深度学习驱动的遥感影像人工地物提取算法研究
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更新于2024-06-25
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"这篇硕士论文探讨了基于深度学习的遥感影像人工地物提取算法,主要涉及计算机视觉领域的语义分割技术。论文作者为林宝凯,指导教师为张倩副研究员,研究方向为计算机视觉,来自华东师范大学计算机科学与技术学院。论文详细介绍了深度学习在遥感影像处理中的应用,尤其是卷积神经网络(CNN)在语义分割网络中的作用,以实现对遥感影像中人工地物的自动识别。
遥感影像包含了大量城市地物信息,对于城市规划、管理和分析至关重要。语义分割是解决这一问题的关键技术,通过对图像中的每个像素进行分类,可以准确识别出影像中的各种地物。随着深度学习的进步,卷积神经网络成为了实现高效语义分割的工具,能够自动提取并理解遥感影像中的复杂信息。
论文特别关注了编码器-解码器结构的语义分割网络,编码器通过多层卷积和池化操作捕获高层语义特征,而解码器则利用浅层信息来恢复细节,提高分割精度。在解码过程中,通常使用双线性插值进行上采样,但这种方法可能无法充分应对遥感影像中建筑物的尺度变化、旋转等几何多样性。为了解决这一问题,深度卷积神经网络需要更大的参数量、更高的计算复杂度以及更长的训练时间。
论文可能还深入探讨了如何改进现有的语义分割模型,以更好地适应遥感影像的特性,例如通过引入更具适应性的上采样方法或者优化网络架构,以减少对参数数量和计算时间的依赖。此外,可能还涉及了训练策略、损失函数设计以及实验验证等方面的内容,以证明提出的算法在实际应用中的有效性和优越性。
这篇论文对于理解和优化基于深度学习的遥感影像处理技术,特别是人工地物提取,具有重要的理论和实践意义,为城市管理和环境监测等领域提供了新的研究视角和技术支持。"
2023-06-06 上传
2023-12-17 上传
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2023-03-28 上传
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