简介：摘要：测绘遥感图像信息的有效分类对于地理信息系统、自然资源调查等领域具有重要意义。本文提出一种基于决策树算法的测绘遥感图像信息分类方法。该方法首先对原始遥感图像进行预处理，提取多种特征，构建特征空间。接着，利用决策树算法对特征空间中的数据进行训练，生成决策树分类模型。最后，使用所得模型对测绘遥感图像进行分类。实验结果表明，所提出的分类方法能够有效地区分不同类型的地物，分类精度较高。该方法不仅可以应用于测绘遥感图像分类，还可推广到其他遥感数据分类任务中。总的来说，本文为测绘遥感图像信息分类提供了一种新颖、有效的解决方案。

简介：摘要：随着互联网和多媒体技术的快速发展，图像数据呈现出爆发式的增长，如何对海量图像进行高效的分类和检索成了一项新的挑战。图像分类是图像检索、物体检测和识别等应用的基础，也是模式识别和机器学习中的研究热点。深度学习是一种对数据进行表征学习的方法，起源于神经网络，已有几十年之久，但是一度发展缓慢。直至2012年，HOMTPMG和他的团队在ImageNet大型图像识别竞赛中取得极其优异的成绩，将top一5的错误率由26％降到15％，从此，深度学习引起了越来越多研究者的关注，进入快速发展时期。

简介：摘要：图像传感器具有一定抗干扰能力，具有较强的鲁棒性，尤其像偏振传感器、红外传感器等，提高了物体信息提取与提取的成功率。图像传感器对当前生活中图像数据采集提供了很多的便利，其不仅能够对一些目标的表面和几何形状进行检测，还能够对目标的物理性质进行检测，灵敏度高。但在图像传感器数据采集过程中，难免受到多种因素干扰，如：到主点位置与理想位置偏移情况、镜头畸变、大气流动等因素，导致成像结果出现误差。

简介：摘要：随着遥感技术的不断进步和深度学习算法的快速发展，逐渐出现了一系列应用于遥感图像分类的神经网络模型。本文通过对近年来相关文献的综述，总结了各种神经网络模型在遥感图像分类中的应用情况、优缺点及发展趋势，旨在为遥感图像分类领域的研究者提供参考和启示。

简介：摘要：本文研究了摄影测量与遥感图像特征定位方法，致力于解决在地理空间信息获取和应用中的关键问题。首先，我们对摄影测量和遥感技术进行了概述，并分析了其在地理空间信息领域的重要性。接下来，我们探讨了目前广泛应用的图像特征定位方法及其存在的局限性。同时，我们介绍了一些新兴的图像特征定位方法，如基于深度学习的方法和多源数据融合方法，以应对现有方法的不足。最后，我们总结了本文的主要研究成果，并对未来的研究方向进行了展望。

简介：摘要：随着科技的不断进步，当前光学遥感图像目标检测技术在军事、环境、城市规划、农业、林业等领域有着广泛的应用。与自然图像相比，遥感图像具有小目标多且密集分布、方向多样、背景复杂和目标尺度变化范围广泛等特点，这为通用目标检测算法在遥感图像上的应用带来了一定的挑战。对此也有很多针对性的改进算法被提出来，但是大多都只从遥感图像中的某一两个难点问题出发，而缺乏一定的综合性，其检测性能也很难达到在普通图像上的较高水平。

简介：摘要：随着遥感技术的快速发展和深度学习算法的广泛应用，遥感图像分类在土地测绘领域的研究取得了显著进展。本文综述了基于深度学习的遥感图像分类技术的最新研究，并探讨了其在土地测绘中的应用。首先，本文介绍了遥感图像分类的重要性和挑战，然后详细阐述了卷积神经网络（CNN）和其他深度学习模型在遥感图像分类中的应用及其优势。接着，通过实际案例分析了深度学习在土地测绘中的具体应用，包括土地利用类型识别、土地覆盖变化监测等。

简介：摘要：地球遥感技术在获取大范围、多尺度、高分辨率的地表信息方面具有独特优势，深度学习算法作为一种强大的数据处理工具，在遥感图像处理中扮演着愈发重要的角色。深度学习算法通过学习庞大数据集中的特征和模式，能够自动提取遥感图像中的地物信息，实现更加准确和高效的地物识别。

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简介：摘要：遥感影像分类按照是否使用先验知识分为监督分类和非监督分类。研究表明，使用先验知识的监督分类效果更好，能减少“同物异谱”和“同谱异物”现象的影响。

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简介：摘要：本研究旨在探索在测绘工程领域中应用深度学习技术进行遥感影像分类的方法。通过收集大量的遥感影像数据，结合深度学习算法，构建了一个高效的分类模型。首先，采用卷积神经网络（CNN）对遥感影像进行特征提取和学习，然后利用池化和全连接层进行分类识别。实验结果表明，该方法在不同地区和不同场景的遥感影像分类中表现出良好的准确性和泛化能力，为测绘工程领域的遥感应用提供了一种有效的分类方法。

简介：摘要：随着事业单位的发展，档案管理工作的重要性日益凸显。本文通过对事业单位档案分类方法的研究与改进，旨在提高档案管理效率，更好地服务于单位的发展。首先，我们分析了当前档案分类方法的不足，并提出了新的分类方法。通过实践应用，新方法在提高档案检索效率、降低档案丢失率等方面取得了显著成效。最后，我们对未来档案管理工作进行了展望。

简介：摘要：本文采用DCGAN加强的方法，以garbage classify为例，探讨了DCGAN在城市生活废物中的应用。首先对DCGAN的网络进行了优化，将该网络的初始培训集合导入网络，再将该网络中产生的图象和原有的训练集合进行合并，从而形成一个新的训练集合。本法能够对数据进行高效的扩展，可以将其应用于生活垃圾的数据强化。从而实现了对垃圾的自动分类。

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简介：摘要：本文基于主成分分析（PCA）和图像匹配技术，提出了一种飞机识别算法。该算法通过对飞机图像进行PCA降维处理，提取关键特征，并利用图像匹配算法对待识别图像与数据库中的飞机图像进行比对。实验结果表明，该算法在飞机识别任务中具有较高的准确性和鲁棒性，可应用于实际的飞机识别系统中。

简介：摘要：本研究致力于优化高精度遥感影像处理算法，以解决传统方法在处理复杂场景下精度不高、效率低下等问题。通过对当前遥感影像处理算法的局限性进行深入分析，提出了一种融合深度学习和图像处理技术的新型算法。该算法采用深度学习网络对遥感影像进行特征提取和分类，同时结合传统图像处理方法进行精细化处理，从而实现了对高分辨率遥感影像更加准确、快速地处理。在实验验证阶段，我们对比了新算法与传统方法在不同场景下的处理效果，结果显示新算法在处理效率和准确性上均有显著提升，具有较好的应用前景。本研究的成果对于提高遥感影像处理的实用性和应用范围具有重要意义，为遥感技术在军事、环境监测、城市规划等领域的应用提供了有效支撑。

简介：摘要：本研究致力于优化高精度遥感影像处理算法，以解决传统方法在处理复杂场景下精度不高、效率低下等问题。通过对当前遥感影像处理算法的局限性进行深入分析，提出了一种融合深度学习和图像处理技术的新型算法。该算法采用深度学习网络对遥感影像进行特征提取和分类，同时结合传统图像处理方法进行精细化处理，从而实现了对高分辨率遥感影像更加准确、快速地处理。在实验验证阶段，我们对比了新算法与传统方法在不同场景下的处理效果，结果显示新算法在处理效率和准确性上均有显著提升，具有较好的应用前景。本研究的成果对于提高遥感影像处理的实用性和应用范围具有重要意义，为遥感技术在军事、环境监测、城市规划等领域的应用提供了有效支撑。

简介：摘要：本文研究了无人机遥感摄影图像处理技术，重点探讨了其在地理信息系统、环境监测和农业等领域的应用。首先介绍了无人机遥感摄影的基本原理和相关技术，包括无人机平台选择、传感器配置以及数据采集方法。其次，详细分析了无人机遥感摄影图像处理的关键技术，如图像去噪、目标提取和分类等。最后，结合实际案例，展示了无人机遥感摄影图像处理技术在不同领域的应用效果，并对未来发展趋势进行了展望。