在多时相的基础上的，也就是说，我们对于神经网络的输入至少是有两张图片的，而且必须有一个标签来知道变化的区域的是那一块。 在双时相变化检测里，一般来说对于遥感图像的标注是在最新的时相里进行的，例如2017和2018年份的两张图片中，我们选择在2018年度的图像上进行标注。 二、双时相遥感图像变化检测的标注 一般来说变化的区域是连通的，是一片一片的，因此对于图像的标注我们可以使用labelme的多边形标注进行标注 1.在conda的环境中运行 conda install labelme指令即可安装 2.运行labelm