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遥感图像处理的深度学习模型架构

发布日期:2024-08-21来源:


   数据输入:
       使用高光谱图像和高分辨率图像作为输入。
       输入数据包括观察到的遥感数据和图像片段。

   特征提取:
       通过底层网络提取低级特征。
       使用对象提议来识别可能的目标区域。

   深度学习模型:
       采用多层神经网络进行特征学习和分类。
       中间层进行特征传递和反向传播以优化模型。

   输出处理:
       分类器用于基于像素的分类和目标识别。
       最终输出包括经过处理的遥感图像和分类结果。

   应用场景:
       地表实践用于校正和验证模型输出。
       场景理解进一步提升图像分析的精度。

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