- 從數百萬平方公里范圍的衛星圖像中快速精準地定位、識別感興趣的目標，是遙感數據智能解譯領域的核心難題。近期，中國科學院空天信息創新研究院研究團隊和國際攝影測量與遙感協會合作，構建了一套目前全球規模最大的遙感圖像細粒度目標識別數據集，并面向全球公開發布。△ 數據集類別示意圖該數據集含15000余幅分辨率優于1米、尺寸從上千到上萬像素不等的圖像，具有100多萬精細化標注、多角度分布的目標，場景覆蓋全球上百個典型城市、鄉鎮，以及常用機場、港口等，其中來自我國自主產權高分系列衛星的數據占比超過80%。所謂細粒度目標
- 關鍵字：
遙感圖像 目標識別
- 用計算機和人工智能來替代讀圖員，把浩如煙海的遙感原始數據變成有用的知識，同時把遙感應用引向普及和深入，甚至走進普通民眾的生活，這是業界幾十年來的夢想。人們為此嘗試了很多算法和方法，但是要把它變成產業，變成行業和個人能夠使用的工具。卻是一項知易行難的工程。
判讀員不夠用了
從遙感圖像里提取信息，是遙感應用和遙感產業的基本生產方式。在衛星遙感發明出來以前，航空遙感是人們俯瞰地球的主要手段。那時的航空遙感相機都是用膠片作為記錄手段的。圖像判讀員們要對著這些照片做人工目標判讀工作。衛星遙感技術發明
- 關鍵字：
人工智能 遙感圖像
- 引言
紅外焦平面探測是一種兼具輻射敏感和信號處理功能的新一代紅外探測技術，但是由于制造過程和工作環境的影響， 使得焦平面陣列(FPA ) 各個陣列元即使在相同的輻射通量照射下，也會輸出不相同的響應電壓。這種紅外響應引起的遙感圖像的失真被稱作紅外圖像的非均勻性。為了提高觀測頻率、掃描范圍和空間分辨率，航天遙感一般采用推掃式的多元敏感線陣列對地物成像，通過觀察發現，推掃得到的遙感圖像出現有規律的條帶失真，條帶寬度與遙感器多元敏感元個數的掃描線寬度一致，而且隨著時間的推移，條帶現象日趨嚴重，與單敏感元掃描圖像
- 關鍵字：
測量 測試 紅外探測 神經網絡 遙感圖像
遙感圖像介紹
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