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遥感图像特征提取的智能化方法研究 读者对象:本科及研究生
遥感图像中的目标检测对城市规划、人口估计和地形图制作具有重要意义。不同观测平台在进行数据采集时,由于成像机理、天气及地物复杂性等原因,将产生不同程度的噪声,对采集到的图像进行处理时,错分、漏分现象比较普遍,这些都会影响目标检测的效果。深度学习方法在各种计算机视觉任务中显示出可喜的成果,包括遥感图像中的目标检测,它可以自动从原始图像数据中学习相关特征,并在目标检测任务中实现高精度。论著研究了遥感图像目标识别与分类模型,提出了一些创新性思路和方法,从理论与实验分析的角度对其研究价值进行了分析和验证,希望能给遥感图像自动解译提供参考。
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