TY -的A2 - Tang Yajuan盟——冯,凯盟——吴,易盟——张,鲁伊PY - 2023 DA - 2023/02/18 TI -解构的地面图像处理相关技术基于高分辨率卫星遥感图像SP - 2896471六世- 2023 AB -地球观测系统严重依赖于复杂的遥感卫星,一个重要的手段来获得全球高精度地理空间的产品和一个重要的战略地区世界科技大国的发展。尽管中国目前卫星实时或半实时观测时间分辨率高,还有很多差距他们的定位精度和世界先进水平。本文旨在研究一种有效的地面图像处理技术应用到高分辨率卫星遥感图像。卷积神经网络是一种有效的深度学习图像识别和特征提取的方法。在这篇文章中,人们使用卷积神经网络(CNN)来识别地面图像,使用支持向量机(SVM)进行分类和总结图像,然后使用卡尔曼滤波降噪,以便获得复杂的遥感图像。在实验中,100年卫星遥感图像GeoImageDB数据库中被选为模拟测试,图像被分成5个类型,及其识别准确性,分类精度、图像信噪比和分辨率进行了分析。结果表明,CNN的识别不同类型的图像精度约为94%,最低是85%左右。支持向量机的图像分类的精度在80%以上,最高约为95%。降噪后图像的信噪比是6.5以上,有些甚至达到8.0以上。图像的分辨率是800 ppi以上,最高甚至达到1400 ppi的超高分辨率。 Overall, the processed images are of high quality. This shows that this essay uses CNN for image recognition and then uses an SVM for classification, and finally, the method of denoising the image has certain feasibility and has achieved good results through experiments. SN - 1574-017X UR - https://doi.org/10.1155/2023/2896471 DO - 10.1155/2023/2896471 JF - Mobile Information Systems PB - Hindawi KW - ER -