Hlboké učenie pre segmentáciu obrazov z diaľkového prieskumu Zeme
Hlboké učenie pre segmentáciu obrazov z diaľkového prieskumu Zeme aplikuje konvolučné neurónové siete a architektúry enkodér-dekodér na automatickú klasifikáciu a ohraničenie objektov na satelitných alebo leteckých snímkach na úrovni pixelov. Systematicky preskúmaný Zhu et al. (2017) v časopise IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, tento prístup zjednotil predtým roztrieštené metódy – klasifikáciu scén, detekciu objektov a sémantickú segmentáciu – pod jedným rámcom naučených príznakov, schopným využiť priestorové, spektrálne a časové bohatstvo údajov z diaľkového prieskumu Zeme.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Zhu, X. X., et al. (2017). Deep learning in remote sensing: A comprehensive review and list of resources. IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, 5(4), 8–36. DOI: 10.1109/MGRS.2017.2762307 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 2). Deep Learning for Remote Sensing Image Segmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/remote-sensing/deep-remote-sensing
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Objektovo orientovaná analýza obrazu (OBIA)Diaľkový prieskum Zeme↔ compare
- U-NetHlboké učenie↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →