GF2武汉高分辨率变化检测数据 |
GF2号卫星高分辨率遥感影像变化检测数据,标记了变化和未变化区域,用于研究无监督变化监测算法,详情请阅读README |
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武汉多应用高分辨率场景分类数据集(WH-MAVS) |
WH-MAVS 数据集是目前为止唯一一个围绕特大城市中心区域进行标注的,大范围、面向多应用、多时相的、带有地理坐标的场景分类数据集。 |
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基于慢特征分析算法的变化检测代码 |
慢特征分析算法是一种简洁有效的多时相遥感影像变化检测算法,采用无监督自定权的方式提高变化检测精度。 |
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基于深度慢特征分析(Deep Slow Feature Analysis)的变化检测代码 |
相关论文被IEEE TGRS接收,并获得2019年IEEE GRSS Transactions Prize Paper Award。具体方法介绍请参考README。 |
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高光谱图像分类代码 (ASSMN) |
ASSMN适用于高光谱图像分类的自适应空谱多尺度网络(Adaptive spectral-spatial multiscale network),包含光谱特征提取子网络、空间特征提取子网络及自适应特征融合模块三部分,能够获得优质高精度的高光谱图像分类图 |
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2018年IEEE数据融合大赛Fusion-FCN实现代码 |
本方法获得2018年IEEE数据融合大赛总冠军 |
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武汉多时相场景变化检测数据集 (MtS-WH) |
武汉多时相场景数据集(Multi-temporal Scene Dataset, MtS-WH)数据集主要用于进行场景变化检测的方法理论研究与验证。MtS-WH主要包含两幅7200 x 6000像素大小的高分辨率遥感影像,覆盖范围为中国武汉市汉阳区。影像分别获取于2002年2月和2009年6月,分辨率为1m,包含4个波段(蓝,绿,红和近红外波段)。每个时相训练集包括190张影像,测试集包括1920张影像。更多信息请参考README |
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影像场景标记提取软件 |
本软件工具主要用于对大幅影像进行局部场景的提取和标记,其中“场景标记系统”对整个影像进行网格化和标记、“场景提取系统”对整个影像进行任意位置的标记。两个系统最终都能够输出场景类别标记和位置,方便后续研究工作。 |
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