目标检测是计算机视觉领域中的一个核心任务，它旨在在图像或视频中自动定位并识别出特定的对象。YOLO，即“你只看一次”（You Only Look Once），是一种高效的目标检测算法，它以其实时处理速度和高精度而受到广泛关注。本系列教程——"目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLOV5的深度学习卫星遥感图像检测与识别"，将深入探讨如何利用YOLOV5这一最新版本的YOLO框架，对卫星遥感图像进行有效分析。 YOLOV5是YOLO系列的最新迭代，由Joseph Redmon、Alexey Dosovitskiy和Albert Girshick等人开发。相较于早期的YOLO版本，YOLOV5在模型结构、训练策略和优化方法上都有显著改进，尤其是在准确性、速度和可扩展性方面。它采用了更先进的网络结构，如Mish激活函数、SPP模块和自适应锚框等，这些改进使得YOLOV5在处理各种复杂场景和小目标检测时表现更加出色。 卫星遥感图像检测与识别是遥感领域的关键应用，广泛应用于环境监测、灾害预警、城市规划等领域。利用深度学习技术，尤其是YOLOV5，我们可以快速准确地定位和识别图像中的目标，如建筑、车辆、植被、水体等。通过训练具有大量标注数据的模型，YOLOV5可以学习到不同目标的特征，并在新的遥感图像上实现自动化检测。 在实战案例100讲中，你将了解到如何准备遥感图像数据集，包括数据清洗、标注以及数据增强。这些预处理步骤对于提高模型的泛化能力至关重要。此外，你还将学习如何配置YOLOV5的训练参数，如学习率、批大小和训练轮数，以及如何利用GPU进行并行计算，以加速训练过程。 教程还将涵盖模型评估和优化，包括理解mAP（平均精度均值）这一关键指标，以及如何通过调整超参数、微调网络结构和进行迁移学习来提高模型性能。同时，你将掌握如何将训练好的模型部署到实际应用中，例如集成到无人机系统或在线监测平台，实现实时的目标检测功能。 本教程还会探讨一些高级话题，如多尺度检测、目标跟踪和语义分割，这些都是提升遥感图像分析全面性的关键技术。通过这些实战案例，你不仅能掌握YOLOV5的使用，还能了解深度学习在卫星遥感图像处理领域的前沿进展。 "目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLOV5的深度学习卫星遥感图像检测与识别"是一套详尽的教程，涵盖了从理论基础到实践操作的各个环节，对于想要在这一领域深化研究或应用的人士来说，是不可多得的学习资源。

卫星遥感技术的快速发展为土地利用变化的检测提供了重要的技术支撑。为了进一步提高土地利用变化的检测精度,提出了AlexNet和支持向量机(SVM)相结合的土地利用变化分类方法。利用2013—2017年江西省南昌市的高分一号卫星遥感影像,生成该地区在这5年内的土地利用变化图,分析土地利用变化的特征。结果表明:研究区的土地类型主要以植被、水体、裸地和建筑用地为主;在这5年中,植被面积变化得最大,减少了54.74 km 2,水体面积增加了22.12 km 2,建筑用地面积增加了19.45 km 2,裸地面积增加了5.17 km 2。

常用的遥感融合方法常导致较严重的光谱畸变,为减少融合图像光谱特征的扭曲,提出三种新融合方法即合成变量比值法(SVR)、平滑滤波亮度调制法(SFIM)和Gram_Schimdt变换法(GS)。采用定量分析方法,分别对中等分辨率Landsat ETM+数据和高分辨率Quickbird数据的融合效果进行了评价。结果表明,不同方法具有不同的光谱保真度和空间信息融入度。同一种方法对于不同分辨率的遥感数据具有不同的融合效果。对中等分辨率Landsat ETM+数据,SFIM能产生较高的空间信息融入度和光谱保真度。利用中等分辨率Landsat ETM+数据进行融合处理时,SFIM优于合成SVR和GS;在高分辨率Quickbird数据的融合中,SVR能产生较高的空间信息融入度和光谱保真度。利用高分辨率Quickbird数据进行融合处理时,SVR则优于SFIM和GS。在中等分辨率Landsat ETM+数据、高分辨率Quickbird数据融合处理中,基于SFIM、SVR融合方法能分别获得较好的视觉效果,又能改善目视解译和遥感分类精度。

高分5号卫星遥感图像数据，可用ENVI查看和处理，供需要科研的人士下载使用。

投资摘要商业航天的市场在哪里传统的航天应用以卫星为主，包括通信、导航、遥感、科研四大方向。随着商业航天的兴起，产生了新的方向，在卫星通信领域出现了卫星互联网，以

提出了一种利用NO2卫星遥感数据估算近海海域NO2干沉降与无机氮(除氨氮)湿沉降通量的新方法。利用该方法对中国黄海海域2009年N沉降通量进行了估算，并将估算结果与其他研究结果进行了对比。结果表明：该方法估算通量均值相对较高，但与其他研究在数量级上是一致的，并能够反映研究海域大气N沉降通量的空间分布状况，可为我国海洋环境监测与评价大面积数据获取提供技术支撑。

卫星遥感大数据时代下地表水资源快速调查方案.多源卫星遥感数据为地表水体快速调查提出了新挑战,遥感大数据平台为大尺度地表水体调查提供新的契机

为了解遵义市大气质量空间分布状况，采用MODIS L1B 1 km遥感影像数据，基于6S大气辐射传输模型构建查找表，利用暗像元法反演了遵义市AOD（气溶胶光学厚度）分布，并将反演结果与NASA公布的MOD04_3K气溶胶产品及地面观测空气质量数据进行对比。结果表明：反演的遵义市AOD结果与NASA公布的MOD04_3K气溶胶产品相关性为0.73，与地面观测的AQI、PM2.5、PM10相关性分别为0.70、0.70、0.61，反演结果与验证数据具有较好的一致性，AOD反演结果具有较高准确性；遵义市AOD分布呈现西南部较高，东北部较低的格局，遵义市全域AOD均值为0.23，红花岗区AOD均值最高（0.51），赤水市AOD值最低（0.12）。

风云4号4KM全圆盘行列号对照表

googleearth-win-pro-7.3.1.4507-x86谷歌地球免费版，可以看卫星地图一类的