城市遥感-波峰检测

浅谈基于多时相遥感影像的变化检测技术，桂林，，变化检测作为一种手段,已经广泛地应用在各个领域。灾害动态监测、环境污染监测以及城市规划等方面都已涉及到适时、有效的变化监�

基于边缘特征的图像分割算法中，能够准确地检测出边缘是进行图像分割的前提和关键。针对目前遥感图像分割算法普遍存在鲁棒性差、易发生边缘信息缺失以及适用范围较窄的缺点，提出了一种基于改进Canny边缘检测的

数据融合通常是多传感器遥感影像集成环境中的重要过程，目的是丰富融合过程中所涉及的传感器缺乏的功能。该技术引起了很多研究的兴趣，特别是在农业领域。另一方面，基于深度学习（DL）的语义分割在遥感分类中显示

变化检测技术已经广泛地应用在各个领域。例如：环境监测、土地利用、农作物生长状况监测、森林采伐监测、灾情估计等方面。主要讨论了基于遥感影像的变化检测技术的实际应用。

介绍了一特别是基于treelet特征融合的遥感图像变化检测方法，内部含有MATLAB代码

基于复杂网络的遥感图像检测研究，李程，邵峰晶，本文提出一种新的利用复杂网络理论处理遥感图像的方法，对遥感图像进行复杂网络建模，然后对复杂网络模型划分社团，本文所采用的

深度学习技术在遥感图像目标检测中有着广泛的应用，尤其是在特征提取和分类方面。目前的研究表明，卷积神经网络（CNN）在遥感图像目标检测中表现出优秀的性能。本文主要研究了基于深度学习的遥感图像目标检测方法

本文主要研究基于深度学习的遥感图像目标检测方法，探讨了深度学习在遥感图像处理中的应用。首先介绍了深度学习的基本原理以及在遥感图像处理中的优越性。接着详细讲解了目标检测方法中的卷积神经网络、区域提取和分

使用高分辨率遥感影像技术进行输电杆塔智能检测的方法，同时对于各种类型的输电杆塔进行详细说明，涵盖了输电线路的全面检测，有效提高了输电杆塔检测的准确率和效率。作者宋成根在此也分享了自己的经验和方法。通过

在本文中,我们专注于解决超高分辨率(VHR)遥感图像中的目标检测问题。 VHR遥感图像中物体检测的主要挑战是:(1)VHR图像通常太大,在定位物体时会花费太多时间; (2)高误报,因为背景占主导地位,