遥感地质学导论:概念、分类与技术系统详解

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遥感地质学是一门结合理论与实践的重要学科,它通过从远距离感知和分析目标物体的特性,为地质科学研究提供了强大工具。这门课程的导论部分深入探讨了遥感的定义和分类。 广义上,遥感指的是通过非接触方式从远距离探测目标物,无论是通过天然辐射源(如太阳)还是人工发射的电磁波。狭义上,它特指通过卫星、飞机等平台接收和解析地表电磁波信息的技术。按照平台分类,遥感可以分为航天遥感(如卫星)、航空遥感(如飞机)和地面遥感(如遥感车),每种都有其特定的应用范围和优势。 按遥感媒介,可以分为电磁波遥感(包括紫外、可见光、红外和微波)、声波遥感、力场遥感以及地震波遥感。其中,被动遥感(如紫外、可见光、红外遥感)依赖于目标物自身的或环境的自然辐射,而主动遥感(如微波遥感)则利用传感器发出的能量来探测。 在信息处理流程中,传感器首先接收电磁辐射,接着信息被传输到地面接收站,经过校准与预处理,形成遥感图像,进一步进行预处理与信息提取,然后矢量化和可视化以便分析。最后,通过对目标信息特征的深入分析,服务于地质、地貌、农业、环境监测等多种应用领域。 一个完整的遥感技术系统不仅涉及数据的收集,还包括传输、处理、存储和最终的应用,是一个复杂的链路。例如,成像方式遥感如摄影遥感和扫描遥感,提供图像信息,而非成像方式则只能获取数据而不形成图像。 遥感技术系统的核心是空间信息收集系统,其中包括传感器这一关键组件,它们负责直接采集和传输地物的电磁辐射信息。遥感地质学课程旨在帮助学生理解遥感技术的基本原理、各类分类及其在地质学中的实际应用,为地质勘查、灾害监测和环境保护等领域提供科学依据和技术支持。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行