基于Matlab深度学习的遥感影像提取识别检测系统

基于Matlab的遥感影像提取滤波识别检测系统集成了深度学习技术，采用VGG-19模型，可识别19种不同类型的遥感图像。主要功能包括遥感图像的自动分类与特征提取，识别目标如草甸、机场、城市建筑等，并为每种类型提供详细的生态和地理意义描述。用户导入图像后，系统将自动分析并展示结果，同时提供生态和人类效益建议，适用于地理信息系统、城市规划等专业领域。

项目信息

编号：MDV-22
大小：603M

运行条件

Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b、2024b

项目介绍

基于Matlab的遥感影像提取滤波识别检测系统集成了深度学习技术，采用VGG-19模型，可识别19种不同类型的遥感图像。主要功能包括遥感图像的自动分类与特征提取，识别目标如草甸、机场、城市建筑等，并为每种类型提供详细的生态和地理意义描述。用户导入图像后，系统将自动分析并展示结果，同时提供生态和人类效益建议，适用于地理信息系统、城市规划等专业领域。

系统还具备图像特征分析与展示功能。通过形状、纹理和空间特征的分析，用户可以观察不同地表目标的特征和分布模式，帮助在城市规划、农业监测等领域做出更明智的决策。对于每种遥感图像，系统不仅识别，还提供生态建议，分析其对生物多样性、碳汇等方面的影响。

图像预处理模块确保了识别精度。直方图均衡化增强了对比度，均值滤波则去除了高频噪声。Roberts边缘检测突出图像中的轮廓，二值化处理则便于目标提取和分割。这些处理流程为图像分类和特征分析提供了稳固的技术支持，使系统能够高效、精准地识别复杂的地表类型。

项目文档

Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程

算法流程

代码讲解

Tipps：仅对untitled.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。

运行效果

运行 untitled.m

1.飞机场

2.海滩

3.桥

4.沙漠

5.农田

6.高架桥

远程部署

Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS

项目文件

文件目录

Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)