随笔分类 - ENVI深度学习
ENVI深度学习技术、操作经验
摘要：很高兴给大家分享一个好消息，Five-Billion-Pixels-ENVIFormat 五十亿像素开源样本库（ENVI格式）正式上线了！Five-Billion-Pixels 样本库是一个为遥感、地理信息系统（GIS）和图像处理领域的研究和应用而精心打造的高质量样本库。为了让更多的人受益，我们决定
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摘要：在2023年10月19日举办的地理信息技术创新大会中，分享了讲座《新机器学习与深度学习在遥感图像分类中的应用》，介绍了一些开源样本库。现将其中介绍到的GID-ENVIFormat开源样本库（转换为ENVI格式的GID样本库）分享给大家。 【PPT分享】新机器学习与深度学习在遥感图像分类中的应用 样本
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摘要：1.TensorBoard 更新 ENVI 深度学习设置变化 在此版本中，TensorBoard 在像素分割和对象检测训练开始时自动启动，并报告详细指标。 通过此更改，以下设置已从File > Preferences > Deep Learning中删除： Compute Training Metr
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摘要：在绘制深度学习样本的时候，部分初学者总是用绘制监督分类样本的方法绘制深度学习样本，在图像上随意绘制样本，这种绘制样本的方法不适用于深度学习样本绘制。 如下为错误的示例： 深度学习样本绘制应遵循“全、多、精”三个原则： 样本子区域选取，应该全面覆盖多种地物类型。 绘制样本尽可能地多，推荐绘制子区域范围
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摘要：ENVI5.6.3新增机器学习工具包，该功能不需要额外的许可，只需安装ENVI深度学习2.0版本应用程序，用ENVI主模块的许可便可使用新机器学习的功能。 ENVI新机器学习工具包，可以对栅格数据进行快速分类，如异常检测、监督分类和非监督分类。也可以从一个或多个数据上选择样本，生成训练模型，并用该模
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摘要：1新特性 ENVI深度学习2.0使用 TensorFlow 2.9版本和 CUDA 11.2.2版本，这两者均已包含在安装包中。ENVI深度学习2.0版本包括以下新功能和改进功能： 增加机器学习工具包 机器学习工具包只需要一个标准的ENVI许可证就可以使用机器学习的功能——不需要深度学习许可证。借助
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摘要：软件试用：https://www.cnblogs.com/enviidl/p/16275745.html 计算机环境要求：https://www.cnblogs.com/enviidl/p/16309506.html 教程下载链接：https://pan.baidu.com/s/1uVBtH9u8i
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摘要：遥感中深度学习的一个常见用途是对象检测（目标识别）。也就是说，识别特定对象，例如车辆和人造结构。对象检测将特征定位在对象级别，而不是像素级别。对象是具有相似空间、光谱和纹理特征的像素组。相比之下，像素分割是逐个像素地定位特征。对象检测不仅提供特征的位置，还提供形状、面积、长度等特征。本教程使用ENV
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摘要：ENVI深度学习1.2版本正式发布，适配ENVI 5.6.1。ENVI深度学习1.2增加了一项重大改进，一种全新的深度学习类型：对象检测。 系统要求 平台 硬件 操作系统 支持版本 Windows Intel/AMD 64-bit Windows 10，2016 Server UNIX Intel/
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摘要：ENVI深度学习在普通物理机中使用Tesla T4等显卡直接安装对应显卡驱动即可，显卡驱动下载地址：https://www.nvidia.cn/Download/Find.aspx?lang=cn 在虚拟机中使用Tesla T4显卡需检查如下两步： 1. 检查虚拟机对应的实体机显卡驱动 保证虚拟机对
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摘要：基于多时相影像进行地表覆盖变化监测是遥感的一个重要应用，在城市违法建设监测、水政违法建设监测、森林砍伐监测等领域得到广泛应用。由于遥感算法、数据源质量等原因，遥感变化信息提取一般采用目视解译方式进行。 本教程介绍采用深度学习方法进行城市建筑物、构筑物、填河、动土、堆土等目标的变化监测。 本教程在EN
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摘要：1 更新特性 ENVI Deep Learning 1.1.3 的 TensorFlow 框架更新到 2.4 版本，CUDA 版本更新到 11。适配 ENVI 5.6。 可到 http://envi.geoscene.cn/envi_license 申请试用。 2 环境要求 2.1 NVIDIA显卡
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摘要：ENVI Deep Learning 1.1.2正式发布，适配ENVI 5.6。训练模型工具新增应用增强（Augmentation）的选项，可以扩充训练样本数据，提高训练和提取精度。 系统要求 ENVI Deep Learning 1.1.2 使用 TensorFlow 1.14 和 CUDA 10
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摘要：小麦是中国最重要的口粮之一，小麦的播种面积及其产量直接关系到国家粮食安全和社会稳定。同时，小麦播种面积是开展小麦长势监测和估产工作的重要环节。随着遥感技术的发展，其为快速、准确提取小麦播种空间分布提供了有效手段。 本文利用ENVI深度学习图像分类工具，从39/43景10米分辨率的哨兵2卫星影像上提取
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摘要：深度学习的两大难点即为样本标注和参数调优。 ENVI的ROI工具、Feature Counting工具、光谱分析、下载OpenStreetMap矢量等功能，为深度学习提供了便捷的样本标注功能。 同时，ENVI深度学习提供了一个帮助调试参数的功能，工具启动是在/Deep Learning/Deep L
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摘要：ENVI DL 1.1 包含许多重大改进，以提高可用性和训练性能。 · 多类别架构（Multiclass Architecture） · 深度学习标记工具（Deep Learning Labeling Tool） · 集成TensorBoard（可查看训练状态） · 测试系统支持状态 · 其他更新
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摘要：本文利用ENVI深度学习工具和ENVI精准农业工具从8.59cm分辨率航空影像上提取椰子树信息。ENVI深度学习工具获取椰树的CAM类激活图，CAM图像为灰度图（0~1范围），其DN值代表该像素属于目标的概率。为了得到椰子树的林冠半径，利用ENVI精准农业工具包的作物计数工具从CAM图像上提取椰树信
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摘要：软件试用：https://www.cnblogs.com/enviidl/p/16275745.html 计算机环境要求：https://www.cnblogs.com/enviidl/p/16309506.html 教程下载链接：https://pan.baidu.com/s/15D3c6MXTA
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摘要：ENVI Deep Learning 1.1 Tech Preveiw目前已经发布，仅在内部测试。迫不及待的要跟大家分享一下新的功能，应该跟1.1正式版没有太大区别。 此版本包含了几个关键改进和新功能： 多要素/多类别支持。 新增项目管理功能，用于管理训练图像和ROIs。 训练过程中的状态信息显示改
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摘要：为扬尘治理和保护环境，城市的裸露地表、易扬尘物料等要求覆盖防尘网。防尘网一般由聚乙烯材料制作的网状物，颜色主要为黑色和绿色。 本文介绍利用遥感影像和ENVI深度学习工具快速提取防尘网覆盖信息，数据和处理环境如下： 数据源：标准景高分二号3.8米4波段多光谱数据，16bit 处理软件：ENVI5.5.
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