摘要：针对SAR图像语义描述方法,设计一种联合卷积神经网络(CNN)和Transformer的深度学习网络模型架构,实现遥感图像的语义描述生成。该模型架构主要分为两个部分:特征提取器和描述生成器。对于特征提取器,在分析对比Inception-v3、ResNet、VGGNet以及EfficientNet四种经典的CNN特征提取方法基础上,选择EfficientNet模型作为主要的特征提取器。借助Transformer模型的自注意力机制设计描述生成器,生成SAR图像的语义描述。实验结果表明,不同特征提取方法下的CNN-Transformer均能较好地完成SAR图像语义描述,其中EfficientNetB4模型效果最佳,验证准确率达0.8369。

摘要：结合某带状区域的1∶10000无控制点测图任务,在分析卫星遥感影像无控空三加密技术流程的基础上,探讨了基于Pleiades影像的带状区域无控空三加密的相关技术要点,包括数据分析与预处理、工程基本参数设置、连接点选取、平差调整、测区接边等,最后对加密成果进行了精度检测分析。结果表明成果满足无控制点条件下1∶10000比例尺测图任务技术设计的精度要求。