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林業遙感智能解譯技術/林草數字化技術系列叢書 版權信息
- ISBN：9787521919899
- 條形碼：9787521919899 ; 978-7-5219-1989-9
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
林業遙感智能解譯技術/林草數字化技術系列叢書 內容簡介
全書共分為6個章節。第1章為緒論，分析介紹了林業遙感研究現狀及面臨的問題和挑戰；第2章為遙感影像處理，闡述了遙感影像生產過程中所涉及的處理技術和方法；第3章為智能解譯技術，總結了遙感智能解譯技術的理論與方法；第4章為質量精度評價，說明了遙感影像處理成果與遙感智能解譯結果的精度評價方法；第5章為林業遙感智能監測，結合林業遙感智能解譯的應用場景，詳細描述了不同應用場景下的監測方案和技術流程；第6章為林業遙感的發展趨勢及展望，總結了未來遙感技術及林業遙感應用的前景和預期。
林業遙感智能解譯技術/林草數字化技術系列叢書 目錄
序
前言
第1章
緒論
1．1國內外研究進展
1．1．1國外研究進展及概況
1．1．2國內研究進展及概況
1．2林業遙感需求分析
1．2．1解譯數據需求
1．2．2智能監測需求
1．3林業遙感智能解譯的難點及挑戰
1．3．1存在的主要問題
1．3．2智能解譯重難點
1．4小結 第2章遙感影像處理
2．1遙感影像控制基準網建設
2．1．1基準網建設基本原則
2．1．2基準網建設生產流程
2．1．3基準網建設更新流程
2．1．4基準網成果質檢流程
2．2遙感影像實時處理
2．3大氣校正
2．3．1基本原理
2．3．2處理方法
2．4圖像配準
2．4．1配準匹配
2．4．2配準校正
2．5圖像融合
2．5．1IHS變換法
2．5．2Brovey變換法
2．5．3小波變換法
2．5．4PCA變換法
2．6圖像增強
2．6．1線性拉伸
2．6．2對數增強
2．6．3比值增強
2．6．4直方圖均衡化
2．7系統實現
2．7．1區域網平差處理模塊 2．7．2基準網平差處理模塊
2．7．3常規正射影像生產模塊
2．7．4實時正射影像生產模塊
2．8小結 第3章智能解譯技術
3．1面向對象
3．1．1圖像分割
3．1．2特征提取
3．1．3分類方法
3．2交互式半自動提取
3．2．1基于邊界的半自動提取方法
3．2．2基于區域的半自動提取方法
3．3深度學習
3．3．1深度學習技術
3．3．2深度學習網絡
3．3．3深度學習解譯樣本庫
3．4系統實現
3．4．1模型訓練系統
3．4．2智能解譯系統
3．5小結 第4章質量精度評價
4．1影像質量評價
4．1．1質量評價指標
4．1．2質量評價方法
4．2解譯質量評價
4．2．1解譯質量標準
4．2．2精度評價指標
4．3小結 第5章林業遙感智能監測
5．1智能監測意義
5．2智能監測流程
5．3林地變化監測
5．3．1監測區域與數據
5．3．2監測任務分析
5．3．3解譯模型定制
5．3．4監測結果評價
5．3．5監測效率統計
5．4松材線蟲病監測
5．4．1監測區域與數據
5．4．2監測任務分析
5．4．3解譯模型定制
5．4．4監測結果評價
5．4．5監測效率統計
5．5鄉村綠化狀況監測
5．5．1監測區域與數據
5．5．2監測任務分析
5．5．3解譯模型定制
5．5．4監測結果評價
5．5．5監測效率統計
5．6小結 第6章林業遙感的發展趨勢及展望
6．1遙感技術發展趨勢與展望
6．1．1多星組網推動航天遙感迎來好時代
6．1．2新型載荷助力無人機遙感更大發展
6．1．3人工智能釋放遙感數據巨大潛能
6．2林業遙感發展趨勢與展望
6．2．1由單一數源向多源數據融合應用轉變
6．2．2由被動式處置向主動式監測轉變
6．2．3由工具軟件向綜合應用平臺轉變 參考文獻
緒論
1．1國內外研究進展
1．1．1國外研究進展及概況
1．1．2國內研究進展及概況
1．2林業遙感需求分析
1．2．1解譯數據需求
1．2．2智能監測需求
1．3林業遙感智能解譯的難點及挑戰
1．3．1存在的主要問題
1．3．2智能解譯重難點
1．4小結 第2章遙感影像處理
2．1遙感影像控制基準網建設
2．1．1基準網建設基本原則
2．1．2基準網建設生產流程
2．1．3基準網建設更新流程
2．1．4基準網成果質檢流程
2．2遙感影像實時處理
2．3大氣校正
2．3．1基本原理
2．3．2處理方法
2．4圖像配準
2．4．1配準匹配
2．4．2配準校正
2．5圖像融合
2．5．1IHS變換法
2．5．2Brovey變換法
2．5．3小波變換法
2．5．4PCA變換法
2．6圖像增強
2．6．1線性拉伸
2．6．2對數增強
2．6．3比值增強
2．6．4直方圖均衡化
2．7系統實現
2．7．1區域網平差處理模塊 2．7．2基準網平差處理模塊
2．7．3常規正射影像生產模塊
2．7．4實時正射影像生產模塊
2．8小結 第3章智能解譯技術
3．1面向對象
3．1．1圖像分割
3．1．2特征提取
3．1．3分類方法
3．2交互式半自動提取
3．2．1基于邊界的半自動提取方法
3．2．2基于區域的半自動提取方法
3．3深度學習
3．3．1深度學習技術
3．3．2深度學習網絡
3．3．3深度學習解譯樣本庫
3．4系統實現
3．4．1模型訓練系統
3．4．2智能解譯系統
3．5小結 第4章質量精度評價
4．1影像質量評價
4．1．1質量評價指標
4．1．2質量評價方法
4．2解譯質量評價
4．2．1解譯質量標準
4．2．2精度評價指標
4．3小結 第5章林業遙感智能監測
5．1智能監測意義
5．2智能監測流程
5．3林地變化監測
5．3．1監測區域與數據
5．3．2監測任務分析
5．3．3解譯模型定制
5．3．4監測結果評價
5．3．5監測效率統計
5．4松材線蟲病監測
5．4．1監測區域與數據
5．4．2監測任務分析
5．4．3解譯模型定制
5．4．4監測結果評價
5．4．5監測效率統計
5．5鄉村綠化狀況監測
5．5．1監測區域與數據
5．5．2監測任務分析
5．5．3解譯模型定制
5．5．4監測結果評價
5．5．5監測效率統計
5．6小結 第6章林業遙感的發展趨勢及展望
6．1遙感技術發展趨勢與展望
6．1．1多星組網推動航天遙感迎來好時代
6．1．2新型載荷助力無人機遙感更大發展
6．1．3人工智能釋放遙感數據巨大潛能
6．2林業遙感發展趨勢與展望
6．2．1由單一數源向多源數據融合應用轉變
6．2．2由被動式處置向主動式監測轉變
6．2．3由工具軟件向綜合應用平臺轉變 參考文獻
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