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高分辨率遙感影像場景智能理解 版權信息
- ISBN：9787030714374
- 條形碼：9787030714374 ; 978-7-03-071437-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
高分辨率遙感影像場景智能理解 內容簡介
本書是根據作者在遙感大數據智能處理及知識挖掘理論與方法的研究積累，以及在人工智能技術驅動及多領域技術交叉融合下高分辨率遙感影像場景智能理解的近期新研究成果撰寫的，系統闡述高分辨率遙感影像場景智能理解各個層次研究任務的近期新理論和技術，分別介紹遙感影像場景理解的研究進展及趨勢、遙感影像場景標記任務、遙感影像場景檢索任務、遙感影像場景分類任務、遙感影像場景目標檢測任務、遙感影像場景語義分割任務，以及遙感影像場景圖生成任務。 本書可作為從事遙感影像理解研究與應用的科研及技術人員的參考用書，也可作為攝影測量與遙感專業本科生、研究生的教材。
高分辨率遙感影像場景智能理解 目錄
目錄第1章 緒論 11.1 國內外研究進展 11.2 本書的研究內容 4第2章 多特征自動分級聚合引導的快速遙感影像場景標記 52.1 概述 52.2 研究方法 62.2.1 遙感影像的多特征表達 72.2.2 基于分層相似性擴散的樣本自動聚合 92.2.3 基于樣本庫自動聚合的關鍵樣本自動挑選 112.3 實驗結果與分析 112.3.1 實驗數據集與評價指標 112.3.2 重要參數的敏感性分析 122.3.3 分層擴散的有效性分析 142.3.4 與已有方法的對比分析 142.4 本章小結 16第3章 基于單模態深度哈希網絡的同源遙感影像場景檢索 173.1 概述 173.2 研究方法 173.2.1 單模態深度哈希網絡優化 173.2.2 基于單模態深度哈希網絡的同源遙感影像場景檢索算法 203.3 實驗結果與分析 213.3.1 實驗設置與評價指標 213.3.2 基于有限標記樣本數據集的實驗結果分析 213.3.3 基于充足標記樣本數據集的實驗結果分析 263.4 本章小結 29第4章 基于跨模態深度哈希網絡的跨源遙感影像場景檢索 314.1 概述 314.2 研究方法 314.2.1 跨模態深度哈希網絡優化 324.2.2 基于跨模態深度哈希網絡的跨源遙感影像場景檢索算法 344.3 實驗結果與分析 354.3.1 實驗數據集與評價指標 354.3.2 約束項的有效性分析 354.3.3 重要參數的敏感性分析 374.3.4 目標函數的收斂性分析 384.3.5 與已有方法的對比分析 404.4 本章小結 43第5章 基于容錯性深度學習的遙感影像場景分類 455.1 概述 455.2 研究方法 465.2.1 多特征協同表示分類器 465.2.2 面向遙感影像場景分類的容錯性深度學習方法 505.2.3 基于噪聲標簽的遙感影像場景分類網絡優化 525.3 實驗結果與分析 535.3.1 實驗數據集與評價指標 535.3.2 在仿真噪聲數據集上的實驗結果分析 545.3.3 在真實噪聲數據集上的實驗結果分析 575.4 本章小結 59第6章 知識圖譜表示學習驅動零樣本遙感影像場景分類 606.1 概述 606.2 研究方法 616.2.1 知識圖譜的構建 616.2.2 知識圖譜的表示學習 676.2.3 零樣本遙感影像場景分類 706.3 實驗結果與分析 736.3.1 實驗數據集與評價指標 736.3.2 重要參數的敏感性分析 746.3.3 與已有方法的對比分析 756.4 本章小結 78第7章 基于場景標簽約束深度學習的遙感影像目標檢測 797.1 概述 797.2 研究方法 797.2.1 基于場景級標簽監督的深度網絡優化 807.2.2 基于深度網絡的多類別遙感影像目標檢測 817.3 實驗結果與分析 837.3.1 實驗數據集與評價指標 837.3.2 類激活圖的可視化結果分析 847.3.3 重要參數的敏感性分析 857.3.4 與已有方法的對比分析 877.4 本章小結 88第8章 聯合深度學習和知識推理的遙感影像場景語義分割 898.1 概述 898.2 研究方法 898.2.1 推理單元的建立 908.2.2 地學知識的推理 918.2.3 深度語義分割網絡的優化方法 948.3 實驗結果與分析 958.3.1 實驗數據集與評價指標 958.3.2 重要參數的敏感性分析 958.3.3 中間過程的可視化結果分析 968.3.4 與已有方法的對比分析 988.4 本章小結 100第9章 知識圖譜引導的大幅面遙感影像場景圖生成 1029.1 概述 1029.2 研究方法 1039.2.1 知識圖譜引導的目標關系搜索優選 1049.2.2 知識圖譜引導的目標關系預測 1049.3 實驗結果與分析 1059.3.1 實驗數據集與評價指標 1059.3.2 重要參數的敏感性分析 1069.3.3 與已有方法的對比分析 1079.4 本章小結 108第10章 總結與展望 10910.1 總結 10910.2 展望 109參考文獻 110
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