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基于深度學(xué)習(xí)的高分辨率遙感圖像場景分類 版權(quán)信息
- ISBN：9787121411526
- 條形碼：9787121411526 ; 978-7-121-41152-6
- 裝幀：簡裝本
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于深度學(xué)習(xí)的高分辨率遙感圖像場景分類 本書特色
高分辨率遙感圖像場景分類是遙感影像解譯中的一個(gè)關(guān)鍵任務(wù)，具有廣泛的應(yīng)用前景。本書介紹了高分辨率遙感圖像場景分類的基本知識(shí)和現(xiàn)有的研究方法，并系統(tǒng)總結(jié)了作者在基于深度學(xué)習(xí)的高分辨率遙感圖像場景分類方面的研究工作。全書共6章，分為4個(gè)部分：**部分（第1章）介紹了高分辨率遙感圖像場景分類的的定義、研究背景和現(xiàn)有研究工作，以及本書的主要內(nèi)容；第二部分（第2章-3章）將特征提取策略和監(jiān)督方式對(duì)高分辨率遙感圖像場景分類性能的影響進(jìn)行了定性分析和定量實(shí)驗(yàn)評(píng)估；第三部分（第4章-5章）介紹了兩種不同解決思路的高分辨率遙感圖像場景分類方法來應(yīng)對(duì)人工標(biāo)注成本較高的問題；第四部分（第6章）對(duì)本書的主要內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)，并對(duì)未來的研究工作進(jìn)行展望。第2-5章都附有相關(guān)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證工作，以便有興趣的讀者進(jìn)一步鉆研探索。
基于深度學(xué)習(xí)的高分辨率遙感圖像場景分類 內(nèi)容簡介
高分辨率遙感圖像場景分類是遙感影像解譯中的一個(gè)關(guān)鍵任務(wù)，具有廣泛的應(yīng)用前景。本書介紹了高分辨率遙感圖像場景分類的基本知識(shí)和現(xiàn)有的研究方法，并系統(tǒng)總結(jié)了作者在基于深度學(xué)習(xí)的高分辨率遙感圖像場景分類方面的研究工作。
全書共6章，第1章介紹了高分辨率遙感圖像場景分類的定義、研究背景和現(xiàn)有研究工作，以及本書的主要內(nèi)容：第2～3章將特征提取策略和監(jiān)督方法對(duì)高分辨率遙感圖像場景分類性能的影響進(jìn)行了定性分析與定量實(shí)驗(yàn)評(píng)估；第4～5章介紹了兩種不同解決思路的高分辨率遙感圖像場景分類方法，以解決人工標(biāo)注成本較高的問題；第6章對(duì)本書的主要內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)，并對(duì)未來的研究工作進(jìn)行展望。第2～5章都附有相關(guān)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證工作，以便有興趣的讀者進(jìn)一步鉆研探索。
本書既可為高等院校控制科學(xué)與工程、人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)、地球科學(xué)、電氣工程等領(lǐng)域的研究人員和工程技術(shù)人員提供參考，也可作為相關(guān)專業(yè)高年級(jí)本科生和研究生的教學(xué)參考書。
基于深度學(xué)習(xí)的高分辨率遙感圖像場景分類 目錄
●第章緒論br引言br2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀3br3本書的主要內(nèi)容6br3研究動(dòng)機(jī)6br32研究內(nèi)容7br4本書的章節(jié)安排0br第2章特征提取策略對(duì)場景分類性能影響的評(píng)估br2高分辨率遙感圖像場景分類方法特征提取策略總結(jié)br22特征提取策略對(duì)場景分類性能影響的定性評(píng)估5br22手工特征對(duì)場景分類性能影響的定性評(píng)估6br222數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)特征對(duì)場景分類性能影響的定性評(píng)估6br223手工特征和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)特征的定性對(duì)比7br23特征提取策略對(duì)場景分類性能影響的定量評(píng)估8br23實(shí)驗(yàn)設(shè)置8br232定量評(píng)估結(jié)果24br233定量評(píng)估結(jié)果分析4br234主要數(shù)據(jù)集的復(fù)雜度對(duì)比42br24本章小結(jié)43br第3章監(jiān)督方法對(duì)場景分類性能影響的評(píng)估44br3定性評(píng)估44br32定量評(píng)估45br32實(shí)驗(yàn)設(shè)置45br322定量評(píng)估結(jié)果45br323定量評(píng)估結(jié)果分析49br33本章小結(jié)5br第4章自動(dòng)擴(kuò)充標(biāo)注樣本對(duì)場景分類性能的提升52br4偽樣本生成52br4總體架構(gòu)53br42偽樣本生成過程54br42一種新的偽樣本篩選定量指標(biāo)59br43自動(dòng)標(biāo)注樣本的融合6br44場景分類主干網(wǎng)絡(luò)的選取62br45融合FocalLoss的深度場景分類網(wǎng)絡(luò)64br45傳統(tǒng)交叉熵?fù)p失函數(shù)64br452FocalLoss損失函數(shù)66br46實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證67br46實(shí)驗(yàn)設(shè)置67br462偽樣本篩選定量指標(biāo)的有效性驗(yàn)證68br463融合擴(kuò)充標(biāo)注樣本和FocalLoss的有效性驗(yàn)證69br464流行算法對(duì)比7br47本章小結(jié)78br第5章基于EMGAN的半監(jiān)督場景分類80br5EMGAN模型的設(shè)計(jì)80br5總體架構(gòu)8br52判別器模型設(shè)計(jì)82br53生成器模型設(shè)計(jì)85br52EMGAN模型的訓(xùn)練87br52判別器的損失函數(shù)87br522生成器的損失函數(shù)br523訓(xùn)練模式9br53基于融合深度特征的場景分類9br53基于EMGAN的特征提取92br532基于CNN的特征提取93br533特征編碼95br534特征融合及分類98br54實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證98br54場景分類精度的有效性驗(yàn)證99br542EMGAN生成圖像多樣性的有效性驗(yàn)證09br55本章小結(jié)2br第6章總結(jié)與展望4br6本書研究工作總結(jié)4br62未來研究工作展望6br參考文獻(xiàn)8br
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基于深度學(xué)習(xí)的高分辨率遙感圖像場景分類 作者簡介
錢曉亮，男，副教授，碩士生導(dǎo)師，2013年畢業(yè)于西北工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，獲工學(xué)博士學(xué)位，目前在鄭州輕工業(yè)大學(xué)電氣信息工程學(xué)院工作。主要研究方向?yàn)槿斯ぶ悄埽叻诌b感圖像解譯，機(jī)器視覺檢測。主持國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、青年科學(xué)基金項(xiàng)目，河南省科技攻關(guān)項(xiàng)目，河南省高等學(xué)校重點(diǎn)科研項(xiàng)目等多項(xiàng)縱向科研項(xiàng)目，主持企業(yè)委托的橫向項(xiàng)目3項(xiàng)，到賬金額300余萬元。獲河南省教育廳科技成果獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)、河南省科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)和三等獎(jiǎng)各1項(xiàng)。作為第一/通訊作者發(fā)表學(xué)術(shù)論文24篇，其中SCI論文11篇，EI論文10篇，中文核心論文3篇。授權(quán)發(fā)明專利18項(xiàng)，其中第一發(fā)明人8項(xiàng)，第二發(fā)明人4項(xiàng)。目前是IEEE、中國自動(dòng)化學(xué)會(huì)、中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)、中國圖象圖形學(xué)會(huì)的會(huì)員。擔(dān)任IEEE TGRS, IEEE JSTARS, IEEE SPL, Artificial Intelligence Review，Neurocomputing等10余本國際SCI期刊，以及遙感學(xué)報(bào)、吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)、工程科學(xué)學(xué)報(bào)等國內(nèi)優(yōu)秀EI源期刊的審稿專家。
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