文章目录0前言1课题背景2实现效果3Yolov5算法4数据处理和训练5最后0前言🔥优质竞赛项目系列，今天要分享的是🚩**深度学习卫星遥感图像检测与识别**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分🧿更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题背景近年来,世界各国大力发展航空航天事业,卫星图像的目标检测在各行各业的应用得到了快速的发展,特别是军事侦查、海洋船舶和渔业管理等领域。由于卫星图像中有价值的信息极少,卫星图像数据规模巨大,这
10月20日消息，据达摩院DAMO官方公众号发文显示，阿里达摩院今天发布业内首个遥感AI大模型（AIE-SEG），号称“率先在遥感领域实现了图像分割的任务统一”、“一个模型实现‘万物零样本’的快速提取”，并可识别农田、水域、建筑物等近百种遥感地物分类，还能根据用户的交互式反馈自动调优识别结果。据悉，遥感技术主要用于城市规划、耕地保护、应急救灾等行业应用，而在 AI 加持下，相关遥感技术能够对卫星捕获内容及历史气象数据进行分析，从而助力城市运营、耕地保护、应急救灾等行业应用。IT之家归纳总结该遥感大模型特点如下：支持多模态交互，如输入“提取影像中的耕地农田”，会自动识别所选目标支持任意地表目标识
前言MODIS是一种卫星遥感仪器，每天以250-500米的分辨率在全球范围内收集数据。了解如何在Python中导入、清理和绘制MODIS数据。1、MODIS影像简介中分辨率成像光谱仪(MODIS)是一种基于卫星的仪器，可连续收集地球表面的数据。目前，MODIS拥有公开可用遥感数据的最佳时间分辨率，每24小时覆盖整个地球。MODIS收集36个光谱波段的数据；但是，在本博客中，您只会使用前7个波段。（1）MODIS地表反射率（MOD09GA产品）这里有许多不同的MODIS数据产品。这些是经过处理以用于科学的数据集。在本课程中，我们使用的是MOD09GA产品，这是一种包含MODIS前7个波段的反射率
Scaling-upRemoteSensingSegmentationDatasetwithSegmentAnythingModel论文阅读文章目录Scaling-upRemoteSensingSegmentationDatasetwithSegmentAnythingModel论文阅读相关资料Abstract摘要SAM优缺点作者动机Prompt设置消融实验结果展示相关资料SegmentAnythingModel(SAM)论文SegmentAnythingModel(SAM)模型解读及代码复现Scaling-upRemoteSensingSegmentationDatasetwithSegme
前言本文内容较为枯燥，是遥感的物理原理，作者已经尽量去帮助读者理解了，无论是精细的阅读还是走马观花，长期下来都能提高读者对专业知识的理解；作者非物理专业，对某些知识点的总结仅是个人理解，如有问题，请指正！🙏对于被动遥感而言，太阳辐射首先通过大气层到达地球表面，与地球表面的物体相互作用后，再次经过大气层被航空平台(无人机)或航天平台(卫星)传感器接收.而大气对电磁辐射的吸收、散射、反射和投射作用，对遥感传感器接收信号影响很大；我们如果要解决大气对信号的影响，我们就需要对大气进一步了解，建立大气的数学模型；1.大气结构与大气成分地球大气层对太阳辐射的影响很大，主要体现在大气对辐射的吸收、散射以及反
第一部分基础实践一平台及基础开发平台·GEE平台及典型应用案例介绍；·GEE开发环境及常用数据资源介绍；·ChatGPT、文心一言等GPT模型介绍·JavaScript基础简介；·GEE遥感云重要概念与典型数据分析流程；GEE基本对象介绍、矢量和栅格对象可视化、属性查看，API查询、基本调试等平台上手。二GEE基础知识与ChatGPT等AI模型交互·影像基本运算与操作：数学运算、关系/条件/布尔运算、形态滤波、纹理特征提取；影像掩码、裁剪和镶嵌等；·要素基本运算与操作：几何缓冲区，交、并、差运算等；·集合对象操作：循环迭代（map/iterate）、合并Merge、联合（Join）；·
传统与深度学习遥感变化监测遥感技术路线与方法基于多时相影像进行地表覆盖变化监测是遥感的一个重要应用，在城市违法建设监测、水政违法建设监测、森林砍伐监测等领域得到广泛应用。由于遥感算法、数据源质量等原因，遥感变化信息提取一般采用目视解译方式进行，但是目视解译方式费时费力，大区域工作效率很低。而深度学习可以在很短时间内按照模型训练要求，快速全面的进行解译，可以大大提高遥感解译的效效率,因此一般采用传统解译方法与深度学习相结合的方法进行。一、传统多时相影像动态检测技术遥感影像具有周期性特点，利用这一特性就可以用于监测一个地区的地表变化情况动态监测概述动态检测的关键技术基于ENVI的动态检测1.
文章目录前言第一步：定义研究区，自行更换自己的研究区第二步：加载Landsat8，LST影像数据集合第三步：构造SPWI指数函数:(B5-B7+B2)/(B5+B7+B2)；构造NDLI指数函数:(B3-B4)/(B3+B4+B6)；构造地表温度LST函数；构造RVI指数函数:B5/B4；构造NDSI指数函数:(B6-B5)/(B6+B5)第四步：构造指标熵计算函数第五步：主函数开始，引用指标计算函数，导入数据，计算各生态指标第六步：引用指标熵计算公式，导入指标，计算指标信息熵第七步：利用指标信息熵，求取各指标权重第八步：加权融合，获取最终的生态环境质量结果第九步：结果显示完整代码总结前言基于
本文介绍在ArcMap软件中，将栅格图层中的0值或其他指定数值作为NoData值的方法。 在处理栅格图像时，有时会发现如下图所示的情况——我们对某一个区域的栅格数据进行分类着色后，其周边区域（即下图中浅蓝色的区域）原本应该不被着色；但由于这一区域的像元数值不是NoData值，而是0值，导致其也被着色。 因此，我们需要将这一栅格图像中的0值设置为NoData值。这一操作可以通过ArcMap软件的栅格计算器来实现，但其操作方法相对复杂一些；本文介绍一种更为简便的方法，具体如下所示。 在ArcMap软件中，依次选择“SystemToolboxes”→“DataManagementTools
遥感多模态参考：FromSingle-toMulti-modalRemoteSensingImageryInterpretation:ASurveyandTaxonomyKeywords：multimodalremotesensing文章目录遥感多模态AbstractIntroductionTaxonomy1.Multi-sourceAlignment1.1SpatialAlignment1.2TemporalAlignment1.3Cross-elementAlignment1.4RelatedworkandChallenges2.Muti-sourceFusion2.1Homogeneou
