- 从数百万平方公里范围的卫星图像中快速精准地定位、识别感兴趣的目标，是遥感数据智能解译领域的核心难题。近期，中国科学院空天信息创新研究院研究团队和国际摄影测量与遥感协会合作，构建了一套目前全球规模最大的遥感图像细粒度目标识别数据集，并面向全球公开发布。△ 数据集类别示意图该数据集含15000余幅分辨率优于1米、尺寸从上千到上万像素不等的图像，具有100多万精细化标注、多角度分布的目标，场景覆盖全球上百个典型城市、乡镇，以及常用机场、港口等，其中来自我国自主产权高分系列卫星的数据占比超过80%。所谓细粒度目标
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遥感图像 目标识别
- 用计算机和人工智能来替代读图员，把浩如烟海的遥感原始数据变成有用的知识，同时把遥感应用引向普及和深入，甚至走进普通民众的生活，这是业界几十年来的梦想。人们为此尝试了很多算法和方法，但是要把它变成产业，变成行业和个人能够使用的工具。却是一项知易行难的工程。
判读员不够用了
从遥感图像里提取信息，是遥感应用和遥感产业的基本生产方式。在卫星遥感发明出来以前，航空遥感是人们俯瞰地球的主要手段。那时的航空遥感相机都是用胶片作为记录手段的。图像判读员们要对着这些照片做人工目标判读工作。卫星遥感技术发明
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人工智能 遥感图像
- 引言
红外焦平面探测是一种兼具辐射敏感和信号处理功能的新一代红外探测技术，但是由于制造过程和工作环境的影响， 使得焦平面阵列(FPA ) 各个阵列元即使在相同的辐射通量照射下，也会输出不相同的响应电压。这种红外响应引起的遥感图像的失真被称作红外图像的非均匀性。为了提高观测频率、扫描范围和空间分辨率，航天遥感一般采用推扫式的多元敏感线阵列对地物成像，通过观察发现，推扫得到的遥感图像出现有规律的条带失真，条带宽度与遥感器多元敏感元个数的扫描线宽度一致，而且随着时间的推移，条带现象日趋严重，与单敏感元扫描图像
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测量 测试 红外探测 神经网络 遥感图像
遥感图像介绍
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