典型文献
智能遥感深度学习框架与模型设计
文献摘要：
近年来,随着遥感技术的快速发展,遥感对地观测数据获取量与日俱增.在对海量遥感数据的特征提取与表征上,基于深度学习的智能遥感影像解译技术展现出了显著优势.然而,遥感影像智能处理框架和信息服务能力还相对滞后,开源的深度学习框架与模型尚不能满足遥感智能处理的需求.在分析现有深度学习框架和模型的基础上,针对遥感影像幅面大、尺度变化大、数据通道多等问题,本文设计了嵌入遥感特性的专用深度学习框架,并重点讨论了其构建方法,以及地物分类任务的初步试验结果等.本文提出的智能遥感解译框架架构将为构建具备多维时空谱遥感特性的深度学习框架与模型提供有力支撑.
文献关键词：
遥感智能解译;深度学习;专用框架模型;遥感特性
中图分类号：
作者姓名：
龚健雅;张觅;胡翔云;张展;李彦胜;姜良存
作者机构：
武汉大学遥感信息工程学院,湖北 武汉 430079;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079
文献出处：
引用格式：
[1]龚健雅;张觅;胡翔云;张展;李彦胜;姜良存-.智能遥感深度学习框架与模型设计)[J].测绘学报,2022(04):475-487
A类：
遥感特性,专用框架模型
B类：
智能遥感,深度学习框架,模型设计,遥感技术,对地观测数据,数据获取,与日俱增,遥感数据,遥感影像解译,技术展,显著优势,智能处理,处理框架,信息服务,开源,有深度,幅面,尺度变化,数据通道,构建方法,地物分类,分类任务,初步试验,遥感解译,时空谱,遥感智能解译
AB值：
0.350308
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