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98基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高分遙感圖像處理及應(yīng)用
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98基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高分遙感圖像處理及應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787515918020
- 條形碼：9787515918020 ; 978-7-5159-1802-0
- 裝幀：暫無
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
98基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高分遙感圖像處理及應(yīng)用 內(nèi)容簡(jiǎn)介
隨著計(jì)算機(jī)算力的大幅提升，各種新算法的提出和優(yōu)化，以及數(shù)據(jù)獲取越來越便捷，人工智能技術(shù)得到了迅猛的發(fā)展。特別是在計(jì)算機(jī)視覺方面，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別、目標(biāo)提取等應(yīng)用越來越廣泛。衛(wèi)星遙感可以快速獲取大范圍的圖像數(shù)據(jù)，支持國(guó)土調(diào)查、資源普查、環(huán)保監(jiān)測(cè)、海洋觀測(cè)、應(yīng)急減災(zāi)、路網(wǎng)規(guī)劃等眾多領(lǐng)域的發(fā)展。隨著遙感衛(wèi)星空間分辨率、光譜分辨率的不斷提升，以及遙感衛(wèi)星數(shù)量的持續(xù)增長(zhǎng)，地面將獲取到海量的遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)，如何快速、自動(dòng)、準(zhǔn)確解譯這些數(shù)據(jù)，并從數(shù)據(jù)中智能提取信息成為制約遙感應(yīng)用的新問題。本書在研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的基礎(chǔ)上，以我國(guó)高分專項(xiàng)衛(wèi)星為例，探索了人工智能技術(shù)對(duì)高分遙感影像的自動(dòng)化處理，包括目標(biāo)提取、語義分割、變化檢測(cè)等，通過將遙感技術(shù)與人工智能技術(shù)的結(jié)合，為海量遙感數(shù)據(jù)的處理提出了新的有效的解決思路。
98基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高分遙感圖像處理及應(yīng)用 目錄
目錄
第1章概述1
11遙感的基本概念1
12遙感的主要方式2
13遙感的應(yīng)用方向3
14遙感圖像解譯及應(yīng)用5
15本書的組織結(jié)構(gòu)6第2章我國(guó)高分專項(xiàng)遙感衛(wèi)星7
21光學(xué)高分遙感衛(wèi)星7
211高分一號(hào)系列8
212高分二號(hào)9
213高分四號(hào)14
214高分五號(hào)19
215高分六號(hào)21
22微波高分遙感衛(wèi)星23
23高分遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)格式28第3章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)30
31神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展綜述30
311神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 30
312神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷程31
313深度學(xué)習(xí)33
32卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念38
321卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成39
322卷積核的計(jì)算方式40
323非線性變換40
324池化過程42
33基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像處理任務(wù)44
331圖像分類44
332目標(biāo)檢測(cè)47
333圖像語義分割51
34適用于遙感圖像處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 54第4章遙感圖像智能解譯系統(tǒng)56
41典型任務(wù)分析56
42環(huán)境配置57
421安裝NVIDIA驅(qū)動(dòng)57
422安裝Docker及NVIDIA-Docker環(huán)境59
423安裝基于NVIDIADocker的TensorFlow框架60
43網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)60
431VGGNet61
432Inception系列62
433ResNet和Inception v465
434DenseNet68
435SENet70
436網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的Python代碼實(shí)現(xiàn)71
44樣本標(biāo)記80
45系統(tǒng)建模83
451數(shù)據(jù)預(yù)處理83
452網(wǎng)絡(luò)模型選擇90
453損失函數(shù)設(shè)計(jì)92
454后處理94
46模型訓(xùn)練94
461梯度下降95
462反向傳播95
47模型優(yōu)化96
471超參數(shù)優(yōu)化96
472網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化98
48模型評(píng)估101第5章地物分類遙感應(yīng)用104
51地物分類任務(wù)104
52全卷積網(wǎng)絡(luò)和語義分割105
53基于UNet的遙感圖像地物分類107
531UNet原理107
532UNet處理實(shí)例109
54基于DeepLab的遙感圖像地物分類112
541DeepLabv3原理112
542DeepLabv3+原理114
543DeepLabv3+處理實(shí)例117
55高分?jǐn)?shù)據(jù)的地物分類案例119第6章變化檢測(cè)遙感應(yīng)用124
61變化檢測(cè)任務(wù)124
62基于多時(shí)相語義分割的變化檢測(cè)方法126
63基于RNN和CNN的多光譜遙感圖像的變化檢測(cè)128
64高分?jǐn)?shù)據(jù)的變化檢測(cè)案例132第7章目標(biāo)識(shí)別遙感應(yīng)用136
71目標(biāo)識(shí)別任務(wù)136
72基于區(qū)域提議的目標(biāo)識(shí)別方法136
721RCNN137
722Fast RCNN138
723Faster RCNN139
724R2CNN142
73高分?jǐn)?shù)據(jù)的目標(biāo)識(shí)別案例149第8章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在遙感應(yīng)用中的發(fā)展趨勢(shì)156
81遙感應(yīng)用面臨的問題156
82深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)157
83神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在遙感應(yīng)用中的應(yīng)用前景159附錄AInception v1的Python代碼實(shí)現(xiàn)162
附錄B高分?jǐn)?shù)據(jù)的地物分類案例Python代碼175
附錄C高分?jǐn)?shù)據(jù)的變化檢測(cè)案例Python代碼190
附錄D高分?jǐn)?shù)據(jù)的目標(biāo)識(shí)別案例實(shí)驗(yàn)Python代碼
（R2CNN）229參考文獻(xiàn)241
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98基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高分遙感圖像處理及應(yīng)用 作者簡(jiǎn)介
張強(qiáng)，男，1982年12月生，山西山陰人，2010年8月參加工作，2004年11月加入中國(guó)共產(chǎn)黨，研究生學(xué)歷，工學(xué)博士，高級(jí)工程師。曾任中國(guó)空間技術(shù)研究院總體部運(yùn)營(yíng)與應(yīng)用事業(yè)部副部長(zhǎng)，現(xiàn)任中國(guó)空間技術(shù)研究院總體部空間安全與在軌維護(hù)總體室副主任。從事衛(wèi)星總體設(shè)計(jì)、衛(wèi)星應(yīng)用等方面的研究工作。
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