remote-sensing
本站收录 28 个带「remote-sensing」标签的 AI 开源项目
techniques这是一个专注于卫星与航空影像深度学习技术的开源项目，汇集了针对地球观测数据的卷积神经网络、数据集构建、图像分类等核心方法。它解决了遥感领域缺乏系统化深度学习实践★ 10,269
sahiSAHI 是一个专注于计算机视觉的切片推理框架，旨在解决大尺寸图像（如卫星影像、医学图像）在目标检测和实例分割时因内存限制或小目标密集而导致的性能问题。它支持任★ 5,518
torchgeoTorchGeo 是微软开源的面向地理空间数据的 PyTorch 扩展库，为遥感、卫星影像和地球观测任务提供标准化的数据集、采样器、数据增强变换与预训练模型。它★ 4,192
awesome-remote-sensing-change-detection这是一个遥感变化检测领域的精选资源列表，汇总了该方向的数据集、工具、方法、综述论文和竞赛。它解决了遥感变化检测研究者和工程师难以系统获取和筛选分散资源的问题，通★ 2,344
datasets这是一个面向深度学习遥感应用的卫星与航空影像数据集汇总仓库，系统整理了地球观测领域常用的公开数据集资源。它解决的核心问题是：做遥感图像研究时，数据集分散在各国航★ 1,204
tesseraTESSERA 是剑桥大学推出的基础模型，专为处理时间序列卫星影像而设计，可应用于土地分类、植被冠层高度预测等地球观测任务。它解决了传统遥感模型难以高效提取时序★ 753
University1652-BaselineUniversity1652-Baseline 是 ACM Multimedia 2020 论文《University-1652: A Multi-view M★ 686
Awesome-Remote-Sensing-Agents这是一个遥感智能体领域的综述性开源项目，汇集了遥感智能体（Remote Sensing Agents）相关的论文、代码、数据集和工具。它系统梳理了将大语言模型、★ 613
Remote-Sensing-RVSARemote-Sensing-RVSA 是遥感领域的基础模型开源项目，对应 TGRS'22 论文《Advancing Plain Vision Transfor★ 469
hls-foundation-oshls-foundation-os 是一个专注于 Harmonized Landsat and Sentinel-2 (HLS) 卫星影像基础模型 Prithv★ 407
HyperSIGMAHyperSIGMA 是发表在 TPAMI'25 上的高光谱智能理解基础模型官方实现。高光谱图像包含数十至数百个连续光谱波段，传统方法难以有效处理其高维性和冗余★ 392
xview-yolov3xview-yolov3 是一个基于 YOLOv3 的遥感卫星图像目标检测项目，专为 xView 数据集和检测挑战赛设计。它解决了卫星图像中目标尺度小、背景复杂★ 347
RS5MRS5M是一个面向遥感领域的大规模视觉-语言数据集，由复旦大学等机构发布，旨在解决遥感图像理解中缺乏高质量图文对数据的问题。该数据集包含超过500万张遥感图像及★ 318
detectreedetectree 是一个基于 Python 的树木检测工具，专门用于从航空影像中识别树木。它解决了传统遥感图像中树木分割依赖人工或复杂算法的问题，提供了一套基★ 281
Awesome_MambaAwesome_Mamba 是一个关于状态空间模型（State Space Models, SSMs）在医学图像分析中应用的综合性综述项目，聚焦于计算高效时代的★ 270
MTPMTP 是 JSTARS'24 论文的官方实现，提出了一种面向遥感基础模型的多任务预训练方法。它通过同时学习多个遥感任务（如场景分类、语义分割、目标检测等）来训★ 253
CC-PanCC-Pan 是论文《CC-Pan: Channel-wise Compression based Diffusion for Efficient Pan-Sh★ 247
Awesome-RS-SpatioTemporal-VLMs这是一个关于遥感时空视觉语言模型（SpatioTemporal Vision-Language Models）的综述性开源项目，对应IEEE GRSM 2025★ 226
DOFADOFA 是一个受神经可塑性启发的多模态地球观测基础模型，旨在解决遥感领域不同模态（如光学、雷达、高光谱等）数据分布差异大、难以统一建模的问题。它通过动态融合和★ 214
Text2EarthText2Earth 是一个面向遥感领域的文本生成图像开源项目，由 IEEE GRSM 2025 论文提出。它旨在解决遥感图像生成中数据稀缺和文本描述不足的问题★ 192
Awesome-VLGFMAwesome-VLGFM 是一个关于视觉-语言地理基础模型（Vision-Language Geo-Foundation Models）的综述性资源列表，旨在★ 180
RSPRSP是《An Empirical Study of Remote Sensing Pretraining》论文的官方代码库，专注于遥感图像预训练模型的实证研究★ 159
ai4rsai4rs 是一个面向遥感视觉的开源项目，基于 MMDetection、MMRotate、MMLab 生态构建，专注解决遥感图像中的目标检测、旋转框检测（OBB★ 158
GeoPixelGeoPixel 是一个面向高分辨率遥感影像分析的像素级定位多模态大模型。它解决的是遥感图像中多目标精细定位与理解的问题，能够对图像中的多个目标进行像素级的分割★ 155
EarthDialEarthDial 是一个面向地球观测的多模态对话模型，由 CVPR 2025 论文提出。它旨在将卫星、航空等多传感器地球观测数据转化为交互式对话，让用户通过自★ 147
awesome-object-detection-datasets这是一个精选公共目标检测与识别数据集的资源列表，旨在帮助研究者和开发者快速找到适合自己任务的数据集。项目按类别整理了数十个公开数据集，涵盖通用目标检测、行人检测★ 144
Seg2SatSeg2Sat 是一个利用 Stable Diffusion 和 ControlNet 生成合成航拍图像的开源项目。它主要解决遥感领域数据稀缺的问题，通过将语义★ 100
DynamicVisDynamicVis 是一个面向遥感图像理解的高效通用视觉基础模型，基于论文实现。它解决遥感图像中目标多样、尺度差异大、场景复杂等问题，通过动态视觉感知机制提升★ 87