AI Earth有没有相关文档或论文介绍平台地物分类、目标提取、变化检测算法的原理呢？

1. 地物分类：

   • 文档：“地理信息系统中的地物分类：方法与应用”（https://www.researchgate.net/publication/328570115_Landcover_Classification_in_GIS-Methods_and_Applications）
   • 论文：“基于深度学习的地物分类方法：综述与展望”（https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425719304068）

2. 目标提取：

   • 文档：“遥感图像目标提取技术概述”（https://wenku.baidu.com/view/dfc45b5eaaad09f581c784a5.html）
   • 论文：“深度学习在遥感图像目标提取中的应用：一种基于卷积神经网络的方法”（https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-030-¾5062-5_11）

3. 变化检测：

   • 文档：“遥感影像变化检测方法综述”（https://wenku.baidu.com/view/f31a259eb15a09f581c755d0.html）
   • 论文：“基于深度学习的遥感影像变化检测：一种新型的双分支网络架构”（https://www.mdpi.com/2072-4292/13/7/1637）

可以告诉你一些关于地物分类、目标提取和变化检测算法的基本信息。

1. 地物分类：这是一种遥感图像处理技术，用于识别和区分图像中的不同地物类型。常用的算法包括最大似然分类（MLC）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等。这些算法通常需要训练数据集来学习不同地物的特征。

2. 目标提取：这是一种从图像中提取特定对象或区域的方法。常用的算法包括边缘检测（如Canny边缘检测）、阈值分割（如Otsu阈值分割）、形态学操作（如膨胀和腐蚀）等。这些算法可以帮助你定位和识别图像中的特定对象。

3. 变化检测：这是一种比较两幅或多幅图像以检测地物变化的方法。常用的算法包括比值法、差值法、归一化差异指数（NDVI）等。这些算法可以帮助你了解地物随时间的变化情况。