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國(guó)產(chǎn)高分衛(wèi)星城市地表要素提取方法研究 版權(quán)信息
- ISBN：9787307224872
- 條形碼：9787307224872 ; 978-7-307-22487-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類(lèi)：>
國(guó)產(chǎn)高分衛(wèi)星城市地表要素提取方法研究 內(nèi)容簡(jiǎn)介
隨著我國(guó)“高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)重大專(zhuān)項(xiàng)”的實(shí)施，國(guó)產(chǎn)高分衛(wèi)星相繼升空并取得了令人矚目的成就。由于城市地表的高度復(fù)雜性，本書(shū)主要利用國(guó)產(chǎn)高分一號(hào)、高分二號(hào)衛(wèi)星，圍繞城市典型地表要素樣本庫(kù)的構(gòu)建、全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建與測(cè)試、多特征參與分類(lèi)的城市建筑物信息的提取以及城市典型地表要素分類(lèi)體系的設(shè)計(jì)和提取等方面開(kāi)展工作，從影像處理、技術(shù)流程設(shè)計(jì)、方案實(shí)施以及結(jié)果評(píng)價(jià)等方面進(jìn)行了詳細(xì)的論述，旨在為國(guó)產(chǎn)高分衛(wèi)星在國(guó)土空間規(guī)劃以及精細(xì)化城市管理等方面的潛在應(yīng)用提供參考和技術(shù)支持。
國(guó)產(chǎn)高分衛(wèi)星城市地表要素提取方法研究 目錄
第1章 緒論
1．1 概述
1．2 遙感與城市應(yīng)用
1．3 城市建筑物提取研究現(xiàn)狀綜述
1．4 本書(shū)結(jié)構(gòu)
第2章 城市典型地物樣本庫(kù)分類(lèi)體系設(shè)計(jì)
2．1 研究背景
2．2 國(guó)內(nèi)外樣本庫(kù)研究概述
2．3 城市典型地物分類(lèi)體系
2．3．1 影像特征
2．3．2 分類(lèi)體系
2．3．3 建筑物細(xì)類(lèi)分類(lèi)體系
第3章 城市地表要素樣本庫(kù)構(gòu)建方法
3．1 樣本建庫(kù)總體流程
3．2 樣本采集方案
3．2．1 透水地表樣本的采集
3．2．2 不透水地表樣本的采集
3．2．3 樣本數(shù)據(jù)的命名及存儲(chǔ)
3．3 樣本制作方案
3．3．1 公里格網(wǎng)的劃分
3．3．2 代表性格網(wǎng)的確定
3．3．3 樣本格網(wǎng)的標(biāo)簽制作
3．4 城市典型地物樣本庫(kù)建設(shè)
3．4．1 城市典型地物樣本庫(kù)數(shù)據(jù)表設(shè)計(jì)
3．4．2 城市典型地物樣本庫(kù)的構(gòu)建
3．4．3 城市典型地物樣本庫(kù)成果統(tǒng)計(jì)
3．5 基于ArcPy的自動(dòng)建庫(kù)T具
3．6 樣本精度檢驗(yàn)
3．6．1 精度評(píng)定方法
3．6．2 城市典型地物樣本精度評(píng)定方法實(shí)證分析
3．7 樣本的可視化管理
3．7．1 基于WebGIS的可視化方法
3．7．2 基于NodejS服務(wù)端開(kāi)發(fā)
3．7．3 樣本庫(kù)可視化的實(shí)現(xiàn)
第4章 多特征參與決策的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
4．1 深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4．1．1 從深度學(xué)習(xí)到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4．1．2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)
4．1．3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)機(jī)理
4．2 全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與語(yǔ)義分割
4．2．1 FCN
4．2．2 SegNet與U-Net
4．3 多級(jí)特征參與決策的全卷積網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計(jì)
4．3．1 U-Net的規(guī)整化改進(jìn)
4．3．2 參與決策的多級(jí)特征融合
4．3．3 多級(jí)特征參與決策的全卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的實(shí)現(xiàn)
4．4 多級(jí)特征參與決策的全卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的測(cè)試
4．4．1 Mnih數(shù)據(jù)集概述及預(yù)處理
4．4．2 基于Mnih數(shù)據(jù)集的建筑物提取
4．5 本章小結(jié)
……
第5章 基于GF-2影像的長(zhǎng)春市城區(qū)建筑物提取
第6章 深度學(xué)習(xí)支持城市建筑物陰影提取
第7章 多分類(lèi)器組合的地表要素分類(lèi)方法
第8章 GF-1、GF-2衛(wèi)星聯(lián)合提取城市地表要素方法研究
附表
參考文獻(xiàn)
1．1 概述
1．2 遙感與城市應(yīng)用
1．3 城市建筑物提取研究現(xiàn)狀綜述
1．4 本書(shū)結(jié)構(gòu)
第2章 城市典型地物樣本庫(kù)分類(lèi)體系設(shè)計(jì)
2．1 研究背景
2．2 國(guó)內(nèi)外樣本庫(kù)研究概述
2．3 城市典型地物分類(lèi)體系
2．3．1 影像特征
2．3．2 分類(lèi)體系
2．3．3 建筑物細(xì)類(lèi)分類(lèi)體系
第3章 城市地表要素樣本庫(kù)構(gòu)建方法
3．1 樣本建庫(kù)總體流程
3．2 樣本采集方案
3．2．1 透水地表樣本的采集
3．2．2 不透水地表樣本的采集
3．2．3 樣本數(shù)據(jù)的命名及存儲(chǔ)
3．3 樣本制作方案
3．3．1 公里格網(wǎng)的劃分
3．3．2 代表性格網(wǎng)的確定
3．3．3 樣本格網(wǎng)的標(biāo)簽制作
3．4 城市典型地物樣本庫(kù)建設(shè)
3．4．1 城市典型地物樣本庫(kù)數(shù)據(jù)表設(shè)計(jì)
3．4．2 城市典型地物樣本庫(kù)的構(gòu)建
3．4．3 城市典型地物樣本庫(kù)成果統(tǒng)計(jì)
3．5 基于ArcPy的自動(dòng)建庫(kù)T具
3．6 樣本精度檢驗(yàn)
3．6．1 精度評(píng)定方法
3．6．2 城市典型地物樣本精度評(píng)定方法實(shí)證分析
3．7 樣本的可視化管理
3．7．1 基于WebGIS的可視化方法
3．7．2 基于NodejS服務(wù)端開(kāi)發(fā)
3．7．3 樣本庫(kù)可視化的實(shí)現(xiàn)
第4章 多特征參與決策的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
4．1 深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4．1．1 從深度學(xué)習(xí)到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4．1．2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)
4．1．3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)機(jī)理
4．2 全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與語(yǔ)義分割
4．2．1 FCN
4．2．2 SegNet與U-Net
4．3 多級(jí)特征參與決策的全卷積網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計(jì)
4．3．1 U-Net的規(guī)整化改進(jìn)
4．3．2 參與決策的多級(jí)特征融合
4．3．3 多級(jí)特征參與決策的全卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的實(shí)現(xiàn)
4．4 多級(jí)特征參與決策的全卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的測(cè)試
4．4．1 Mnih數(shù)據(jù)集概述及預(yù)處理
4．4．2 基于Mnih數(shù)據(jù)集的建筑物提取
4．5 本章小結(jié)
……
第5章 基于GF-2影像的長(zhǎng)春市城區(qū)建筑物提取
第6章 深度學(xué)習(xí)支持城市建筑物陰影提取
第7章 多分類(lèi)器組合的地表要素分類(lèi)方法
第8章 GF-1、GF-2衛(wèi)星聯(lián)合提取城市地表要素方法研究
附表
參考文獻(xiàn)
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國(guó)產(chǎn)高分衛(wèi)星城市地表要素提取方法研究 作者簡(jiǎn)介
【1】蔡國(guó)印，博士，北京建筑大學(xué)副教授，碩士生導(dǎo)師。1975年生于內(nèi)蒙古，畢業(yè)于中國(guó)科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所。主要從事城市遙感、城市可持續(xù)發(fā)展定量評(píng)估、地表覆蓋遙感產(chǎn)品精度驗(yàn)證等方面的教學(xué)與研究工作。在國(guó)內(nèi)外雜志發(fā)表學(xué)術(shù)論文20余篇，主編教材2部。 【2】張寧，博士，住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部遙感應(yīng)用中心高級(jí)工程師。畢業(yè)于中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所，公派法國(guó)留學(xué)。主要從事城市遙感應(yīng)用和地理信息系統(tǒng)建設(shè)、CIM基礎(chǔ)平臺(tái)空間數(shù)據(jù)治理等研究工作，發(fā)表論文20余篇，參編多項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)和專(zhuān)著。 【3】杜明義，博士，北京建筑大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，國(guó)務(wù)院特殊津貼獲得者，F(xiàn)任測(cè)繪與城市空間信息學(xué)院院長(zhǎng)、自然資源部城市空間信息重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任、北京市建筑遺產(chǎn)精細(xì)重構(gòu)與健康監(jiān)測(cè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任。研究興趣包括城市運(yùn)行精細(xì)化管理、智慧城市、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、城市遙感、建筑遺產(chǎn)數(shù)字化等。發(fā)表期刊論文近100篇，出版專(zhuān)著、教材11部，獲授權(quán)發(fā)明專(zhuān)利10余項(xiàng)、計(jì)算機(jī)軟件著作權(quán)10余項(xiàng)。近年來(lái)，獲省部級(jí)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)1項(xiàng)，二等獎(jiǎng)3項(xiàng)、三等獎(jiǎng)4項(xiàng)，獲省部級(jí)教學(xué)成果二等獎(jiǎng)3項(xiàng)。
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