基于深度学习的高分辨率遥感图像识别与分类研究

近来面试的时候被问到一道面试题，是关于超高分辨率图片的读取与显示的。结果在网上找了半天超高分辨率图片资源。太难找了，所以分享出来，仅供学习用。共两张图片：一张是70M,一张是140M。

提出并实现了一种基于光纤光栅(FBG)激光器的高分辨率光纤传感系统。通过在一段高增益有源光纤写入光纤光栅形成光纤激光传感器, 待测信号作用在激光器上引起激光频率变化, 采用偏振无关的非平衡迈克耳孙光纤

论文仅供学习参考使用。 本文首先对高分辨率遥感影像进行预处理,对各种检测边缘的算子进行了比较,最后在传统 Hough 变换的基础上,运用连通域去除的改进算进行道路提取。

基于模糊熵和RPCCL的高分辨率遥感影像聚类分割，王超，童小华，应用模糊熵阈值分割与受限制的次胜者受罚竞争学习算法(RPCCL)，实现高分辨率遥感影像的聚类分割。首先根据遥感影像各波段的模糊熵�

详细讲解基于OFDR原理的传感关键技术，是了解光频域反射技术的入门文章。

在分析几种IHS算法的基础上，提出了一种适合于高分辨率遥感影像的自适应加权融合算法。该算法基于快速IHS变换，从亮度成份构成和空间细节注入程度两个方面加以改进，采用相关系数来调整权重，避免了人工指定权

阴影检测是高分辨率遥感图像处理中的关键任务。 在过去的几十年中，已经探索了各种阴影检测方法。 这些方法的确提高了检测精度，但是仍然不够健壮，无法从原始图像中提取出足够的信息而无法获得令人满意的结果。

几种分割算法在高分辨率遥感图像中的适用性分析，戈乐乐，赵银娣，本文将不同学者提出的5种图像分割算法，即改进的分水岭分割法、JSEG分割法、爬山分割法、超像元分割法以及拓扑导数分割法，应用在�

针对高分辨率遥感图像变化检测的难点和传统像元级变化检测方法的局限性，提出了基于面向对象的思想，利用分割后图像对象的光谱特征、纹理特征、形状特征分别进行变化检测，然后将不同对象特征检测结果进行融合得到最

malab编写的高分辨率重建程序，可以通过对多幅低分辨率图像的信息融合生成高分辨率图像