Nov, 2023

使用 EuroSAT 和迁移学习进行土地利用和土地覆盖（LULC）的映射

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TL;DR全球人口不断增长，对自然资源的需求也在增加。遗憾的是，人类活动占到了 23% 的温室气体排放。幸运的是，遥感技术已经成为管理我们的环境的有价值的工具。这些技术使我们能够监测土地利用，规划城市区域，并推动农业、气候变化缓解、灾难恢复和环境监测等领域的进展。通过利用迁移学习和细调 RGB 波段，我们在土地利用分析方面取得了令人印象深刻的 99.19% 准确度。这样的研究结果可以用来制定保护和城市规划政策。
发现论文，激发创造
  • 土地利用与土地覆盖的深度自回归建模

    土地利用 / 土地覆盖（LULC）建模是一项具有挑战性的任务，由于地理特征之间的长程依赖性和与地形、生态和人类发展相关的明显空间模式。我们发现土地利用空间模式建模与计算机视觉中的图像修复任务之间存在密切联系，并对一种修改后的 PixelCNN 架构进行了研究，其参数约为 1900 万个，用于 LULC 建模。与基准空间统计模型相比，我们发现前者能够捕捉到更丰富的空间相关模式，如道路和水体，但无法产生校准的预测分布，表明需要进行额外的调整。我们发现在补丁计数和邻接等重要的生态相关土地利用统计方面存在预测下离散性的证据，可以通过操作采样变异性在一定程度上改善。

    Jan, 2024

  • 利用卷积网络和卫星图像在大范围内识别城市环境模式

    利用遥感技术和深度卷积神经网络，分析大规模卫星图像数据中的城市土地利用模式，并提供数据集以供遥感应用的机器学习研究人员使用。

    Apr, 2017

  • BD-SAT: 高分辨率土地利用覆盖数据集和开发区域的基准结果：遗传北达卡

    利用基于深度学习方法的卫星图像地表覆盖（LULC）分析对于了解发展中国家的地理、社会经济条件、贫困水平和城市扩张具有重要意义。在缺乏资金、缺乏专门的居住区 / 工业区 / 经济区、庞大的人口和多样化建筑材料的情况下，BD-SAT 提供了一种高分辨率数据集，包括达卡大都会城市及周边农村 / 城市地区的像素级 LULC 注释。通过严格和标准化的过程，使用 Bing 卫星图像创建了地面真实性数据，每个像素的地面空间距离为 2.22 米。我们进行了几个实验以建立基准结果，结果表明 BD-SAT 提供的注释足以训练具备足够准确性的大型深度学习模型，其中包括五个主要的 LULC 类别：森林、农田、建筑区域、水体和草地。

    Jun, 2024

  • 利用深度学习技术进行土地利用和土地覆盖分类

    通过使用深度卷积神经网络分类空间分辨率非常高（VHR）、正射成像的可见光多光谱图像，本论文探索了自动土地利用 / 土地覆盖（LULC）分类的潜力

    May, 2019

  • 生成土地覆盖分类训练数据集以推进全球发展

    使用 Sentinel-2 卫星数据和 Random Forests 算法的语义分割技术可用于高精度地图绘制，为农业和经济发展提供一种可行技术。

    Nov, 2018

  • 遥感图像的多标签分类

    本研究旨在通过运用不同的机器学习和深度学习模型将亚马逊雨林的卫星图像碎片进行分类和标记，并通过 F2 度量来评估分类器的准确性和损失函数。经过预训练的 ImageNet 体系结构用于提取特征，最终实现了 0.927 的最佳 F2 得分。

    Jan, 2022

  • 通过特征解耦和对比学习来提升土地覆盖分类中的跨年数据再利用

    基于最新的域自适应和泛化进展，我们提出了一种深度学习框架 (REFeD) 来结合来自两个不同领域的遥感和参考数据 (例如历史数据和新数据)，以改善当前的土地覆盖映射过程。实验评估结果表明，来自相同 (或类似) 研究地点的不同时间段的年度外信息可以成为增强土地覆盖映射过程的宝贵附加信息源。

    Apr, 2024

  • 土地覆盖图像分类

    这篇论文通过比较卷积神经网络和基于 transformer 的方法，探讨了在土地覆盖分类分析领域中，使用深度学习模型提高准确性和效率的最新进展。作者通过使用基于 Sentinel-2 卫星图像的 EuroSAT 数据集，证明了当前 transformer 模型在该领域取得了最先进的结果。

    Jan, 2024

  • 自监督的土地覆盖分割方法

    通过自我监督方法和深度学习，在没有高质量地面真实标签的情况下，可实现对高分辨率土地利用 / 土地覆盖变化图的自动标注，准确率达到约 52%。

    Oct, 2023

  • 利用光学雷达跨波段少样本迁移学习进行土地利用预测

    该研究探索了使用深度学习方法和分布对齐的神经网络嵌入可以提高卫星影像分析的准确性，尤其是在少量样本预测中，显著地超越了多种基线方法，其关键词有卫星图像分析，深度学习，迁移学习，Sentinel 和地区气候分区。

    Dec, 2022